Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: faza zniżania samolotu

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Modelowanie faz zniżania i lądowania samolotu Boeing 767-300ER przy użyciu sztucznych sieci neuronowych

Stycunów A., Manerowski J.

Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Transport

2014

z. 102

135--140

Artykuł przedstawia zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do modelowania przebiegu prędkości, podczas faz zniżania i lądowania samolotu Boeing 767-300ER. Zapisy przebiegu lotów pozyskano z pokładowego rejestratora eksploatacyjnego. W badaniu wykorzystano jedenaście różnych struktur sieci, w celu uzyskania jak najlepszego odwzorowania rzeczywistych danych, przez sztuczną sieć neuronową. Najlepsze wyniki uzyskano dla sieci o jednej warstwie ukrytej. Uzyskane wyniki potwierdzają zasadność stosowania sztucznych sieci neuronowych do modelowania przebiegu lotu.

The paper presents artificial neural networks modelling of the indicated airspeed of Boeing 767-300ER aircraft during descent and landing. The data were gained from the flight data recorder. Eleven different neural network structures were tested to reach the highest level of reconstruction of actual data. The network with one hidden layer gives the most accurate results. The results confirm feasibility of application of artificial neural networks to modelling of the flight phases.

Sztuczne sieci neuronowe w zastosowaniu do modelowania fazy zniżania samolotu

Stycunów A., Manerowski J.

Logistyka

2012

nr 4

W pracy przedstawiono wykorzystanie sztucznej sieci neuronowej do modelowania fazy zniżania samolotu. Dokonano tego poprzez analizę zapisu danych, pochodzących z pokładowego rejestratora eksploatacyjnego. W celu określenia wpływu struktury sztucznej sieci neuronowej, na precyzję odtworzenia rzeczywistego przebiegu lotu, przetestowano kilka różnych konfiguracji sieci. Spośród otrzymanych wyników wyselekcjonowano te, które najdokładniej odwzorowały rzeczywisty przebieg fazy zniżania samolotu. Tak sporządzony model charakteryzuje się dużą dokładnością odwzorowania rzeczywistego obiektu i może zostać wykorzystany m.in. do badań symulacyjnych ruchu lotniczego.

This article discusses the neural network modelling of the descent phase of an aircraft. The model is based on the parameters recorded by the flight data recorder. Several different network configurations were tested to define how the structure of neural network affects the precision of reconstruction of the flight. Created model reconstructs the real operations of the flight precisely and can be used to the simulation research on the air traffic.