Javascript must be enabled to continue!
Algorithm for Obtaining a Characteristic Polynom and Transfer Function of Dynamic Model of Drone “Swarm”
View through CrossRef
В данной статье рассматривается получение характеристического полинома динамической модели «роя» дронов. Разработанный алгоритм анализа топологических моделей позволяет получить характеристический полином и передаточную функцию системы в буквенно-численном виде методом присоединения по одной вершине. Алгоритм отличается от существующих применением более оптимального механизма построения деревьев и прадеревьев частей графа, позволившего сократить затраты времени и памяти. Формализованная информация о графе, включающая множество варьируемых параметров, и служит исходной информацией при построении характеристического полинома и передаточной функции системы. Основными элементами этой информации являются внутренние и внешние вершины. Описание частей графа с целью выявления замкнутых контуров доводим с помощью специально разработанного множества кортежей части, элементами которого являются нулевая вершина и вершины множества. Описан процесс образования множества кортежей, производимых по разработанным правилам. Представлены алгоритмы получения характеристического полинома части графа и характеристического полинома системы. Получение передаточной функции системы основано на применении рассмотренного алгоритма построения характеристического полинома для графа систем, в который введены дополнительные (структурные) дуги, указывающие пары входных и выходных узлов системы. Представление весов ребер и в виде параметрической функции ребра позволяет расширить возможности методов топологического анализа при автоматизированном проектировании динамических систем с изменяющимися во времени параметрами. Алгоритм дает возможность получать характеристический полином системы как явную функцию различных параметров, а не только тех, которые непосредственно являются коэффициентами дифференциальных уравнений системы. Это намного расширяет простор проектировщику в выборе параметров варьирования. Полученная модель учитывает изменчивость состава, структуры и уровня взаимодействия «роя». При изменении «роя» нет необходимости пересчитывать весь граф, а только изменившуюся часть. Алгоритм отличается от существующих применением более оптимального механизма построения деревьев и прадеревьев частей графа, позволившего сократить затраты времени и памяти
Kalashnikov Izhevsk State Technical University
Title: Algorithm for Obtaining a Characteristic Polynom and Transfer Function of Dynamic Model of Drone “Swarm”
Description:
В данной статье рассматривается получение характеристического полинома динамической модели «роя» дронов.
Разработанный алгоритм анализа топологических моделей позволяет получить характеристический полином и передаточную функцию системы в буквенно-численном виде методом присоединения по одной вершине.
Алгоритм отличается от существующих применением более оптимального механизма построения деревьев и прадеревьев частей графа, позволившего сократить затраты времени и памяти.
Формализованная информация о графе, включающая множество варьируемых параметров, и служит исходной информацией при построении характеристического полинома и передаточной функции системы.
Основными элементами этой информации являются внутренние и внешние вершины.
Описание частей графа с целью выявления замкнутых контуров доводим с помощью специально разработанного множества кортежей части, элементами которого являются нулевая вершина и вершины множества.
Описан процесс образования множества кортежей, производимых по разработанным правилам.
Представлены алгоритмы получения характеристического полинома части графа и характеристического полинома системы.
Получение передаточной функции системы основано на применении рассмотренного алгоритма построения характеристического полинома для графа систем, в который введены дополнительные (структурные) дуги, указывающие пары входных и выходных узлов системы.
Представление весов ребер и в виде параметрической функции ребра позволяет расширить возможности методов топологического анализа при автоматизированном проектировании динамических систем с изменяющимися во времени параметрами.
Алгоритм дает возможность получать характеристический полином системы как явную функцию различных параметров, а не только тех, которые непосредственно являются коэффициентами дифференциальных уравнений системы.
Это намного расширяет простор проектировщику в выборе параметров варьирования.
Полученная модель учитывает изменчивость состава, структуры и уровня взаимодействия «роя».
При изменении «роя» нет необходимости пересчитывать весь граф, а только изменившуюся часть.
Алгоритм отличается от существующих применением более оптимального механизма построения деревьев и прадеревьев частей графа, позволившего сократить затраты времени и памяти.
Related Results
Military logistics planning models for enemy targets attack by a swarm of combat drones
Military logistics planning models for enemy targets attack by a swarm of combat drones
This article describes and investigates the planning aspect of military actions aimed at destroying enemy targets with the help of an attack drone swarm. This study attempts to sol...
Modeling Strategies for Conducting Wave Surveillance Using a Swarm of Security Drones
Modeling Strategies for Conducting Wave Surveillance Using a Swarm of Security Drones
This work formulates and solves the actual problem of studying the logistics of unmanned aerial vehicle (UAV) operations in facility security planning. The study is related to secu...
PEMANFAATAN DRONE UNTUK MONITORING AKURASI PERENCANAAN TAMBANG BATUBARA TERBUKA
PEMANFAATAN DRONE UNTUK MONITORING AKURASI PERENCANAAN TAMBANG BATUBARA TERBUKA
ABSTRAK Pertambangan batubara di Indonesia telah mengalami pasang surut harga yang sangat fluktuatif sejak 2012. Hal tersebut berdampak langsung kepada para pelaku usaha pertambang...
An Energy-Efficient Logistic Drone Routing Method considering Dynamic Drone Speed and Payload
An Energy-Efficient Logistic Drone Routing Method considering Dynamic Drone Speed and Payload
Unmanned aerial vehicle (UAV), or drone is recognized for its potential to improve efficiency and address last-mile delivery issues. As a result, there has been a lot of activity i...
Collective Cognition on Global Density in Dynamic Swarm
Collective Cognition on Global Density in Dynamic Swarm
Swarm density plays a key role in the performance of a robot swarm, which can be averagely measured by swarm size and the area of a workspace. In some scenarios, the swarm workspac...
Teknologi Drone dan Transformasi Estetika Visual dalam Produksi Film dan Desain
Teknologi Drone dan Transformasi Estetika Visual dalam Produksi Film dan Desain
Drones are no longer used solely as aerial documentation tools but have evolved into visual media capable of creating cinematic perspectives and new visual aesthetics in digital me...
The Pheromonal Profile of the Drone Honey Bees Apis mellifera: The Volatile Messengers
The Pheromonal Profile of the Drone Honey Bees Apis mellifera: The Volatile Messengers
The drone honey bee produces volatile chemicals during developmental and
adult stages that facilitate chemical interaction between drone larvae and workers,
drone to drone, and dro...
Truck-Drone Pickup and Delivery Problem with Drone Weight-Related Cost
Truck-Drone Pickup and Delivery Problem with Drone Weight-Related Cost
Truck-drone delivery is widely used in logistics distribution for achieving sustainable development, in which drone weight greatly affects transportation cost. Thus, we consider a ...

