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Ajuste do modelo matemático de uma aeronave com sistema de aumento de estabilidade com base em ensaios em túnel de vento / Adjustment of an aircraft mathematical model with stability augmentation system based on wind tunnel analysis

Wellington da Silva Mattos 03 August 2007 (has links)
O presente trabalho descreve a aplicação de um método de ajuste de modelo, com base em resultados experimentais obtidos em túnel de vento, a uma aeronave com sistema de aumento de estabilidade longitudinal (LSAS). O estudo inclui uma revisão de métodos para ajuste de modelos, o desenvolvimento do modelo matemático da aeronave e uma descrição dos ensaios em túnel de vento da aeronave com o LSAS. O sistema automático de controle é composto de (1) um sistema de aquisição de dados, que processa o sinal do sensor e envia um sinal de comando para o atuador; (2) um potenciômetro, usado como sensor de ângulo de arfagem; e (3) um servo motor, usado como atuador do canard. O modelo de aeronave é baseado no Grumman X-29, que tem asa de enflechamento negativo e canard. Sua margem de estabilidade estática pode ser ajustada mudando a posição do centro de rotação que, por sua vez, coincide com a posição do centro de gravidade da aeronave através de balanceamento do peso. O ajuste do modelo matemático do avião é conduzido, no ambiente Matlab/Simulink, com a modificação dos parâmetros das derivadas de estabilidade da aeronave, do filtro digital e da dinâmica do sensor e do atuador. O objetivo é obter uma correlação ótima entre resultados teóricos e experimentais. O método da análise da sensibilidade paramétrica é escolhido para o ajuste do modelo. Numa primeira fase do estudo, a comparação entre resultados experimentais e numéricos é feita com base nas freqüências e razões de amortecimento da variação do ângulo de arfagem em resposta a uma entrada do tipo impulso de deflexão do canard. Numa segunda fase a comparação é baseada diretamente na resposta no tempo do ângulo de arfagem numérico e experimental para a mesma entrada impulso do canard. Três posições do centro de gravidade são analisadas, uma em que a aeronave é estaticamente estável e duas em que ela é instável. Os resultados mostram grande variação dos parâmetros ajustados indicando a necessidade de aperfeiçoamento na implementação da metodologia utilizada. / The present work describes the application of a model updating method, based on experimental wind tunnel data to an aircraft longitudinal stability augmentation system (LSAS). The study includes a revision of model updating methods, the development of the aircraft mathematical model and the description of a previously conducted, aircraft LSAS wind tunnel testing. The LSAS is comprised by (1) a data acquisition system, which processes the sensor signal and sends the control command to the actuator; (2) a potentiometer, used as a pitch angle sensor; and (3) a servo motor, used to actuate canard deflection. The aircraft model is based on the Grumman X-29, which has canard and forward swept wing. Its static stability margin can be adjusted by changing the center of rotation position which, in turn, coincides with the aircraft center of gravity position through weight balance. The airplane mathematical model updating is carried out, in the Matlab/Simulink environment, by adjusting model parameters for aircraft stability derivatives, digital filter, sensor and servo dynamics. The objective is to obtain an optimal correlation between numerical and experimental results. The parametric sensitivity analysis method is chosen for model updating. In a first phase of the study the comparison between theoretical and experimental results is based on frequencies and damping ratios for aircraft pitch angle response to an impulse canard deflection input. In a second phase the comparison is based directly on experimental and numerical pitch angle time response to the same impulse canard deflection input. Three center of gravity positions are analyzed, one for which the aircraft is statically stable and two for which it is unstable. Results show large variations among adjusted parameters indicating the need for improvements in the implementation of the adopted methodology.
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Ajuste do modelo matemático de uma aeronave com sistema de aumento de estabilidade com base em ensaios em túnel de vento / Adjustment of an aircraft mathematical model with stability augmentation system based on wind tunnel analysis

