MARC

 008260126s2024        us                              c    eng  d
■001000017360539
■00520260202105544
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798263393281
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI32315475
■035    ▼a(MiAaPQ)GeorgiaTech75339
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a500
■1001  ▼aSikandar,  Muhammad  Usama  Bin.
■24510▼aThe  Emergent  Agility  of  Insect  Flight
■260    ▼a[Sl]▼bGeorgia  Institute  of  Technology▼c2024
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2024
■300    ▼a183  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  87-05,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Sponberg,  Simon;Rozell,  Christopher.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--Georgia  Institute  of  Technology,  2024.
■520    ▼aThe  study  of  how  agile  animal  locomotion  emerges  from  an  integration  of  neural  processing  and  biomechanics  is  not  just  facilitating  the  discovery  of  new  physical  and  biological  principles  but  also  pushing  the  boundaries  of  engineering  knowledge.  Insects  serve  as  ideal  models  for  this  exploration  due  to  their  relatively  simple  musculature  and  neural  circuits.  Their  neurological  and  biomechanical  features  have  co-evolved  -  driven  by  the  critical  role  of  flight  performance  in  their  survival.  The  dynamics  of  their  flight  place  functional  demands  on  the  nervous  system,  which  adeptly  processes  sensory  feedback  from  various  sources  and  orchestrates  the  coordination  of  numerous  muscles  to  actuate  the  wings.  Despite  the  inherent  challenges  posed  by  dynamics  of  flight  and  rapid  wing  flapping  with  limited  degrees  of  freedom  in  wing  movement,  insects  exhibit  remarkably  agile  flight  -  an  inspiration  for  engineering  systems.This  research  aims  to  study  how  the  insect  sensorimotor  system  and  flight  mechanics  integrate  to  elicit  emergent  agility  in  flight.  In  Chapter  1,  I  introduce  the  major  aspects  and  significance  of  the  integration  question  I  tackle  in  this  thesis.  In  Chapters  2  and  3,  I  refine  a  quasi-steady  aerodynamic  model  to  discover  that  the  evolution  of  divergent  wing  morphology  and  movement  in  sister  clades  hawkmoths  and  silkmoths  have  led  to  distinct  flight  strategies  in  terms  of  their  kinematic,  dynamical  and  energetic  demands.  In  Chapter  4,  I  leverage  the  power  of  machine  learning  to  create  a  visuomotor  system  model  of  the  hawkmoth  that  encodes  visual  data  to  predict  precisely-timed  motor  responses.  This  will  help  in  understanding  the  emergence  of  agile  flight  once  integrated  with  models  of  insect  biomechanics  in  a  bottom-up  approach.  The  final  chapter,  Chapter  5  is  dedicated  to  a  top-down  approach  employing  system  identification  experiments  to  examine  the  emergent  linearity  of  flower-tracking  behavior  in  hawkmoths.  Analyses  of  frequency  responses  of  sensorimotor  control  and  flight  mechanics  show  that  the  linearity  emerges  because  the  two  subsystems  operate  linearly  throughout  the  entire  dynamic  range  of  flower-tracking.
■590    ▼aSchool  code:  0078.
■650  4▼aDecomposition
■650  4▼aKinematics
■650  4▼aDigitization
■650  4▼aForce
■650  4▼aButterflies  &  moths
■650  4▼aBiomechanics
■650  4▼aAerodynamics
■650  4▼aNeural  networks
■650  4▼aRobotics
■650  4▼aAerospace  engineering
■690    ▼a0648
■690    ▼a0771
■690    ▼a0538
■690    ▼a0800
■71020▼aGeorgia  Institute  of  Technology.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g87-05B.
■790    ▼a0078
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2024
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17360539▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서