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Enregistrement W7030439087

A network model control system (NMCS) for model and full scale tests

2015· article· en· W7030439087 sur OpenAlexvenueaboutno aff

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueControl Systems and Identification
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésData acquisitionEthernetSoftwareModular designSynchronization (alternating current)Full scaleComponent (thermodynamics)Control systemInterfacingComponent-based software engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes the integrated model and full scale Control and Data Acquisition (NMCS) technology used in the model and full scale tests in the Ocean Coastal and River Engineering Portfolio of National Research Council of Canada. The NMCS includes in a highly integrated suite of hardware and software all components required to: • Acquire real-time data from multiple analog and digital instruments • Store this data on digital media, • Use the real-time data as inputs to real-time control functions, such as autopilots and Dynamic positioning components, •Provide drive signals for multiple steering and propulsion elements, as well as other synchronized commands to devices such as winches, ballast systems, and roll compensation systems The NMCS is based almost entirely 011 Commercial off the Shelf (COTS) components. These include; • Power sub-system components, power sources including batteries for free-running models and remote systems, • Charging Systems, • Power Safety interlock systems, E-Stop functions, • Computers, • Computer networking equipment all communications is handled via standard Ethernet devices. • Motor Controllers and support components, • Data Acquisition, • Synchronization system, that coordinates, synchronizes all elements of acquisition and control, • NRC written custom software provides integration for all of the various hardware functions. The underlying principle of the design was to integrate complex functions into a very flexible system that can be applied to any of NRC's model testing requirements, field trials with models or full scale trials systems. The modularity of the system includes hardware and software aspects, that allow the experiment designer to tailor component content to their exact requirements, and makes it efficient to implement. The core system design allows for the continuous addition of new functions , ongoing improvement of functions , as new requirements are defined or new technologies become available.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,008

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,188 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
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Résumé présentoui

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