Physics-Informed Machine Learning Modeling and Inferencer-in-the-Loop Based Real-Time Digital-Twin Emulation for a Maglev Transportation System
Notice bibliographique
Résumé
In response to the increasing demands for efficient, sustainable, and high-speed transportation systems, magnetic levitation (Maglev) train technology has garnered significant attention due to its frictionless operation, high efficiency, low maintenance and environmental benefits. However, accurately capturing the complex interactions among electrical, mechanical, and disparate electromagnetic components remains a significant modeling challenge. This paper introduces a physics-informed machine learning (PIML)-based modeling framework specifically designed for Maglev systems, enhanced by real-time digital-twin emulation implemented on a Xilinx UltraScale+ VCU118 FPGA platform. The proposed physics-informed partitioned neural network (PIPNN) leverages physical principles within its architecture, providing superior predictive accuracy, interpretability, and computational efficiency compared to conventional electromagnetic transient (EMT) methods and traditional neural network models. Comprehensive emulations validate the PIPNN's capability to emulate Maglev system dynamics in real-time with a prediction error consistently below 5%, highlighting errors as low as 2% for specific subsystem variables. Additionally, the hybrid offline-online training strategy and the real-time inferencer-in-the-loop (IIL) digital-twin framework enhance the model's adaptability and robustness under varying operational conditions, demonstrating significant potential for practical deployment in advanced transportation systems.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».