Use of evolutionary computation techniques for exploration and prediction of helicopter loads
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The development of accurate load spectra for helicopters is necessary for life cycle management and life extension efforts. This paper explores continued efforts to utilize evolutionary computation (EC) methods and machine learning techniques to estimate several helicopter dynamic loads. Estimates for the main rotor normal bending (MRNBX) on the Australian Black Hawk helicopter were generated from an input set that included thirty standard flight state and control system parameters under several flight conditions (full speed forward level flight, rolling left pullout at 1.5g, and steady 45° left turn at full speed). Multi-objective genetic algorithms (MOGA) used in combination with the Gamma test found reduced subsets of predictor variables with modeling potential. These subsets were used to estimate MRNBX using Cartesian genetic programming and neural network models trained by deterministic and evolutionary computation techniques, including particle swarm optimization (PSO), differential evolution (DE), and MOGA. PSO and DE were used alone or in combination with deterministic methods. Different error measures were explored including a fuzzy-based asymmetric error function. EC techniques played an important role in both the exploratory and modeling phase of the investigation. The results of this work show that the addition of EC techniques in the modeling stage generated more accurate and correlated models than could be obtained using only deterministic optimization.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle