基于神经网络的龙格-库塔四阶方法高速飞行器气动刹车控制系统优化
最优化与控制
2023-07-25 v1
摘要
龙格-库塔四阶（RK4）技术广泛用于气动刹车控制系统设计中微分方程的数值求解。然而，在处理经历复杂气动力作用的高速飞行器时，其计算效率可能受限。本文利用神经网络，提出了一种改进基于RK4的气动刹车代码的独特技术。该神经网络针对高速飞行器的多方面特征以及气动刹车的当前状态进行训练。这些数据通过传统的基于RK4的仿真生成，并可实时预测火箭任意给定状态下的气动刹车状态。所提方法在高速气动刹车控制系统上得到验证，在显著减少数学运算量、降低计算时间的同时，取得了与传统基于RK4的系统相当或更优的性能。该方法可适应流动条件变化并实时优化气动刹车系统。
引用
@article{arxiv.2307.12038,
title = {Optimization of a Runge-Kutta 4th Order Method-based Airbrake Control System for High-Speed Vehicles Using Neural Networks},
author = {Tanvi Agrawal and Utkarsh Anand},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.12038},
year = {2023}
}