Esta tesis de investigación propone obtener el modelo aerodinámico de una aeronave del tipo ala volante utilizando redes neuronales artificiales con el fin de mejorar la performance del controlador de vuelo del sistema de navegación de un vehículo aéreo no tripulado. Actualmente la aeronave pierde altitud al momento de realizar los giros, y se entiende porque es un problema con el ángulo de cabeceo y velocidad de vuelo. El tipo de Red Neuronal Artificial (RNA) utilizada es de Back Propagation Dinámico y tiene dos capas intermedias con 100 neuronas cada una. Se utilizó este tipo de RNA porque permite entrenar un modelo dinámico como es el caso de una aeronave. Las variables de entrada utilizadas para el entrenamiento fueron: posición del elevador, posición de los alerones, posición del throtle y aceleraciones en los tres ejes de la aeronave. Las variables de salida fueron: án...

Esta tesis de investigación propone obtener el modelo aerodinámico de una aeronave del tipo ala volante utilizando redes neuronales artificiales con el fin de mejorar la performance del controlador de vuelo del sistema de navegación de un vehículo aéreo no tripulado. Actualmente la aeronave pierde altitud al momento de realizar los giros, y se entiende porque es un problema con el ángulo de cabeceo y velocidad de vuelo. El tipo de Red Neuronal Artificial (RNA) utilizada es de Back Propagation Dinámico y tiene dos capas intermedias con 100 neuronas cada una. Se utilizó este tipo de RNA porque permite entrenar un modelo dinámico como es el caso de una aeronave. Las variables de entrada utilizadas para el entrenamiento fueron: posición del elevador, posición de los alerones, posición del throtle y aceleraciones en los tres ejes de la aeronave. Las variables de salida fueron: án...