A Comprehensive Probabilistic Framework to Learn Air Data from Surface Pressure Measurements
المؤلفون المشاركون
Srivastava, Ankur
Meade, Andrew J.
المصدر
International Journal of Aerospace Engineering
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-19، 19ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-09-28
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
19
الملخص EN
Use of probabilistic techniques has been demonstrated to learn air data parameters from surface pressure measurements.
Integration of numerical models with wind tunnel data and sequential experiment design of wind tunnel runs has been demonstrated in the calibration of a flush air data sensing anemometer system.
Development and implementation of a metamodeling method, Sequential Function Approximation (SFA), are presented which lies at the core of the discussed probabilistic framework.
SFA is presented as a tool capable of nonlinear statistical inference, uncertainty reduction by fusion of data with physical models of variable fidelity, and sequential experiment design.
This work presents the development and application of these tools in the calibration of FADS for a Runway Assisted Landing Site (RALS) control tower.
However, the multidisciplinary nature of this work is general in nature and is potentially applicable to a variety of mechanical and aerospace engineering problems.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Srivastava, Ankur& Meade, Andrew J.. 2015. A Comprehensive Probabilistic Framework to Learn Air Data from Surface Pressure Measurements. International Journal of Aerospace Engineering،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-19.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1064497
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Srivastava, Ankur& Meade, Andrew J.. A Comprehensive Probabilistic Framework to Learn Air Data from Surface Pressure Measurements. International Journal of Aerospace Engineering No. 2015 (2015), pp.1-19.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1064497
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Srivastava, Ankur& Meade, Andrew J.. A Comprehensive Probabilistic Framework to Learn Air Data from Surface Pressure Measurements. International Journal of Aerospace Engineering. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-19.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1064497
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1064497
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر