دانلود مقاله ISI انگلیسی شماره 52557
ترجمه فارسی عنوان مقاله

سیستم خبره GA-ANN برای طبقه بندی مدل توده جانشین TSTO

عنوان انگلیسی
The GA-ANN expert system for mass-model classification of TSTO surrogates
کد مقاله سال انتشار تعداد صفحات مقاله انگلیسی
52557 2016 12 صفحه PDF
منبع

Publisher : Elsevier - Science Direct (الزویر - ساینس دایرکت)

Journal : Aerospace Science and Technology, Volume 48, January 2016, Pages 146–157

ترجمه کلمات کلیدی
سیستم خبره - الگوریتم ژنتیک ترکیبی - شبکه عصبی مصنوعی - مدل سازی توده - تنظیمات خودرو TSTO
کلمات کلیدی انگلیسی
Expert system; Hybrid genetic algorithm; Artificial neural network; Mass-modeling; TSTO vehicle configurations
پیش نمایش مقاله
پیش نمایش مقاله  سیستم خبره GA-ANN برای طبقه بندی مدل توده جانشین TSTO

چکیده انگلیسی

A hybrid-heuristic machine learning methodology, based on hybrid genetic algorithm (GA) and artificial neural network (ANN) data classification methods is proposed as an expert system for assessing viability of surrogates of a two-stage-to-orbit (TSTO) vehicle. The methodology is integral to the inverse design method for spaceplane systems. Since spaceplanes do not exist therefore archival mass-model data is also non-existent and inverse design method is used to generate optimal vehicle configuration data. The GA-ANN offers an expert system whereby when a new vehicle configuration is evolved its mass-model is first optimized using GA and then the optimal solution is processed through the ANN classifier to assess the viability of solution. If classification result fails the process is repeated until a qualified result is obtained. Results are validated using mass-model parameters of HTSM (hypersonic transport system Munich) vehicles.