Aircraft Numerical "Twin": A Time Series Regression Competition - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2021

Aircraft Numerical "Twin": A Time Series Regression Competition

Adrien Pavao
Nachar Stéphane
Fabrice Lebeau
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Alaeddine Ben Cheikh
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Marc Duda
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Julien Laugel
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Mathieu Marauri
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Mhamed Souissi
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Théo Lecerf
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Mehdi Elion
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Sonia Tabti
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Julien Budynek
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Antonin Penon
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Julien Ripoche
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Thomas Epalle
  • Fonction : Auteur

Résumé

This paper presents the design and analysis of a data science competition on a problem of time series regression from aeronautics data. For the purpose of performing predictive maintenance, aviation companies seek to create aircraft "numerical twins", which are programs capable of accurately predicting strains at strategic positions in various body parts of the aircraft. Given a number of input parameters (sensor data) recorded in sequence during the flight, the competition participants had to predict output values (gauges), also recorded sequentially during test flights, but not recorded during regular flights. The competition data included hundreds of complete flights. It was a code submission competition with complete blind testing of algorithms. The results indicate that such a problem can be effectively solved with gradient boosted trees, after preprocessing and feature engineering. Deep learning methods did not prove as efficient.
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Airplane_Numerical_Twin_HAL.pdf (2.42 Mo) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-03463307 , version 1 (02-12-2021)
hal-03463307 , version 2 (16-12-2021)
hal-03463307 , version 3 (06-01-2022)

Identifiants

Citer

Adrien Pavao, Isabelle Guyon, Nachar Stéphane, Fabrice Lebeau, Martin Ghienne, et al.. Aircraft Numerical "Twin": A Time Series Regression Competition. ICMLA 2021 - 20th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications., Dec 2021, Pasadena / Virtual, United States. ⟨10.1109/ICMLA52953.2021.00075⟩. ⟨hal-03463307v3⟩
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