کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4631870 | 1340630 | 2010 | 14 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Rotorcraft parameter estimation using radial basis function neural network
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
ریاضیات کاربردی
پیش نمایش صفحه اول مقاله

چکیده انگلیسی
Increased emphasis on rotorcraft performance and operational capabilities has resulted in accurate computation of aerodynamic stability and control parameters. System identification is one such tool in which the model structure and parameters such as aerodynamic stability and control derivatives are derived. In the present work, the rotorcraft aerodynamic parameters are computed using radial basis function neural networks (RBFN) in the presence of both state and measurement noise. The effect of presence of outliers in the data is also considered. RBFN is found to give superior results compared to finite difference derivatives for noisy data.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Applied Mathematics and Computation - Volume 216, Issue 2, 15 March 2010, Pages 584–597
Journal: Applied Mathematics and Computation - Volume 216, Issue 2, 15 March 2010, Pages 584–597
نویسندگان
Rajan Kumar, Ranjan Ganguli, S.N. Omkar,