Use of Active Learning to Design Wind Tunnel Runs for Unsteady Cavity Pressure Measurements
المؤلفون المشاركون
Srivastava, Ankur
Meade, Andrew J.
المصدر
International Journal of Aerospace Engineering
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-06-19
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
العلوم الهندسية و تكنولوجيا المعلومات
الملخص EN
Wind tunnel tests to measure unsteady cavity flow pressure measurements can be expensive, lengthy, and tedious.
In this work, the feasibility of an active machine learning technique to design wind tunnel runs using proxy data is tested.
The proposed active learning scheme used scattered data approximation in conjunction with uncertainty sampling (US).
We applied the proposed intelligent sampling strategy in characterizing cavity flow classes at subsonic and transonic speeds and demonstrated that the scheme has better classification accuracies, using fewer training points, than a passive Latin Hypercube Sampling (LHS) strategy.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Srivastava, Ankur& Meade, Andrew J.. 2014. Use of Active Learning to Design Wind Tunnel Runs for Unsteady Cavity Pressure Measurements. International Journal of Aerospace Engineering،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-455530
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Srivastava, Ankur& Meade, Andrew J.. Use of Active Learning to Design Wind Tunnel Runs for Unsteady Cavity Pressure Measurements. International Journal of Aerospace Engineering No. 2014 (2014), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-455530
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Srivastava, Ankur& Meade, Andrew J.. Use of Active Learning to Design Wind Tunnel Runs for Unsteady Cavity Pressure Measurements. International Journal of Aerospace Engineering. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-455530
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-455530
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