(EN) An artificial neural network-based power positioning and thrust distribution method and apparatus. The method relates to a quadratic programming problem among optimization problems, and by considering the rotation angle of a front propeller and by using an artificial neural network, the method can calculate the thrust coefficient of a rear propeller in constraints of a thrust distribution problem; and then on the basis of the optimization problem of minimizing the power of the propeller by solving with a sequential quadratic programming algorithm, the method obtains a thrust distribution scheme for an all-direction propeller. By introducing the concept of a thrust coefficient, the method and apparatus precisely quantify thrust loss, and enlarge a feasible area of a rotation angle of an impeller, so that a more optimized and reasonable result is obtained for a quadratic programming problem, thereby reducing the power of the impeller and saving energy.
(FR) L’invention concerne un procédé et un appareil de positionnement de puissance à base de réseau neural artificiel et de distribution de poussée. Le procédé porte sur un problème de programmation quadratique parmi des problèmes d’optimisation, et en considérant l’angle de rotation d’une hélice avant et en utilisant un réseau neural artificiel, le procédé peut calculer le coefficient de poussée d’une hélice arrière dans des contraintes d’un problème de distribution de poussée ; et puis sur la base du problème d’optimisation consistant à minimiser la puissance de l’hélice en résolvant avec un algorithme de programmation quadratique séquentiel, le procédé obtient un principe de distribution de poussée pour une hélice omnidirectionnelle. En introduisant le concept d’un coefficient de poussée, le procédé et l’appareil quantifient précisément la perte de poussée, et élargissent une aire faisable d’un angle de rotation d’une turbine, de sorte qu’un résultat plus optimisé et raisonnable est obtenu pour un problème de programmation quadratique, réduisant ainsi la puissance de la turbine et économisant de l’énergie.
(ZH) 一种基于人工神经网络的动力定位推力分配方法及装置，该方法为最优化问题中的二次规划问题，通过考虑前推进器转角，利用人工神经网络，可以计算推力分配问题约束条件中的后推进器推力系数；随后基于序列二次规划算法求解使推进器功率最小化的最优化问题，获得全回转推进器上的推力分配方案。该方法及装置通过引入推力系数的概念，一方面可以精确地量化推力损失，另一方面可以扩大推进器回转角的可行区域，从而使二次规划问题能获得更为优化与合理的结果，降低推进器功率，节约能源。