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J-GLOBAL ID：202202217223731109   整理番号：22A1032609

流れ中の2自由度規定運動を受ける円筒上の力に対するモデルの誤差解析【JST・京大機械翻訳】

Error Analysis of Models for the Forces on a Cylinder Undergoing 2-DOF Prescribed Motion in a Stream

著者 (3件)： Aktosun Erdem (University of New Orleans, New Orleans, Louisiana, United States) ,  Xiros Nikolaos I. (University of New Orleans, New Orleans, Louisiana, United States) ,  Dahl Jason M. (University of Rhode Island, Narragansett, Rhode Island, United States)
資料名： ASME Conference Proceedings  (ASME Conference Proceedings)
号： IMECE2021  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0478C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 実験データに基づいて,データ誤差推定モデルを,既存のニューラルネットワーク時間依存流体力学力モデルのために開発した。強制運動実験で測定した力に基づく力モデルを用い,インラインおよび直交流渦誘起振動の組合せを受ける円筒上の時間依存力を近似した。本モデルは,VIVベースのエネルギー収穫システムを改善するために将来の制御モデルを開発するのに使用されるであろう。以前に,強制運動実験の膨張セットで測定した力時間履歴に基づく時間依存揚力と抗力を近似するために,適切な複雑性の動的モデルを作成した。動的モデルの入力として位置および速度を用いた。所定の正弦波運動のためのシリンダ上の力に関する時間依存モデルを開発するために,フィードフォワードニューラルネットワークを力データベースを用いて訓練した。揚力および抗力時間履歴に対して,測定およびフィードフォワード人工ニューラルネットワーク(ANN)モデル間の時系列誤差を見出した。本研究では,与えられた運動学条件に対するシリンダ上の力の既存のニューラルネットワーク時間依存モデルから自己回帰誤差予測子を開発した。この自己回帰(AR)誤差予測子を,測定信号と人工ニューラルネットワークモデルの間の誤差に基づいて開発し,モデルからの予測を改善するために使用できる。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 抗力 ,  流体力学 ,  データベース ,  揚力 ,  シリンダ ,  ニューラルネットワーク ,  *誤差解析 ,  正弦波 ,  ダイナミックモデル ,  フィードフォワード ,  *モデル ,  *自由度 ,  直交流 ,  渦励振
準シソーラス用語： フィードフォワードニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 物体の周りの流れ  (BC02040N)

タイトルに関連する用語 (7件)： 流れ ,  2自由度 ,  規定 ,  運動 ,  力 ,  モデル ,  誤差解析