تعداد نشریات | 44 |
تعداد شمارهها | 1,303 |
تعداد مقالات | 16,020 |
تعداد مشاهده مقاله | 52,489,190 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 15,216,885 |
استفاده از تخصیص مبتنی بر رویکردهای محاسبات نرم برای کنترل فرود یک هواپیما | ||
مهندسی مکانیک دانشگاه تبریز | ||
دوره 53، شماره 1 - شماره پیاپی 102، اردیبهشت 1402، صفحه 177-184 اصل مقاله (659.58 K) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22034/jmeut.2023.54469.3213 | ||
نویسندگان | ||
صبا نیک سرشت1؛ حجت طائی* 2؛ علیرضا بابایی2 | ||
1کارشناس ارشد، مجتمع دانشگاهی مکانیک، دانشگاه صنعتی مالک اشتر، اصفهان، ایران | ||
2استادیار، مجتمع دانشگاهی مکانیک، دانشگاه صنعتی مالک اشتر، اصفهان، ایران | ||
چکیده | ||
در هواپیماهای مدرن، تخصیص کنترل یکی از روشهای موثر برای اجرای مانورهای خاص، کاهش زمان یا انرژی لازم برای انجام یک عملیات مشخص و جبرانسازی خرابی عملگرها یا محرکها میباشد. برای این کار لازم است تا پرنده در کانالهای مختلف بیشتحریک باشد. در این حالت، تخصیص کنترل به معنی توزیع یا تقسیم سیگنال کنترلی مورد نیاز، بین سطوح آیرودینامیکی ( عملگرهای آیرودینامیکی) و سیستم کنترل بردار رانش میباشد. از میان رویکردهای مختلف برای تخصیص کنترل، بهرهگیری از روشهای مبتنی بر محاسبات نرم مورد توجه میباشد. لذا هدف اصلی این مقاله، استفاده از منطق فازی و بهینهسازی چندهدفه برای تخصیص کنترل فاز نشست هواپیمای F/A-18 در حضور عملگرهای بالابر و برداردهی نیروی پیشران است. برای این منظور، فرایند مدلسازی و شبیهسازی پرواز این پرنده انجام شده و با تعریف قوانین فازی مناسب و توابع هدف مشخص، توانایی روش تخصیص تدوین یافته برای همگراسازی متغیرهای خروجی به مقادیر مورد انتظار نشان داده میشود و در نهایت، پرنده با دقت مناسب و تلاش کنترلی مطلوب، فرایند نشست را به انجام میرساند. | ||
کلیدواژهها | ||
فاز نشست هواپیما؛ تخصیص کنترل فازی؛ الگوریتم ژنتیک چند هدفه | ||
مراجع | ||
[1] توحیدی ش.ا.، کنترل تحملپذیر عیب با استفاده از کنترل تطبیقی تخصیص محرکهای افزونه به روش معکوس مجازی در امتداد فضای پوچی. پایاننامه کارشناسی ارشد، دانشگاه صنعتی خواجه نصیر طوسی، 1391. [2] بزرگنیا د.، کنترل تخصیص محرکهای مقید. پایاننامه کارشناسی ارشد، دانشگاه آزاد اسلامی واحد علوم تحقیقات، 1391. [3] رشیدی ح.، طراحی الگوریتم سیستم کنترل پرواز مقاوم در برابر عیب. پایاننامه کارشناسی ارشد، دانشگاه خواجه نصیرالدین طوسی، 1391.
[4] Li H., Yu JY., Zhang YA., Stable Nonlinear Control Allocation for Aircraft with Multiple Control Effectors. InApplied Mechanics and Materials, Vol. 138, No.1, pp. 404-409, 2012. [5] Tohidi SS., Yildiz Y., Kolmanovsky I., Adaptive control allocation for over-actuated systems with actuator saturation. IFAc-PapersOnLine, Vol. 50, No.1, pp. 5492-5497, 2017.
[6] Tohidi SS., Yildiz Y., Kolmanovsky I., Adaptive control allocation for constrained systems. Automatica, Vol. 121, 2020. [7] Tohidy S., Sedigh AK., Fault tolerant fuzzy control allocation for overactuated systems. In 2013 13th Iranian Conference on Fuzzy Systems (IFSC), 2013. [8] Chen M., Constrained control allocation for overactuated aircraft using a neurodynamic model. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems. Vol. 46, No.12, pp. 1630-1641, 2015. [9] Zhi J., Chen Y., Dong X., Liu Z., Shi C., Robust adaptive FTC allocation for over‐actuated systems with uncertainties and unknown actuator non‐linearity. IET Control Theory & Applications, Vol. 12, No. 2, pp. 273-281, 2018. [10] Argha A., Su SW., Celler BG., Control allocation-based fault tolerant control. Automatica, Vol. 103, pp. 408-417, 2019. [11] Cui L, Zuo Z., Yang Y., A control-theoretic study on iterative solution to control allocation for over-actuated aircraft. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems Vol. 51, No.6, pp. 3429-3439, 2019. [12] Sadien E., Roos C., Birouche A., Carton M., Grimault C., Romana LE., Basset M., A new control allocation algorithm to improve runway centerline tracking at landing. IFAC-PapersOnLine, Vol. 52, No.12, pp. 520-525, 2019. [13] Chen L., Edwards C., Alwi H., Sato M., Flight evaluation of a sliding mode online control allocation scheme for fault tolerant control, Automatica, Vol. 114, 2020. [14] Wang Y., Xuyang TA., Zhihao CA., Zhao J., Optimal Prediction Control Allocation Algorithm for Tiltrotor Aircraft. InAdvances in Guidance, Navigation and Control 2022, pp. 1183-1193, 2022. [15] Bian Q., Nener B., Wang X., An improved NSGA-II based control allocation optimisation for aircraft longitudinal automatic landing system. International Journal of Control, Vol. 94, No. 2, pp. 705-716, 2019. [16] Cao J., Garrett Jr F., Hoffman E., Stalford H., Analytical aerodynamic model of a high alpha research vehicle wind-tunnel model. No. NASA-CR-187469, 1990. [17] Buttrill CS., Arbuckle PD., Hoffler KD., Simulation model of a twin-tail, high performance airplane. No. NASA-TM-107601, 1992. [18] Napolitano MR., Aircraft Dynamics. Wiley, 2012. [19] Bagherzadeh SA., Nonlinear aircraft system identification using artificial neural networks enhanced by empirical mode decomposition. Aerospace Science and Technology, Vol. 75, pp. 155-171, 2018. [20] Zadeh LA., Klir GJ., Yuan B., Fuzzy sets, fuzzy logic, and fuzzy systems: selected papers. World Scientific, Vol. 6, 1996. .[21] Babaei AR., Mortazavi M., Moradi MH., Classical and fuzzy-genetic autopilot design for unmanned aerial vehicles. Applied Soft Computing, Vol. 11, No. 1, pp. 365-372, 2011. [22] Joe S., Kuo FY., Remark on algorithm 659: Implementing Sobol's quasirandom sequence generator. ACM Transactions on Mathematical Software (TOMS), Vol. 29, No. 1, pp. 49-57, 2003. [23] Haupt RL., Haupt SE., Practical genetic algorithms. John Wiley & Sons, 2004. [24] Deb K., Beyer HG., Self-adaptive genetic algorithms with simulated binary crossover. Evolutionary computation, Vol. 9, No. 2, pp. 197-221, 2001. [25] Deb K., Pratap A., Agarwal S., Meyarivan TA., A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II. IEEE transactions on evolutionary computation, Vol. 6, No. 2, pp. 182-197, 2002. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 231 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 104 |