作者:何亞奇、吳采亮、黃楷倫、黃郁惠基於物理資訊的人工神經網路優化無人機電池熱管理系統
本文進行基於物理資訊建立人工神經網路優化無人機電池熱管理系統研究。因無人機近年來的需求和產量日增，電池熱管理系統也成為顯學。而無人機電池熱管理系統技術，許多機型採取鰭片氣冷設計，在飛行時保持電池溫度不超過50℃。在設計無人機飛行時的散熱鰭片，傳統使用數值模擬分析進行設計，包括有限元素法、有限差分法或有限體積法。優勢是工程師可以在製作前透過數值模擬，找到鰭片的合適設計，但不容易找到最佳解；另一種作法則是利用大量的數據後，執行人工神經網路運算，找到最適解。然而透過人工神經網路，需要非常多的時間產生足夠大的數據，人工神經網路的準確度才會高。本文透過物理資訊建立人工神經網路，讓損失函數可以利用已知的微分方程進行更快修正，進一步減少輸入數據，加快找到最適解。