AeroPowerNet: Fixed-Wing UAV Power Consumption Estimation with an AI-Driven Hybrid Deep Learning Framework
Notice bibliographique
Résumé
The instantaneous power consumption of electric-powered aerial vehicles in the aviation industry is crucial for optimizing flight activities. However, devising physics-based power consumption models requires deep insight into the dynamics of an unmanned aerial vehicle (UAV). This becomes challenging due to the variability and complexity of the parameters of airspeed, altitude, and motion of the flight controls. Therefore, a power consumption model is needed to map the influence of flight parameters on power utilization during varying flight phases. This model is crucial for mission planning, optimization, and extending the endurance of UAVs. This study introduces the AeroPowerNet framework, employing a data-driven approach based on deep learning to model UAV power consumption utilizing real-world flight data, which can serve as a foundation for future integration into fixed-wing UAV flight operations. We implemented a test of four different models: RNN-LSTM, GRU, Transformer, and a hybrid model, which were trained and compared. Experimental results show that the hybrid model outperforms all other models, achieving the best performance with MAE of 3.38W, R2of 99.31%, and NRMSE of 0.21% for the first UAV flight, and an MAE of 7.52W, R2of 96.68%, and NRMSE of 1.03% for the second flight.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».