Design of Air Cushion Vehicles Using Artificial Intelligence: Expert System and Genetic Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
In the thesis, initial design of an Air Cushion Vehicle (ACV)is performed with the expert system and its skirt system is further optimized with the genetic algorithm. Both the expert system and genetic algorithm are advanced computerized design techniques of artifical intelligence. Those techniques are specifically developed for the ACVs with programming codes in this thesis. Then the main objective is to show the successful implementation of those techniques in the design of ACVs. The thesis work is divided into two parts. In the first part, the general configuration of ACVs, including the overall dimensions, weight distribution, parametric properties, and several subsystems, is studied and designed by the expert system as an initial design phase. In the second part of the thesis, the skirt system of ACVs is further optimized. In particular, the properties of the bag and finger skirt are optimized for improved ride quality and stability by the genetic algorithm. For the validation of these two artificial intelligence techniques, the CCG (Canadian Coast Guard) 37 ton Waban-Aki and U.S. Navy's 150 ton LCAC (Landing Craft Air Cushion) are selected for the tests. The results of the tests proved that the expert system was successfully implemented and was a powerful tool for the initial design of ACVs. Furthermore, the genetic algorithm optimized the skirt system with significantly improved ride quality and stability. It was also shown that the skirt mass was an important design factor in the heave response of the bag and finger skirt. Hence, this thesis work opened the new possibility of designing ACVs with artificial intelligence techniques.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».