Francisco Gil Navia, Juan Contreras Montes
Se describe una técnica de inferencia borrosa adaptativa para generar modelos predictivos de la aceleración de cabeceo de un buque de alta velocidad, a partir de datos obtenidos de la web de un experimento realizado en la Universidad de Iowa. En el experimento, la geometría de interés es un modelo a escala 1/46.6 del DTMB modelo 5415 (DDG-51). El algoritmo borroso para la generación del modelo predictivo emplea partición triangular con solapamiento de 0.5 y consecuentes tipo singlenton. Los consecuentes son ajustados de manera automática empleando mínimos cuadrados recursivos. El algoritmo presenta una baja complejidad computacional lo que permite su empleo para identificación en línea.
An adaptable fuzzy inference technique is being described in order to generate predictive models of the acceleration of the pitching of a high speed vessel, from the data obtained from the web on an experiment conducted by the University of Iowa. The geometry of interest in the experiment is a scale model of the type 1/46.6 of the DTMB model 5415 (DDG-51). The fuzzy algorithm for the generation of the predictive model uses a triangular partition with a 0.5 overlapping and consequents of the Singleton type. The consequents are adjusted in an automatic fashion by using recursive least squares. The algorithm shows a very low computational complexity rate which allows for it to be used for on line identification.
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