Identification of the Bombardier CRJ-700 Stall Dynamics Model Using Neural Networks
Notice bibliographique
Résumé
This paper aims to present a new methodology to model the aerodynamic coefficients and predict the aircraft dynamics under stall conditions, including the hysteresis cycle, using neural networks. The aerodynamic coefficients variations required for the identification process were estimated from flight data collected during different stall maneuvers. Then, a level-D-qualified Bombardier CRJ-700 virtual research equipment simulator (VRESIM) developed by CAE, Inc. and Bombardier was used to gather flight data in both linear and nonlinear stall phases. According to the Federal Aviation Administration (FAA), level D is the highest qualification level for flight dynamics and propulsion models. Multilayer perceptron (MLP) and recurrent neural networks were trained for the aerodynamic coefficients learning and their correlation with flight parameters. A new methodology for tuning the neural network parameters, such as the optimal number of layers and neurons, was developed. The resulting models were validated by comparing predicted flight data with experimental data obtained from the level D Bombardier CRJ-700 VRESIM by considering the same pilot inputs. The models developed using the proposed methodology were able to predict the CRJ-700 flight dynamics in both static and dynamic stall conditions, with very good precision, within the tolerances of the FAA.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».