Detection of atmospheric thermal flows by use of artificial neural network / Kylančio oro srautų nustatymas dirbtiniais neuronų tinklais

This article analyses the determination of a rising thermal flow with assistance of an artificial neural network. Input data for the artificial neural network are derived from aircraft navigation equipment. The output data of the artificial neural network is the assessment of rising or descending a...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: Jonas Stankūnas, Ivan Suzdalev
Format: Article
Language:English
Published: Vilnius Gediminas Technical University 2011-10-01
Series:Aviation
Subjects:
Online Access:https://journals.vgtu.lt/index.php/Aviation/article/view/4971
id doaj-c2e52f6106344563a49b8d8504da0e9b
record_format Article
spelling doaj-c2e52f6106344563a49b8d8504da0e9b2021-07-02T17:14:13ZengVilnius Gediminas Technical UniversityAviation1648-77881822-41802011-10-0115310.3846/16487788.2011.626227Detection of atmospheric thermal flows by use of artificial neural network / Kylančio oro srautų nustatymas dirbtiniais neuronų tinklaisJonas Stankūnas0Ivan Suzdalev1Antanas Gustaitis Aviation Institute of Vilnius Gediminas Technical University, Rodūnės kelias 30, LT-02187 Vilnius, LithuaniaAntanas Gustaitis Aviation Institute of Vilnius Gediminas Technical University, Rodūnės kelias 30, LT-02187 Vilnius, Lithuania This article analyses the determination of a rising thermal flow with assistance of an artificial neural network. Input data for the artificial neural network are derived from aircraft navigation equipment. The output data of the artificial neural network is the assessment of rising or descending airflow conducted in real time. Simulation is carried out in idealised conditions. The simulation revealed the dependence of absolute error on the vertical air speed component and the aircraft's aerodynamic parameters. Santrauka Straipsnyje nagrinėjamas kylančio oro srauto aptikimas naudojant dirbtinių neuronų tinklus. Dirbtinių neuronų tinklų įėjimo duomenys yra gaunami iš orlaivio navigacinės įrangos. Dirbtinių neuronų tinklų išėjimo duomenys kylančio arba besileidžiančio oro srauto įvertinimas vykdomas realiuoju laiku. Modeliuojama idealizuotomis sąlygomis. Modeliuojant nustatyta santykinės paklaidos priklausomybė nuo oro srauto greičio vertikaliojo sando dydžio ir aerodinaminių orlaivio parametrų. Reikšminiai žodžiai: kylančio oro srautas, modeliavimas, dirbtinių neuronų tinklai, orlaivio skrydžio dinamika, orlaivio aerodinamika, navigacijos sistemos https://journals.vgtu.lt/index.php/Aviation/article/view/4971rising thermal flowsimulationartificial neural networksaircraft flight dynamicsaircraft aerodynamicsnavigation systems
collection DOAJ
language English
format Article
sources DOAJ
author Jonas Stankūnas
Ivan Suzdalev
spellingShingle Jonas Stankūnas
Ivan Suzdalev
Detection of atmospheric thermal flows by use of artificial neural network / Kylančio oro srautų nustatymas dirbtiniais neuronų tinklais
Aviation
rising thermal flow
simulation
artificial neural networks
aircraft flight dynamics
aircraft aerodynamics
navigation systems
author_facet Jonas Stankūnas
Ivan Suzdalev
author_sort Jonas Stankūnas
title Detection of atmospheric thermal flows by use of artificial neural network / Kylančio oro srautų nustatymas dirbtiniais neuronų tinklais
title_short Detection of atmospheric thermal flows by use of artificial neural network / Kylančio oro srautų nustatymas dirbtiniais neuronų tinklais
title_full Detection of atmospheric thermal flows by use of artificial neural network / Kylančio oro srautų nustatymas dirbtiniais neuronų tinklais
title_fullStr Detection of atmospheric thermal flows by use of artificial neural network / Kylančio oro srautų nustatymas dirbtiniais neuronų tinklais
title_full_unstemmed Detection of atmospheric thermal flows by use of artificial neural network / Kylančio oro srautų nustatymas dirbtiniais neuronų tinklais
title_sort detection of atmospheric thermal flows by use of artificial neural network / kylančio oro srautų nustatymas dirbtiniais neuronų tinklais
publisher Vilnius Gediminas Technical University
series Aviation
issn 1648-7788
1822-4180
publishDate 2011-10-01
description This article analyses the determination of a rising thermal flow with assistance of an artificial neural network. Input data for the artificial neural network are derived from aircraft navigation equipment. The output data of the artificial neural network is the assessment of rising or descending airflow conducted in real time. Simulation is carried out in idealised conditions. The simulation revealed the dependence of absolute error on the vertical air speed component and the aircraft's aerodynamic parameters. Santrauka Straipsnyje nagrinėjamas kylančio oro srauto aptikimas naudojant dirbtinių neuronų tinklus. Dirbtinių neuronų tinklų įėjimo duomenys yra gaunami iš orlaivio navigacinės įrangos. Dirbtinių neuronų tinklų išėjimo duomenys kylančio arba besileidžiančio oro srauto įvertinimas vykdomas realiuoju laiku. Modeliuojama idealizuotomis sąlygomis. Modeliuojant nustatyta santykinės paklaidos priklausomybė nuo oro srauto greičio vertikaliojo sando dydžio ir aerodinaminių orlaivio parametrų. Reikšminiai žodžiai: kylančio oro srautas, modeliavimas, dirbtinių neuronų tinklai, orlaivio skrydžio dinamika, orlaivio aerodinamika, navigacijos sistemos
topic rising thermal flow
simulation
artificial neural networks
aircraft flight dynamics
aircraft aerodynamics
navigation systems
url https://journals.vgtu.lt/index.php/Aviation/article/view/4971
work_keys_str_mv AT jonasstankunas detectionofatmosphericthermalflowsbyuseofartificialneuralnetworkkylancioorosrautunustatymasdirbtiniaisneuronutinklais
AT ivansuzdalev detectionofatmosphericthermalflowsbyuseofartificialneuralnetworkkylancioorosrautunustatymasdirbtiniaisneuronutinklais
_version_ 1721325669013520384