論文の概要: Mechanical Analysis of Parachute Suspension Line Deployment with Binding Tapes Using PINN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.12409v1
• Date: Tue, 14 Jul 2026 06:35:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-15 17:08:30.053939
• Title: Mechanical Analysis of Parachute Suspension Line Deployment with Binding Tapes Using PINN
• Title（参考訳）: PINNを用いた結合テープを用いたパラシュート懸垂線配置の機械的解析
• Abstract要約: 本稿では,線抽出および直線化時の張力予測のための物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)アルゴリズムを提案する。 計算効率と数値精度の両方で従来の積分法より優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.412266694861163
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Parachutes are widely utilized in aviation, aerospace and lifesaving missions. As the initial stage of parachute deployment, suspension line extraction and straightening directly determines the smooth implementation of subsequent inflation procedures. This ultra-short process involves intricate dynamic load variations. Most existing studies adopt numerical integration of ordinary differential equations to calculate line tension, yet this method fails to rapidly acquire tension values at arbitrary positions along suspension lines. This paper develops a physics-informed neural network (PINN) algorithm for tension prediction during line extraction and straightening, which outperforms traditional integration methods in both computational efficiency and numerical accuracy. Furthermore, the regulatory law of binding tape parameters on line dynamic tension is investigated. Comparative validations against flight test data and conventional numerical results verify the reliability and effectiveness of the proposed PINN framework.
• Abstract（参考訳）: パラシュートは航空、航空宇宙、救命ミッションで広く利用されている。 パラシュート展開の初期段階として、サスペンションラインの抽出とストレート化は、その後のインフレーション手順の円滑な実施を直接決定する。 この超短絡プロセスは、複雑な動的負荷変動を含む。 既存の研究の多くは、直線張力を計算するために通常の微分方程式の数値積分を採用するが、この手法はサスペンション線に沿った任意の位置における張力値の獲得に失敗する。 本稿では,線抽出と直線化における張力予測のための物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)アルゴリズムを開発し,計算効率と数値精度の両面で従来の積分法より優れていることを示す。 さらに,線動的張力に対するテープパラメータの拘束則について検討した。 フライトテストデータと従来の数値結果との比較により,提案したPINNフレームワークの信頼性と有効性を検証する。

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