Identification and Validation of the Cessna Citation X Longitudinal Aerodynamic Coefficients in Stall Conditions using Multi-Layer Perceptrons and Recurrent Neural Networks
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 increased number of accidents in general aviation due to loss of aircraft control has necessitated the development of accurate aerodynamic airplane models. These models should indicate the linear variations of aerodynamic coefficients in steady flight and the highly nonlinear variations of the aerodynamic coefficients due to stall and post-stall conditions. This paper presents a detailed methodology to model the lift, drag, and pitching moment aerodynamic coefficients in the stall regime, using Neural Networks (NN). A system identification technique was used to develop aerodynamic coefficients models from flight data. These data were gathered from a level-D Research Aircraft Flight Simulator (RAFS) that was used to execute the stall maneuvers. Multilayer Perceptrons and Recurrent Neural Networks were used to learn from flight data and find correlations between aerodynamic coefficients and flight parameters. This methodology is employed in here to optimize neural network structures and find ideal hyperparameters: training algorithms and activation functions used to learn the data. The developed stall aerodynamic models were successfully validated by comparing the lift, drag, and pitching moment aerodynamic coefficients predicted for given pilot inputs with experimental data obtained from the Cessna Citation X RAFS for the same pilot inputs.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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