Mattos, Wellington da Silva 03 August 2007 (has links)
O presente trabalho descreve a aplicação de um método de ajuste de modelo, com base em resultados experimentais obtidos em túnel de vento, a uma aeronave com sistema de aumento de estabilidade longitudinal (LSAS). O estudo inclui uma revisão de métodos para ajuste de modelos, o desenvolvimento do modelo matemático da aeronave e uma descrição dos ensaios em túnel de vento da aeronave com o LSAS. O sistema automático de controle é composto de (1) um sistema de aquisição de dados, que processa o sinal do sensor e envia um sinal de comando para o atuador; (2) um potenciômetro, usado como sensor de ângulo de arfagem; e (3) um servo motor, usado como atuador do canard. O modelo de aeronave é baseado no Grumman X-29, que tem asa de enflechamento negativo e canard. Sua margem de estabilidade estática pode ser ajustada mudando a posição do centro de rotação que, por sua vez, coincide com a posição do centro de gravidade da aeronave através de balanceamento do peso. O ajuste do modelo matemático do avião é conduzido, no ambiente Matlab/Simulink, com a modificação dos parâmetros das derivadas de estabilidade da aeronave, do filtro digital e da dinâmica do sensor e do atuador. O objetivo é obter uma correlação ótima entre resultados teóricos e experimentais. O método da análise da sensibilidade paramétrica é escolhido para o ajuste do modelo. Numa primeira fase do estudo, a comparação entre resultados experimentais e numéricos é feita com base nas freqüências e razões de amortecimento da variação do ângulo de arfagem em resposta a uma entrada do tipo impulso de deflexão do canard. Numa segunda fase a comparação é baseada diretamente na resposta no tempo do ângulo de arfagem numérico e experimental para a mesma entrada impulso do canard. Três posições do centro de gravidade são analisadas, uma em que a aeronave é estaticamente estável e duas em que ela é instável. Os resultados mostram grande variação dos parâmetros ajustados indicando a necessidade de aperfeiçoamento na implementação da metodologia utilizada. / The present work describes the application of a model updating method, based on experimental wind tunnel data to an aircraft longitudinal stability augmentation system (LSAS). The study includes a revision of model updating methods, the development of the aircraft mathematical model and the description of a previously conducted, aircraft LSAS wind tunnel testing. The LSAS is comprised by (1) a data acquisition system, which processes the sensor signal and sends the control command to the actuator; (2) a potentiometer, used as a pitch angle sensor; and (3) a servo motor, used to actuate canard deflection. The aircraft model is based on the Grumman X-29, which has canard and forward swept wing. Its static stability margin can be adjusted by changing the center of rotation position which, in turn, coincides with the aircraft center of gravity position through weight balance. The airplane mathematical model updating is carried out, in the Matlab/Simulink environment, by adjusting model parameters for aircraft stability derivatives, digital filter, sensor and servo dynamics. The objective is to obtain an optimal correlation between numerical and experimental results. The parametric sensitivity analysis method is chosen for model updating. In a first phase of the study the comparison between theoretical and experimental results is based on frequencies and damping ratios for aircraft pitch angle response to an impulse canard deflection input. In a second phase the comparison is based directly on experimental and numerical pitch angle time response to the same impulse canard deflection input. Three center of gravity positions are analyzed, one for which the aircraft is statically stable and two for which it is unstable. Results show large variations among adjusted parameters indicating the need for improvements in the implementation of the adopted methodology.
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Estudos sobre um modelo de representação distribuída de palavras no contexto de análise de estados emocionais

Silva, Isabela Ruiz Roque da 07 August 2018 (has links)
Submitted by Marta Toyoda (1144061@mackenzie.br) on 2018-09-17T20:49:58Z No. of bitstreams: 2 ISABELA RUIZ ROQUE DA SILVA.pdf: 2148028 bytes, checksum: 749a03beaf2994824bdd3130eef3a554 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Paola Damato (repositorio@mackenzie.br) on 2018-09-21T12:06:22Z (GMT) No. of bitstreams: 2 ISABELA RUIZ ROQUE DA SILVA.pdf: 2148028 bytes, checksum: 749a03beaf2994824bdd3130eef3a554 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-09-21T12:06:22Z (GMT). No. of bitstreams: 2 ISABELA RUIZ ROQUE DA SILVA.pdf: 2148028 bytes, checksum: 749a03beaf2994824bdd3130eef3a554 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2018-08-07 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Emotions are important in interpersonal relationships and are part of the human being. Many people can express their feelings or emotions through social media, like Twitter and Facebook. Many computational techniques have been proposed for the study of emotions, and most use a bag-of-words representation for documents. Recently, new approaches, such as Word2Vec, ca-pable of generating distributed representations of words, called word vectors, have arisen and are being used for the syntactic and semantic study of documents. To contribute to the research in emotional states analysis from social media data and a better understanding of the use of distributed word representation models, this dissertation proposes to investigate three hypothe-ses: the Word2Vec parameters influence the distributed representations of words and, conse-quently, the performance of the emotional state classifiers that use these representations; the distributed representations of words can improve the performance of conventional classifiers applied to the study of emotional states; and clustering word vectors generate groups that carry the semantic context of emotional states. The experiments performed showed little influence of the algorithm parameters on its performance for this specific problem. We also observed that the word vectors could not be applied directly in the training of classifiers and the resulting vector greatly deteriorated the performance of the classifiers when compared to the traditional bag of words model. Finally, we found that the grouping of word vectors, while generating groups with clear semantic meaning, does not generate groups that reflect emotional states. / Emoções são importantes nas relações interpessoais e fazem parte do ser humano. Muitas pessoas podem expressar seus sentimentos ou emoções nas mídias sociais, como no Twitter e no Facebook. Muitas técnicas computacionais foram propostas para o estudo das emoções e a maior parte delas utiliza uma representação baseada em conjuntos de palavras (bag of words) para os documentos. Recentemente, novas abordagens, como o Word2Vec, capazes de gerar representações distribuídas de palavras, chamadas de vetores de palavras ou word vectors, surgiram e vêm sendo empregadas para o estudo sintático e semântico de documentos. Para contribuir com a pesquisa nas áreas de análise de estados emocionais a partir de dados de mídias sociais e numa melhor compreensão sobre o uso de modelos de representação distribuída de palavras, essa dissertação propõe investigar três hipóteses de pesquisa: os parâmetros do Word2Vec influenciam as representações distribuídas das palavras e, consequentemente, o desempenho dos classificadores de estados emocionais que usam essas representações; as representações distribuídas de palavras podem melhorar o desempenho de classificadores convencionais aplicados ao estudo de estados emocionais; e o agrupamento dos vetores de palavras geram grupos que carregam o contexto semântico dos estados emocionais. Os experimentos realizados mostraram pouca influência dos parâmetros do algoritmo no seu desempenho para esse problema específico. Também observamos que os vetores de palavras não podem ser aplicados diretamente no treinamento dos classificadores e o vetor resultante deteriorou muito o desempenho dos classificadores quando comparado ao modelo tradicional do tipo bag of words. Por fim, verificamos que o agrupamento dos vetores de palavras, embora gere grupos com significado semântico claro, não gera os grupos que refletem os estados emocionais.

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