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J-GLOBAL ID：202202260998213362   整理番号：22A0654817

損傷UAV翼の実験的計算的研究-第3部:機械学習を用いた損傷の検出と位置決め【JST・京大機械翻訳】

An Experimental-Computational Investigation of Damaged UAV Wings - Part III: Detecting and Locating Damage Using Machine Learning

著者 (3件)： Chandra Shekar Siddharth (Saint Louis University) ,  LeBeau Raymond P. (Saint Louis University) ,  Gururajan Srikanth (Saint Louis University)
資料名： AIAA Conference Proceedings / Meeting Papers  (AIAA Conference Proceedings / Meeting Papers)
巻： 2022  号： AIAA SCITECH 2022 Forum  ページ： 2335  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0236B  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： デリバリと都市空気移動度(UAM)のためのドローンの使用は,低高度空地旅行のための新次元を潜在的に追加できる新興技術について,最も話された2つである。次の10~20年にわたるドローンの使用で予測された指数関数的増加によって,ドローンは,突然の飛行中の損傷の後部で,最悪ケースシナリオを扱うのに,よく装備されていることが必須である。ドローンがそのような損傷を検出し,同定する能力を持つならば,ドローンは,安全で制御された方法でその現在のミッションまたは土地を継続するかどうかを決定でき,また,それは,高密度に人口の多い地域で飛翔するために,また,この能力を用いて,他のレベルの安全を追加できる。特に乗客または時間クリティカル項目が関係するとき,”制御”は,何人かより重要なことに衝突しないドローンで重要である。元の設計に続いて,飛行中および実時間で損傷を検出し,分類できるツールを開発し,UAVのオンボード飛行制御装置に統合できる。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： 人口 ,  制御装置 ,  研究 ,  旅行 ,  都市 ,  指数関数 ,  位置決め ,  土地 ,  空地 ,  無人機 ,  乗客 ,  飛翔 ,  空気流 ,  *機械学習
準シソーラス用語： 高密度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 開発,再開発,都市整備  (RD02030V)

タイトルに関連する用語 (7件)： 損傷 ,  UAV ,  翼 ,  実験 ,  計算 ,  研究 ,  機械学習