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J-GLOBAL ID：202202222447840473   整理番号：22A0446560

機械学習分類アルゴリズムを用いたアビオニクス関数ディジタルツインの合成と解析【JST・京大機械翻訳】

Synthesis and Analysis of Avionics Functions Digital Twins Using Machine Learning Classification Algorithms

著者 (1件)： Trusova Kseniya V. (JSC RDC St. Petersburg Branch, St. Petersburg, Russia)
資料名： Springer Proceedings in Physics  (Springer Proceedings in Physics)
巻： 268  ページ： 3-18  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5066A  ISSN： 0930-8989  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 異なる産業は,物理的オブジェクトのディジタルコピーとしてディジタル双晶を適用し始め,最良の解決策を提供する。また,航空宇宙産業は,特に航空機システム,統合車両健康管理プロセス,その他において,この分野で多くの最良の実践を持っている。デジタル双晶の知的応用は,故障安全性を含む産業の異なるプロセスを最適化し,それらをより明白で定性的にする。本論文では,アビオニクス関数のディジタル双晶合成に対するデータ駆動手法と,機能損失,行動表示,および機能損失の検出のような問題のための機械学習分類アルゴリズムによるそれらの解析を,アビオニクスライフサイクルの設計および開発段階において,記述した。飛行乗員と航空機の間のマンマシンインタフェイスの主要部分として,本研究では「航空機能」項を考察した。アビオニクス関数定義は,アビオニクスライフサイクルの設計段階の基礎である。ディシジョンツリー,ランダムフォレスト,サポートベクトルマシン,カーネルサポートベクターマシン,ナイーブBayes,およびロジスティック回帰分類の結果を考察した。分類結果は,アルゴリズムとデータセットタイプが目的に適合することを示した。本アプローチは,航空工学設計および開発複合プロセスの理解を改善でき,アビオニクスのためのデータ駆動ディジタル双晶設計アプローチのさらなるストリームラインのための基礎になるであろう。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  最適化 ,  双晶 ,  航空輸送 ,  航空機 ,  故障 ,  ライフサイクル ,  *航空電子機器 ,  乗務員 ,  ディシジョンツリー ,  健康管理 ,  マンマシンインタフェイス ,  *機械学習 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： ランダムフォレスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： アビオニクス ,  アビオニクスの機能 ,  ディジタルツイン ,  データ駆動 ,  機械学習分類 ,  機能損失

分類 (1件)： 計器,誘導・制御装置一般  (QK05010O)

タイトルに関連する用語 (6件)： 機械学習 ,  分類アルゴリズム ,  アビオニクス ,  関数 ,  ディジタル ,  解析