Neural Networks and Support Vector Regression for the CRJ-700 Longitudinal Dynamics Modeling
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a new methodology to identify the aerodynamic coefficients and predict the short-period and phugoid dynamics of an aircraft using two types of supervised learning models: artificial neural network (ANN), and support vector regression (SVR). The study was validated on the CRJ 700 regional jet. Simulated flight tests data were collected during various maneuvers performed on a Level D CRJ-700 Virtual Research Simulator (VRESIM) designed by CAE and Bombardier. Level D is the highest qualification for flight dynamics and propulsion models given by the FAA. Both ANN and SVR models were trained using the data collected from the VRESIM to develop multidimensional models capable of predicting the aerodynamic coefficients of the aircraft for any conditions in the flight envelope, defined by altitude, speed, weight, and center-of-gravity position. The choice of solvers and the optimization of hyperparameters are detailed for both types of models. These models were validated by comparing predicted flight parameters with experimental data obtained from the CRJ 700 Level D VRESIM considering the same pilot inputs. The results showed that both types of models (ANN and SVR) were able to reproduce with excellent accuracy the nonlinear behavior of the short-period and phugoid dynamics.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».