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Enregistrement W7163877658 · doi:10.4050/sm-2024-tvf-5082

Development of a Payload Control System for a Single-airplane Tethered Lifting System

2024· article· W7163877658 sur OpenAlexaff
Jessy Verrette

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueAerospace Engineering and Energy Systems
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPayload (computing)TrajectoryDroneAerodynamicsPosition (finance)AirplaneControl systemControl theory (sociology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vertical lifting methods using circling airplanes tethered to a centralized payload have been studied since the 1940s. These methods combine the high efficiency of fixed-wing airplanes with the vertical lifting ability of helicopters. However, such lifting systems must tackle the challenge of accurately controlling the position of the centralized payload in order to be viable. Typically, a kilometer-long tether configuration, subject to aerodynamic damping, is studied to achieve a small orbit radius for the payload, resulting in nearly stationary movement. This article presents the development of a payload control system (PCS) for a circling single-airplane tethered lifting system. A PCS mounted onto the payload compensates for flight path deviations of the airplane and allows the use of a shorter tether because it removes the dependency on aerodynamic forces to position the payload. This article presents the mechanical architecture and the control strategy of the PCS, along with experimental flights done under a DJI Matrice 600 drone to mimic the trajectory of a circling single-airplane. The DJI drone followed a circular path of 16 m in diameter with a period of 14 s during which a payload, including the PCS, was linked to the drone with a 31 m (102 ft) tether. During the experiments, the PCS maintained payloads ranging from 1.6 kg (3.5 lb) to 4.8 kg (10.6 lb) at ∼10 cm (∼4 in) of the target position, regardless of the trajectory deviations of the DJI drone. The PCS is a key feature of this novel vertical lifting method which has the potential to provide an alternative to rotorcraft and multi-rotor drones for cargo delivery

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,941
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,179 · 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.

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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