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...
Main Authors: | , |
---|---|
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 |