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Enregistrement W4409306106 · doi:10.1142/s2301385026500366

Enhanced Control System for Thrust Vectoring: Design, Verification, and Validation

2025· article· en· W4409306106 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueUnmanned Systems · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReal-time simulation and control systems
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThrust vectoringModel validationComputer scienceEngineeringThrustAerospace engineeringData science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents the integration of Thrust Vector Control (TVC) as an effective approach to enhancing the maneuverability of UAVs beyond classical aerodynamic control methods. Unlike classical aerodynamic controls, which primarily depend on using control surfaces to influence flight dynamics, TVC utilizes thrust vectoring to optimize vehicle performance, addressing limitations such as reduced effectiveness at low speeds or in complex flight regimes. TVC involves manipulating the direction of thrust produced by the UAV’s propulsion system, thereby providing a more versatile and responsive means of controlling flight dynamics compared to classical aerodynamic methods. This capability is particularly advantageous in scenarios where traditional control surfaces may be less effective, such as during high angles of attack or in turbulent environments. This paper uses a 6-DOF mathematical model that describes the dynamics of the under-test body. This model will be linearized to get simplicity, allowing easier analysis and design. This work proposes a control system that employs both PID and Fuzzy PID controllers for the presented TVC technique. This hybrid control strategy is designed to optimize performance by combining the stability of PID control with the adaptability of Fuzzy logic to enhance the robustness, enabling the system to adjust the variation flight conditions in real time. The proposed system aims to achieve precise control over the pitch and yaw axes through TVC, while roll control is managed via canard surfaces. The verification process involves simulations that replicate various flight scenarios to assess the performance of the TVC system under different conditions. By demonstrating the efficacy of TVC in addressing the limitations of aerodynamic control, this research contributes valuable insights into the design of advanced TVC control systems that promise enhanced maneuverability and operational capabilities. The results demonstrate the efficacy of the proposed control design in achieving desired flight behaviors, thus validating the model and control techniques.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,750

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle