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J-GLOBAL ID:202202271161950539   整理番号:22A0809760

Levenberg-Marquardtアルゴリズムとネットワークを用いた空力係数モデリング【JST・京大機械翻訳】

Aerodynamic coefficients modeling using Levenberg-Marquardt algorithm and network
著者 (5件):
資料名:
巻: 94  号:ページ: 336-350  発行年: 2022年 
JST資料番号: A0349A  ISSN: 1748-8842  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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目的:本論文では,ニューラルネットワークと出力誤差法に基づく新しい空力パラメータ推定方法論を提案し,一方,出力誤差法を粒子スウォームアルゴリズムに基づいて改善した。設計/方法論/手法:まず第一に,アルゴリズムはフィードフォワードニューラルネットワークに基づく航空機の動特性を近似する。ニューラルネットワークは,極端な学習機械によって訓練され,訓練されたネットワークは,k_thインスタントで測定飛行データを与える(k+1)瞬間の航空機応答を予測することができる。第二に,パーティクルスウォーム最適化を用いてLevenberg-Marquardt(LM)アルゴリズムの収束を強化し,改良LM法を用いて出力誤差法でGaussNewtonアルゴリズムを置換する。最後に,訓練されたニューラルネットワークを,空力導関数を推定するために,改良出力誤差法と組み合わせた。調査結果は,推定すべきパラメータの初期推測や航空機運動方程式の数値積分を必要としないので,提案したアルゴリズムは不安定な航空機に使用可能であり,シミュレーションおよび実際の飛行データから空力導関数を抽出するのにうまく適用できる。研究制限/複製:提案方法は反復計算を必要とし,パラメータオフラインのみを同定することができる。実用的な含意:提案方法は航空機の空力パラメータの推定に成功裏に適用され,他の最適化問題の新しいアルゴリズムとして使用できる。オリジナル性/価値:本研究では,出力誤差法を改良し,パラメータの初期値への依存性を低減し,その応用範囲を拡大した。それをニューラルネットワークと共に航空機空力パラメータ同定に適用した。Copyright 2022 Emerald Publishing Limited All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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航空機の空気力学 
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