物理情報に基づく放射的基礎機能の深層ニューラルネットワークに基づく空気力学パラメータ識別方法
Jungu Chen1, Junhui Liu1, Jiayuan Shan1
1Key Laboratory of Dynamics and Control of Flight Vehicle, Ministry of Education, School of Aerospace Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China.
この研究は,物理情報に基づく深層ニューラルネットワークを使用して,エアロダイナミックパラメータの変化を推定するための新しい方法を導入しています. このアプローチは空力学的混乱を正確に特定し,航空機モデルの予測を改善します.
科学分野:
- 航空宇宙工学
- 計算式流体力学
- 機械学習
背景:
- 空力学的パラメータの正確な推定は,飛行ダイナミクスと制御に不可欠です.
- 実際の空気力学パラメータは,様々な要因により,しばしば名目値から逸脱し,堅固な識別方法を必要とします.
研究 の 目的:
- 波動の正確な推定のための新しい空気力学パラメータ識別方法を開発し,検証する.
- 先進的なニューラルネットワークアーキテクチャを使用して,エアロダイナミックパラメータ識別のフィッティング能力と精度を向上させる.
主な方法:
- エロダイナミックパラメータ識別のための物理情報に基づく放射性機能深層ニューラルネットワーク (PIRBF-DNN) を提案する.
- PIRBF-DNN内の統合ベースの損失関数を使用して,パラメータの混乱を正確に推定します.
- ネットワークのフィッティング能力を向上させるために,放射線ベースの機能深いニューラルネットワーク (RBF-DNN) 構造を使用します.
主要な成果:
- PIRBF-DNN方法は,シミュレーションでエアロダイナミックパラメータの混乱を正確に推定することを実証しました.
- 異なるシナリオでの検証は,提案された識別技術の有効性を確認しました.
- 比較分析は,既存の物理情報ニューラルネットワーク (PINN) ベースの方法と比較して優れた性能を示した.
結論:
- PIRBF-DNNは,エアロダイナミックパラメータの混乱を特定するための強力で正確なアプローチを提供します.
- この方法は,実際のパラメータの変動を考慮することによって,空気力学モデルの信頼性を高めます.
- この研究は,複雑なシステムの識別のためにRBF-DNNと物理情報ニューラルネットワークを統合する可能性を強調しています.
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