論文の概要: Improving aircraft performance using machine learning: a review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.11481v1
• Date: Thu, 20 Oct 2022 07:16:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-24 16:23:34.834067
• Title: Improving aircraft performance using machine learning: a review
• Title（参考訳）: 機械学習による航空機の性能向上 : レビュー
• Authors: Soledad Le Clainche, Esteban Ferrer, Sam Gibson, Elisabeth Cross, Alessandro Parente, Ricardo Vinuesa
• Abstract要約: 本稿では,航空宇宙工学の多分野に影響を及ぼす機械学習(ML)の新たな展開について概説する。 我々は、さまざまな航空宇宙分野にまたがるML手法の利点と課題を整理し、技術の現状を概観する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.82442188072833
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This review covers the new developments in machine learning (ML) that are impacting the multi-disciplinary area of aerospace engineering, including fundamental fluid dynamics (experimental and numerical), aerodynamics, acoustics, combustion and structural health monitoring. We review the state of the art, gathering the advantages and challenges of ML methods across different aerospace disciplines and provide our view on future opportunities. The basic concepts and the most relevant strategies for ML are presented together with the most relevant applications in aerospace engineering, revealing that ML is improving aircraft performance and that these techniques will have a large impact in the near future.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 基礎流体力学(実験と数値), 空力学, 音響学, 燃焼, 構造健康モニタリングなど, 航空宇宙工学の多分野に影響を及ぼす機械学習(ML)の新たな展開について述べる。 我々は,技術の現状をレビューし,さまざまな航空宇宙分野にわたるML手法のメリットと課題を収集し,今後の展望について考察する。 MLの基本概念と最も関連性の高い戦略は、航空宇宙工学における最も関連性の高い応用と共に提示され、MLが航空機の性能を改善しており、これらの技術が近い将来大きな影響を与えることを明らかにする。

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