Bir mekanik jiroskopun yalpalama tahmininde uzun kısa süreli bellek ağı yaklaşımı
Küçük Resim Yok
Tarih
2023
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Mekanik jiroskoplar, ürettikleri jiroskopik tork sayesinde hava ve uzay araçları gibi tamamen asılı duran araçlara yön vermek için kullanılmaktadır. Kara araçlarında da tek veya iki tekerlekli araçların otonom dengesi için kullanılmaktadır. Her ne kadar uzun yıllardır regresyonlar mevcut veriyi modelleme amaçlı kullanılagelen bir yöntem olmuşsa da son yıllarda makine ve derin öğrenme yöntemlerinin sınıflama, modelleme konularında yüksek başarıya sahip oldukları görülmüştür. Bu çalışmada bir derin öğrenme yöntemi olan uzun kısa süreli bellek ağı kullanılarak mekanik bir jiroskopun yalpalama hızı tahmin edilmiştir. Elde edilen modelde RMSE 0.0055 rad/s iken ME değeri -0.0012 rad/s ve R ise 0.9998 olup model çıktısı ile veri seti arasında yüksek ilişki mevcuttur. Netice olarak derin öğrenme yöntemlerinin mekanik jiroskop tasarımlarında kullanılmasının mümkün olduğu görülmüştür.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Mühendislik, Elektrik ve Elektronik, Bilgisayar Bilimleri, Yazılım Mühendisliği, Mühendislik, Hava ve Uzay, Makine öğrenimi, Uzun kısa süreli hafıza, “Jiroskop, Yalpalama”
Kaynak
Uluslararası Mühendislik Araştırma ve Geliştirme Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
15
Sayı
3
