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Enregistrement W7131999715

Bell 412 system identification and model fidelity assessment for hover and forward flight

2019· article· en· W7131999715 sur OpenAlexvenueno aff
Susanne Seher-Weiß, Pavle Šćepanović, Mark B. Tischler, Arthur W. Gubbels

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerospace and Aviation Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFidelityControl theory (sociology)Feed forwardSystem identificationHigh fidelityFrequency domainFlight envelopeExtension (predicate logic)Identification (biology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Frequency domain system identification of higher order models for the Bell 412 helicopter was performed. First, a frequency response database was derived from flight test data. For hover, a combination of sweep and 2311- multistep maneuvers had to be used to achieve good results. The identified hover model includes besides the classical 6-DoF rigid body states, as extension inflow and coning dynamics and uses a Padé approximation for the influence of engine dynamics, to improve the response in the vertical axis. The forward flight (60 kt) model includes as extension first order flapping dynamics, mainly to improve the roll and pitch response. Besides the simple Padé approach used in the hover model, two different engine model structures were investigated but they provided no significant improvement compared to the Padé solution when coupled to the rigid-body model. Finally a method derived from feedforward principles of model following control is shown, to use the identified hover model to analytically derive an "input filter" correction that improves the fidelity of a linearized FLIGHLAB simulation model.

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 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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil0,237

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,218 · 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 tête enseignante, 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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