CRJ 700 Aerodynamic Coefficients Identification in Dynamic Stall Conditions using Neural Networks
Notice bibliographique
Résumé
View Video Presentation: https://doi.org/10.2514/6.2022-2577.vid This paper presents a methodology to predict aircraft aerodynamic coefficients in both linear and non-linear stall conditions along the hysteresis curve, using Neural Networks. The variations of the lift and drag aerodynamic coefficients were estimated during an aircraft stall maneuver. A Level-D Bombardier CRJ-700 Virtual Research Simulator (VRESIM), designed and manufactured by CAE Inc. and Bombardier, was used to gather flight test data in both linear and non-linear stall phases. According to the Federal Aviation Administration (FAA), the Level-D is the highest certification level for the flight dynamics model of an aircraft, which means that its flight dynamics data is very close to real aircraft flight dynamics data. These data are then used to create a database of aerodynamics coefficients for the complete flight envelope of the aircraft. Multilayer Perceptron (MLP) and Recurrent Neural Networks (RNN) were trained to learn the aerodynamic coefficients and their correlation with flight parameters. The choice of the neural network hyperparameters is also explained. Finally, the obtained models are validated by comparing the predicted aerodynamic coefficients with their corresponding experimental data from the Level-D Bombardier CRJ 700 flight simulator. The results obtained showed that both MLP and RNN were able to predict the lift and drag aerodynamic coefficients with an average relative error of 2 %.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».