論文の概要: Machine Learning based Prediction of Ditching Loads

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10724v2
• Date: Fri, 11 Oct 2024 09:00:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-14 13:28:04.957485
• Title: Machine Learning based Prediction of Ditching Loads
• Title（参考訳）: 機械学習によるディッチ負荷予測
• Authors: Henning Schwarz, Micha Überrück, Jens-Peter M. Zemke, Thomas Rung,
• Abstract要約: 機械学習を用いて航空機のヒューズラグにおける動的グルーピング負荷の予測手法を提案する。 採用した学習手順は、畳み込みオートエンコーダ(CAE)を用いた空間荷重の再構築と、その後の部分におけるこれらの負荷の過渡的進化という2つの部分に分けられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: We present approaches to predict dynamic ditching loads on aircraft fuselages using machine learning. The employed learning procedure is structured into two parts, the reconstruction of the spatial loads using a convolutional autoencoder (CAE) and the transient evolution of these loads in a subsequent part. Different CAE strategies are assessed and combined with either long short-term memory (LSTM) networks or Koopman-operator based methods to predict the transient behaviour. The training data is compiled by an extension of the momentum method of von-Karman and Wagner and the rationale of the training approach is briefly summarised. The application included refers to a full-scale fuselage of a DLR-D150 aircraft for a range of horizontal and vertical approach velocities at 6{\deg} incidence. Results indicate a satisfactory level of predictive agreement for all four investigated surrogate models examined, with the combination of an LSTM and a deep decoder CAE showing the best performance.
• Abstract（参考訳）: 機械学習を用いて航空機のヒューズラグにおける動的グルーピング負荷の予測手法を提案する。 採用した学習手順は、畳み込みオートエンコーダ(CAE)を用いた空間荷重の再構築と、その後の部分におけるこれらの負荷の過渡的進化という2つの部分に分けられる。 異なるCAE戦略が評価され、長い短期記憶(LSTM)ネットワークと組み合わせられるか、過渡的な振る舞いを予測するためにクープマン・オペレーターベースの手法が用いられる。 トレーニングデータは、フォン=カーマンとワーグナーの運動量法の拡張によってコンパイルされ、トレーニング手法の理論的根拠を簡潔に要約する。 この用途は、DLR-D150航空機のフルスケールの胴体を6{\deg}の事故で水平および垂直の接近速度に向けたものである。 その結果, LSTMと深部復号器CAEの併用により, 調査対象のサロゲートモデル4モデルすべてに対して, 良好な予測一致が得られた。

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