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J-GLOBAL ID：201802233856516733   整理番号：18A1949767

EKFに基づく実時間循環ニューラルネットワークの非定常空力モデリングへの応用【JST・京大機械翻訳】

Applications of real-time recurrent neural network based on extended Kalman filter in unsteady aerodynamics modeling

著者 (6件)： Fu Junquan (南京航空航天大学 航空宇航学院,江蘇 南京,210016) ,  Shi Zhiwei (南京航空航天大学 航空宇航学院,江蘇 南京,210016) ,  Chen Kun (南京航空航天大学 航空宇航学院,江蘇 南京,210016) ,  Zhu Jiachen (南京航空航天大学 航空宇航学院,江蘇 南京,210016) ,  Chen Jie (南京航空航天大学 航空宇航学院,江蘇 南京,210016) ,  Dong Yizhang (南京航空航天大学 航空宇航学院,江蘇 南京,210016)
資料名： Kongqi Donglixue Xuebao  (Kongqi Donglixue Xuebao)
巻： 36  号： 4  ページ： 658-663  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2062A  ISSN： 0258-1825  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： EKFアルゴリズム(拡張Kalmanフィルタ)とRTRLアルゴリズム(リアルタイム再帰的学習アルゴリズム)の特性を結合して,EKFに基づくリアルタイム再帰的学習アルゴリズム(EKF-RTRL)を提案して,循環ニューラルネットワーク(RNN)に適用した。このニューラルネットワークを用いて,航空機の高迎え角の大振幅単一自由度ヨーク,ロールおよびヨーロール結合運動の非定常空力をモデル化した。結果により、EKFに基づくリアルタイム循環ニューラルネットワークの計算精度が高く、収束が速く、識別結果が実験結果とよく一致し、本アルゴリズムの有効性を検証した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 自由度 ,  アルゴリズム ,  継鉄 ,  航空機 ,  *空気力学 ,  *ニューラルネットワーク ,  *モデリング ,  学習アルゴリズム ,  迎え角
準シソーラス用語： 計算精度 ,  拡張Kalmanフィルタ ,  *非定常性 ,  実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 航空機の空気力学  (QK02010T)

タイトルに関連する用語 (8件)： EKF ,  実時間 ,  循環 ,  ニューラルネットワーク ,  非定常 ,  空力 ,  モデリング ,  応用