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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 20:471 k5 U7 E7 J0 @0 r) A' z5 ?
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 ...
5 r3 Q- O5 L0 [4 `4 a2 w不知道有没有必要弄到那么复杂的份上。3 h7 S7 d+ _. F: M0 E+ ?' X
; L/ J! c0 n4 d1 V% m9 C% ^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)。
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# _" o3 k: S! ?( }' i6 ?$ f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。
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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。% n; T$ \; R$ g, b6 S
5 N* v+ t1 c% W5 {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。' s7 J8 v% J& r: `, Z' j, X
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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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