Modelado experimental de la dinámica de un avión basado en una red neuronal en el espacio de estados.
Tradicionalmente la modelización e identificación de la dinámica del vuelo de un avión se ha llevado a cabo mediante el ajuste de parámetros de modelos físico-matemáticos a partir de datos de ensayos en vuelo. El objetivo de este trabajo es el desarrollo de una forma alternativa de modelización basa...
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2018 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad de Valladolid |
| Repositorio: | UVaDOC. Repositorio Documental de la Universidad de Valladolid |
| OAI Identifier: | oai:uvadoc.uva.es:10324/32307 |
| Acceso en línea: | http://uvadoc.uva.es/handle/10324/32307 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Redes neuronales (Informática) Control, Sistemas de (Vuelo) |
| Sumario: | Tradicionalmente la modelización e identificación de la dinámica del vuelo de un avión se ha llevado a cabo mediante el ajuste de parámetros de modelos físico-matemáticos a partir de datos de ensayos en vuelo. El objetivo de este trabajo es el desarrollo de una forma alternativa de modelización basada en el entrenamiento y validación de Redes Neuronales Artificiales, con especial énfasis en la Red Neuronal en el Espacio de Estados desarrollada por Zamarreño, J.M. (1998). Para realizar esta tarea se usa la librería de aprendizaje automático TensorFlow de Google, aprovechando la capacidad que ofrece para la ejecución de los algoritmos en la unidad de procesamiento gráfico (GPU). |
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