Sztuczne sieci neuronowe w zastosowaniu do modelowania fazy wznoszenia samolotu

W artykule przedstawiono zastosowanie sztucznej sieci neuronowej w modelowaniu fazy wznoszenia samolotu. Do wyznaczenia sieci wykorzystane zostały dane zarejestrowane przez pokładowy rejestrator parametrów lotu. Dla każdego z lotów stworzono odrębną sieć, co było spowodowane zmiennymi parametrami lotu oraz czasem trwania operacji. Otrzymane wyniki, dokładności odwzorowania lotów przez sieci, zamieszczono w tabelach. Zbadano wpływ struktury sieci na dokładność odwzorowania fazy wznoszenia samolotu. Pozwoli to na stworzenie modelu symulacyjnego oraz ocenę przebiegu lotu.
Artificial neural networks applied to the modeling of aircraft ascent
Abstract
This article presents an application of artificial neural networks in modeling aircraft ascent. To determine the network were used data recorded by on-board flight recorders. For each of the flight created a separate network, which was due to the variable parameters and duration of flight operations. The results obtained, the accuracy of mapping flights through the network, are presented in tables. Examined the impact of network structure on the accuracy of mapping aircraft ascent. This will provide a simulation model and an assessment of the flight course. (...)
Więcej w tej kategorii: « Henry Lloyd - łańcuchy zaopatrzenia Zastosowanie programów komputerowych wspomagających projektowanie silników spalinowych w odniesieniu do minimalizacji skutków oddziaływania na środowisko »
Zaloguj się by skomentować