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楼主 |
发表于 2025-3-19 13:30:26
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只看该作者
xiejin77 发表于 2025-3-18 20:473 b$ U6 ]/ k; T4 a3 `+ I% }
这个算是广义的人工智能,主要是深度学习领域吧。
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其实底层用来识别启动控制面姿态的脚,用的还是普罗大众 ... % S8 w$ c1 S4 }+ C8 q- W, G/ H
不知道有没有必要弄到那么复杂的份上。
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战斗机气动控制面只有那么些:襟翼、副翼、前缘襟翼、平尾、方向舵,尤其F-15那样还必须是对称动作。这些动作都是连续的,不能离散突变,估计不需要多模态。然后要加上空气的粘度、密度、风向、风速等大气数据。也就是说,基本模型估计不会超过30x30,这是小模型,根本不需要动用大模型那样的大杀器。
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不定因素是重量、推力、外挂阻力(这个能看到,不知道是不是算进去了)。3 v6 s, @5 D' r; W1 H7 Z. K: ]8 S
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用预估-矫正的办法,可以推测重量和推力。重量一旦推测确定,就可以在短时间里当做常量处理。
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推力依然是连续可变,而且依然不可见,但可以根据上一时刻的推力估算下一时刻的上下界,作为模型预估输出的上下界。然后再根据实测反推当时推力,用于下一步的预估。+ v% w' J0 W) V V3 _8 u
B2 S$ a, l9 \) @2 v8 B/ z+ S这一套组合拳下来,当然算法不简单,但也没有那么不可思议。
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1 T$ u8 _: P: c" t数据来源不可能是实测,中国没有F-15给你实测。但用离线数值仿真就可以产生数据集。计算流体力学这点还是做得到的。
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( R0 x2 t% D, o5 J, \难点可能在于测量精度。根据光纤、角度和距离不同,要精确测量毫米级的气动控制面移动量恐怕不容易。 |
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