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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 20:47
8 P: ?5 q+ B7 Q ^7 u这个算是广义的人工智能,主要是深度学习领域吧。
# }8 l) k+ W# ~* J9 j+ r/ i! Q. w( m
k+ W' L0 S- V$ v6 q" a+ }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 ...
5 R" X7 J/ r& {6 p. x4 `不知道有没有必要弄到那么复杂的份上。, q7 E) v+ T$ F7 q' g
. Q' E- @" o$ p( V! q6 D3 W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。2 V, |' T3 B& y+ _
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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)。* [& v; t0 f. Z7 v# v& I" u; k
1 y, c2 q9 N, v3 O) d8 @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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* Q! G2 j/ H- S1 b+ |2 y' @3 o0 }8 V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。
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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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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。: ]- R# {) P( [' X4 g4 q$ w }1 [
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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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