Tên luận án:
ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON NHẬN DẠNG CÁC THAM SỐ KHÍ ĐỘNG KÊNH ĐỘ CAO NHẰM NÂNG CAO HIỆU QUẢ THIẾT KẾ THIẾT BỊ BAY
Ngành:
Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa
Tóm tắt nội dung tài liệu:
Luận án tập trung nghiên cứu ứng dụng mạng nơron để nhận dạng các đạo hàm hệ số khí động (ĐHHSKĐ) trong kênh độ cao của thiết bị bay, một nhiệm vụ thiết yếu nhằm nâng cao hiệu quả trong các giai đoạn thiết kế và chế tạo. Mục tiêu chính là xây dựng các thuật toán nhận dạng ĐHHSKĐ sử dụng dữ liệu bay thực tế từ máy bay cánh bằng, tạo cơ sở cho việc tính toán thiết kế.
Nội dung nghiên cứu bao gồm việc xây dựng các mô hình động học trong kênh độ cao của máy bay cánh bằng phục vụ nhận dạng ĐHHSKĐ. Luận án đề xuất cấu trúc mạng nơron hàm cơ sở xuyên tâm (RBF) để xấp xỉ mô hình động học phi tuyến, kết hợp với thuật toán Gauss-Newton (GN) để thực hiện nhận dạng ĐHHSKĐ. Đồng thời, mạng nơron đột biến (SNN) cũng được đề xuất ứng dụng trong bài toán này. Phương pháp nghiên cứu kết hợp lý thuyết và mô phỏng bằng phần mềm Matlab - Simulink để đánh giá chất lượng các thuật toán.
Các đóng góp mới của luận án bao gồm việc xây dựng thuật toán nhận dạng các thành phần ĐHHSKĐ trong kênh độ cao của máy bay thông qua sự kết hợp giữa mạng nơron RBF và thuật toán Gauss-Newton, cũng như mạng nơron đột biến SRM0 và thuật toán Gauss-Newton, đều sử dụng dữ liệu bay thực tế. Kết quả mô phỏng và đánh giá cho thấy các phương pháp dựa trên mạng nơron (RBF-GN, SNN-GN) mang lại hiệu quả cao hơn so với các phương pháp truyền thống (hồi quy tuyến tính, sai số đầu ra), đặc biệt là khả năng xử lý các chuyến bay có sự thay đổi lớn về tham số chuyển động. Phương pháp SNN-GN với thuật toán luyện mạng NSEBP đạt hiệu quả luyện cao, hội tụ nhanh chóng, cho kết quả chính xác và tin cậy, góp phần cung cấp cơ sở lý thuyết và thực nghiệm quan trọng cho việc đánh giá ĐHHSKĐ trong giai đoạn thiết kế thiết bị bay.
Mục lục chi tiết:
- CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ NHẬN DẠNG CÁC HỆ SỐ KHÍ ĐỘNG CỦA MÁY BAY
- 1.1. Nhiệm vụ nhận dạng các đạo hàm hệ số khí động trong quy trình thiết kế thiết bị bay
- 1.1.1. Các giai đoạn thiết kế thiết bị bay
- 1.1.2. Mô hình hệ số khí động của thiết bị bay
- 1.1.3. Vai trò nhận dạng các đặc tính khí động
- 1.2. Nhận dạng các đạo hàm hệ số khí động từ dữ liệu bay
- 1.2.1. Mô hình động học chuyển động của máy bay
- 1.2.2. Thử nghiệm bay, thu nhận dữ liệu
- 1.2.3. Ước lượng tham số khí động và xác định trạng thái
- 1.2.4. Xác nhận mô hình
- 1.3. Tình hình nghiên cứu ngoài nước
- 1.4. Tình hình nghiên cứu trong nước
- 1.5. Đặt vấn đề nghiên cứu
- 1.6. Kết luận chương 1
- CHƯƠNG 2: XÂY DỰNG MÔ HÌNH ĐỘNG HỌC CHO MỘT LỚP MÁY BAY CÁNH BẰNG
- 2.1. Mô hình động học của máy bay
- 2.2. Mô hình động học trong kênh độ cao của máy bay
- 2.2.1. Mô hình động học phi tuyến
- 2.2.2. Mô hình trạng thái chuyển động tuyến tính
- 2.3. Xác định mô hình động học của máy bay khi ứng dụng mạng nơron nhân tạo để nhận dạng các đạo hàm hệ số khí động
- 2.3.1. Mô hình động học của máy bay khi ứng dụng mạng nơron nhân tạo
- 2.3.2. Mạng nơron đột biến
- 2.4. Kết luận chương 2
- CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG THUẬT TOÁN NHẬN DẠNG MỘT SỐ ĐẠO HÀM HỆ SỐ KHÍ ĐỘNG CỦA MÁY BAY
- 3.1. Thuật toán nhận dạng theo các phương pháp truyền thống
- 3.1.1. Phương pháp hồi quy tuyến tính
- 3.1.2. Phương pháp sai số đầu ra
- 3.2. Xây dựng thuật toán nhận dạng các đạo hàm hệ số khí động của máy bay khi ứng dụng mạng nơron nhân tạo
- 3.2.1. Thuật toán nhận dạng các đạo hàm hệ số khí động kết hợp mạng nơron hàm cơ sở xuyên tâm với thuật toán Gauss-Newton
- 3.2.2. Thuật toán nhận dạng các đạo hàm hệ số khí động kết hợp mạng nơron đột biến với thuật toán Gauss-Newton
- 3.3. Kết luận chương 3
- CHƯƠNG 4: MÔ PHỎNG VÀ ĐÁNH GIÁ CÁC THUẬT TOÁN NHẬN DẠNG
- 4.1. Mô phỏng và đánh giá các thuật toán nhận dạng sử dụng các phương pháp truyền thống
- 4.1.1. Nhận dạng theo phương pháp hồi quy tuyến tính
- 4.1.2. Nhận dạng theo phương pháp sai số đầu ra
- 4.2. Mô phỏng và đánh giá thuật toán nhận dạng khi ứng dụng mạng nơron nhân tạo
- 4.2.1. Nhận dạng kết hợp mạng nơron hàm cơ sở xuyên tâm với thuật toán Gauss-Newton
- 4.2.2. Nhận dạng kết hợp SNN với thuật toán Gauss-Newton
- 4.3. Kết luận chương 4
- KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
- 1. Kết luận
- 2. Những đóng góp mới của luận án
- 3. Hướng nghiên cứu tiếp theo