A new morphing wing mechanism using smart actuators controlled by a self-tuning fuzzy logic controller
Notice bibliographique
Résumé
The paper presents the design of an intelligent actuation control concept, self-tuning fuzzy logic Proportional-Integral-Derivative plus conventional On-Off, for a new morphing mechanism using smart materials made of Shape Memory Alloy (SMA) for the actuators. In this way, two fuzzy inference systems were developed and implemented in the self-tuning fuzzy logic controller. In the design phase, the input-output mappings of the fuzzy models were designed and a final architecture for the hybrid controller was obtained. The shapes chosen for inputs membership functions of both fuzzy inference systems were s-functions, π-functions, respectively z-functions, while the product fuzzy inference and the center average defuzzifier were applied (Sugeno). The obtained controller was numerically and experimentally implemented using the Matlab/Simulink software. Following preliminary numerical simulations which were conducted to tune the controller, an experimental validation was performed: bench tests and wind tunnel tests. Simultaneously, the aerodynamic part of the morphing wing model was validated: optimized airfoils were experimentally validated with the theoretically-determined airfoils obtained earlier. Also, the transition point real time position detection and visualization were realized in wind tunnel tests. © 2011 by Ruxandra Mihaela Botez. Published by the American Institute of Aeronautics and Astronautics, Inc.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».