Using Machine Learning to train a Digital Test Pilot for missions in turbulent environments

使用机器学习训练数字试飞员在动荡的环境中执行任务

基本信息

  • 批准号:
    2748750
  • 负责人:
  • 金额:
    --
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    英国
  • 项目类别:
    Studentship
  • 财政年份:
    2022
  • 资助国家:
    英国
  • 起止时间:
    2022 至 无数据
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

Whilst piloted flight simulations in a full-motion simulator can be used to reduce costs by supporting the at-sea trials, the simulated trials are still expensive and are limited by simulator availability. The aim of this project is to develop a mathematical model of a human pilot, a Digital Test Pilot, which can be used to conduct multiple virtual deck landings in order to establish the likely boundaries of the safe operational envelope. The pilot will be 'trained' using the wealth of untapped data that is gathered by the test aircraft during the real-world sea trials. The ability to exploit this data could reap large cost-benefits and extract further capability in optimised design, maintenance and usage. The project will examine the suitability of methods for 'intelligent' use and fusion of available data to develop the Digital Test Pilot.Desktop-based predictive simulation tools that use an objectively optimized human pilot modelling technique within an integrated pilot-vehicle-environment are available. A multi-loop pursuit pilot model, using a linearized helicopter flight dynamics model with a spatial air turbulence model, has shown potential for use as a predictive tool for operational clearances. In recent discussions with the UK MoD and Nova Systems, a more advanced modelling method has been proposed to use a non-linear helicopter flight model with an unrestricted turbulent air flow-field which the aircraft can 'explore' at will. The intention is to 'train' the Digital Test Pilot model using machine learning and data from the aircraft states and pilot control inputs derived from at-sea trails and from simulated flight trials undertaken within the University's own HELIFLIGHT-R simulator. The Digital Test Pilot model training will involve fusing data from a range of input sources e.g. aircraft state's, pilot control inputs, shipboard motion, to determine an appropriate response. Nova are prepared to financially support the project, and MoD have indicated they are prepared to provide real-world data; both are keen to provide expertise.It has also been recognised that the process could be applied to non-military ship/helicopter operations as well as helicopters operating to offshore platforms and those in medical and rescue services. These avenues of further exploitation will also be examined in the project.
虽然全动模拟器中的飞行员飞行模拟可以通过支持海上试验来降低成本,但模拟试验仍然昂贵,并受到模拟器可用性的限制。该项目的目的是开发一种人类飞行员的数学模型,即数字试飞员,可用于进行多次虚拟甲板着陆,以便确定安全操作范围的可能边界。飞行员将利用测试飞机在真实世界海试期间收集的大量未开发数据进行培训。利用这些数据的能力可以获得巨大的成本效益,并在优化设计、维护和使用方面获得进一步的能力。该项目将检验智能使用和融合现有数据的方法的适用性,以开发数字测试飞行员。基于桌面的预测模拟工具在综合飞行员-车辆-环境中使用客观优化的人类飞行员建模技术。使用线性化的直升机飞行动力学模型和空间空气湍流模型的多回路追踪飞行员模型,已经显示出作为操作净空预测工具的潜力。在最近与英国国防部和新星系统公司的讨论中,有人提出了一种更先进的建模方法,即使用具有不受限制的湍流空气流场的非线性直升机飞行模型,飞机可以随意‘探索’。其目的是使用机器学习和来自飞机状态的数据以及来自海上试验和在大学自己的HELIFLIGHT-R模拟器中进行的模拟飞行试验的飞行员控制输入来“训练”数字试飞员模型。数字化试飞员模型培训将涉及融合来自一系列输入源的数据,例如飞机状态、飞行员控制输入、舰船运动,以确定适当的响应。NOVA准备为该项目提供资金支持,国防部表示他们准备提供真实世界的数据;两人都热衷于提供专业知识。人们还认识到,这一过程可以应用于非军事舰船/直升机行动,以及直升机操作到海上平台和医疗和救援服务。这些进一步开发的途径也将在该项目中进行研究。

项目成果

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知道了