Extreme learning machines to approximate low dimensional spaces for helicopter load signal and fatigue life estimation
Notice bibliographique
Résumé
As aircraft fleets are required to expand their roles and usage, the accurate estimation of component loads in a helicopter is an important capability for safety and security reasons as well as for life cycle management and life extension efforts. Although dynamic component loads can be measured and monitored directly, these measurement methods are not reliable and are costly and difficult to maintain. Computational intelligence techniques have been successfully used for estimating helicopter dynamic loads and their resulting fatigue life using flight system and control parameters. However, other approaches work on low dimensional spaces with the advantage of smaller number of features and noise reduction due to information fusion. Nonlinear transformations have been used for this purpose, but their computation via implicit methods becomes more complex, time consuming and impractical with data growth. Moreover, the relationships between the features of the original and the target spaces are more difficult to uncover. Extreme Learning Machines (ELM) are used as an explicit functional representation for implicit methods, in particular for the t-SNE mapping. It was found that ELMs provided a good approximation to the implicit mapping, which preserves the appropriateness of the load prediction and damage estimation of critical helicopter components. In addition, the ELM model can be used for processing incoming streams of data, overcoming the limitation of the computation of the low dimensional mapping inherent to the use of implicit methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».