Fish and chips: implementation of a neural network model into computer chips to maximize swimming efficiency in autonomous underwater vehicles
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
Recent developments in the design and propulsion of biomimetic autonomous underwater vehicles (AUVs) have focused on boxfish as models (e.g. Deng and Avadhanula 2005 Biomimetic micro underwater vehicle with oscillating fin propulsion: system design and force measurement Proc. 2005 IEEE Int. Conf. Robot. Auto. (Barcelona, Spain) pp 3312-7). Whilst such vehicles have many potential advantages in operating in complex environments (e.g. high manoeuvrability and stability), limited battery life and payload capacity are likely functional disadvantages. Boxfish employ undulatory median and paired fins during routine swimming which are characterized by high hydromechanical Froude efficiencies (approximately 0.9) at low forward speeds. Current boxfish-inspired vehicles are propelled by a low aspect ratio, 'plate-like' caudal fin (ostraciiform tail) which can be shown to operate at a relatively low maximum Froude efficiency (approximately 0.5) and is mainly employed as a rudder for steering and in rapid swimming bouts (e.g. escape responses). Given this and the fact that bioinspired engineering designs are not obligated to wholly duplicate a biological model, computer chips were developed using a multilayer perception neural network model of undulatory fin propulsion in the knifefish Xenomystus nigri that would potentially allow an AUV to achieve high optimum values of propulsive efficiency at any given forward velocity, giving a minimum energy drain on the battery. We envisage that externally monitored information on flow velocity (sensory system) would be conveyed to the chips residing in the vehicle's control unit, which in turn would signal the locomotor unit to adopt kinematics (e.g. fin frequency, amplitude) associated with optimal propulsion efficiency. Power savings could protract vehicle operational life and/or provide more power to other functions (e.g. communications).
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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 | 0,000 |
| 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