以機器學習方法預估小流片振顫速度

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题名:	以機器學習方法預估小流片振顫速度
其它题名:	Research on Predicting Panel Flutter Using Machine Learning
作者:	王怡仁;馬育瀚
关键词:	小流片振顫;振顫速度;機器學習;類神經網路;長短期記憶
日期:	2023-12
上传时间:	2025-03-20 12:14:35 (UTC+8)
摘要:	本研究之主旨為使用機器學習方法，預測三維翼型小流片振顫的三分類：收斂、發散、穩定邊界以及回歸問題：發生在穩定邊界時的振顫速度。首先透過虎克材料的彈性和結構動力學之運動方程式來推導三維翼型之運動方程，並且代入各種飛行狀況求解並且建立數據庫，將其結果標籤分類為0、1、2以及穩定邊界時的振顫速度，並以機器學習方法建立之深度學習模型。本研究將使用深度類神經網路(DNN)、長短期記憶(LSTM)以及長短期記憶神經網路 (LSTM-NN)三種演算法建構深度學習模型。深度學習過程將數據分成資料預處理、訓練和預測三個階段，並分析三種演算法之準確率和預測結果優劣比較。最後，吾人透過物理意義分析確定數據庫之準確性，證實其數據庫之可度。
關聯:	中國機械工程學會第四十屆全國學術研討會論文集，論文編號: C5-004
DOI:	10.6846/tku202400329
显示于类别:	[航空太空工程學系暨研究所] 會議論文

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