基于遗传神经网络的飞行载荷参数识别

针对飞行载荷参数识别问题,结合典型机动动作,提出一种优化改进的BP神经网络模型。模型采用留出方法和遗传算法对BP神经网络的设置参数进行优化,利用最优设置参数训练得到飞行载荷与飞行参数的BP神经网络模型。在半滚机动下,通过利用飞行参数识别某一部位弯矩并与未优化BP神经网络对比,表明优化改进的BP神经网络模型对飞行载荷参数识别是一种可行且精度高的方法。     

贝叶斯正则化BP网络在机翼载荷分析中的应用

采用贝叶斯正则化与BP网络相结合的方法,构造了一个分析飞机机翼载荷的三层BP网络。贝叶斯正则化方法提高了BP神经网络的泛化能力,且能考虑非特征化的非线性影响。使用某型飞机对称机动和滚转机动的试飞实测数据作为载荷激励来训练神经网络,并用这个训练完的网络预测了该飞机机翼的飞行载荷。最后将神经网络预测结果与实测结果进行了比较,结果表明该方法能够准确地实现飞机机翼载荷预测,对新机研制和飞行试验有较高的参考价值。     

基于神经网络的高原机场飞机离地速度计算方法

针对现有飞行理论中对民航飞机在高原机场起飞离地速度计算研究不足,且计算方法单一、复杂的问题,利用MATLAB仿真平台构建在高原机场飞机起飞滑跑阶段模型,通过计算不同飞行条件下的飞机离地速度,得到大量训练样本,建立BP神经网络模型,将机场海拔、飞机质量、安全起飞速度、温度和可用起飞距离作为输入量,飞机离地速度作为输出量,对神经网络进行训练和测试,直至均方差达到要求。将神经网络所求估算值与仿真数据进行对比并进行分析。均方误差为4.128 9,均方根误差为5.612 1。使用神经网络计算方法效率高,误差小,可应用于不同高原机型在不同影响因素下的离地速度计算,对高原机场运行和机场跑道长度设计有一定参考价值。     

直升机传动系统振动预测技术研究

基于试飞数据,分析了传动系统振动量值与旋翼总桨距、涡轮扭矩等参数之间的关系,采用BP神经网络和最小二乘法相结合的方法建立振动预测模型。该模型实现振动预测,提高了对飞行过程中振动情况的预知能力,可以有效地降低试飞风险,保障试飞安全。     

飞机纵向运动参数BP神经网络估算

针对飞机纵向运动方程复杂,现有的气动参数获得方法实现困难,不便于分析与控制飞机的运动,文中利用BP神经网络进行参数估算,建立了飞机短周期纵向运动参数估算的BP神经网络模型。研究了不同神经网络结构、不同的激励函数对飞机纵向参数估算BP网络模型的影响作用,进行了数字仿真,对误差进行原则性分析并提出改进措施。仿真结果表明,这种方法能较好的估计纵向运动方程中的未知参数。     

基于改进BP神经网络的飞行落地剩油预测方法

针对落地剩油的监测方法有限、监控效率低等问题,提出了一种基于改进BP神经网络的飞行落地剩油预测方法。首先,采用相关性分析以及主成分分析方法简化模型,将飞行前可获得的19个参数转化为8个主成分;然后,考虑到BP神经网络存在收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题,将遗传算法(GA)与BP神经网络相结合,构建GA-BP落地剩油量预测模型。仿真结果表明,该模型预测准确度超过95%,与传统BP神经网络相比,最大相对误差下降了5.08%,平均相对误差下降了0.79%,提高了落地剩油预测的精度和稳定性,为合理管控飞机燃油工作提供了理论依据和技术支持。     

基于物理信息神经网络的飞机气动参数辨识方法

在飞机设计与研制过程中，通过气动参数辨识建立可靠的飞行动力学模型非常重要。传统的气动参数辨识工程算法，诸如极大似然法，需要给出合理的飞行动力学模型以及待辨识参数的初值。基于传统神经网络的气动参数辨识可以避免飞行动力学建模过程，这种方法需要通过增量法、导数法间接地从神经网络提取气动参数。本文提出了一种基于物理信息神经网络的飞机气动参数辨识方法，可将含待辨识参数的飞行动力学模型作为正则项加入损失函数，直接辨识得到气动参数。该方法可以显著减少建模数据需求，也能提高建模精度。飞行仿真数据验证结果表明，该方法的无噪声、含2%噪声仿真数据，纵向飞行状态空间模型辨识最大相对误差分别为1.80%、4.64%，表明了基于物理信息神经网络的飞机气动参数辨识方法具有可行性，并对含噪声的飞行数据具有泛化性。     

基于实测数据的飞机平台动态温度预计模型

准确预计飞行过程中飞机平台诱发的温度,可以为提出机载设备环境适应性要求,开展环境适应性设计和试验验证提供更精确的输入。为此,对飞机舱室的热形成机制进行了研究;考虑多种因素对飞机各舱室热环境的综合影响,提出了一种基于实测数据的飞机平台动态温度预计算法;依据所建立模型,以平飞状态为切入点,用线性回归的方法估计并拟合了模型系数随高度、马赫数变化的函数;最后,对模型进行了修正及验证。模型验证结果表明,建立的动态温度预计模型可较准确地预计飞机设备舱内温度随飞行状态变化的曲线。误差分析结果表明,模型对某型飞机95%置信度下的预计误差不超过4.5℃。     

支持向量机的B737飞机水平尾翼裂纹故障预测

为保障飞机的飞行安全,做到预防性维修,提升飞机的飞行安全及任务出勤率,需要对飞机结构出现的疲劳裂纹进行及时检测并修理。基于支持向量机理论,建立了支持向量机回归预测模型,并应用该模型对B737飞机水平尾翼健康信息的特征值(小波包分解系数提取的能量)进行了故障预测研究。为建立最佳支持向量机模型,选用了支持向量机四种常用的核函数分别对特征值进行了预测。同时还对支持向量机预测模型与神经网络预测模型(BP神经网络预测模型)的预测结果进行了比较与分析,研究表明,应用支持向量机所设计的预测模型准确率比较高,可以较好地对飞机水平尾翼的裂纹故障进行预测。     

弹道导弹飞行时间的BP神经网络控制方法

时间协同攻击是提高弹道导弹突防能力和作战效能的一种重要手段。由于发动机推力偏差等干扰因素造成导弹的飞行时间偏差较大,为精确控制弹道导弹的飞行时间,运用BP神经网络算法,建立了一种适用于较大飞行时间偏差修正的飞行时间调控模型。该模型用视加速度偏差表征推力偏差等干扰的影响,根据视加速度偏差调整导弹飞行中某一时段的程序角来实现对飞行时间的精确控制。由BP神经网络建立满足飞行时间偏差要求下视加速度与飞行程序角速率、转弯结束时间之间的映射关系。导弹实际飞行时,根据实际视加速度,由BP神经网络在线计算出飞行程序角速率及转弯结束时间,使导弹在干扰条件下仍以预定飞行时间到达目标。最后,通过仿真验证了该模型的有效性和可行性。     

弹性飞机动态飞行特性数值仿真系统

本文以弹性飞机为研究对象,将离散型阵风响应计算、弹性变形计算和飞机飞行动力学计算结合起来,开展了离散阵风作用下的弹性飞机飞行状态和飞行轨迹数值预测方法研究,并应用VC++和OpenGL语言开发了一套弹性飞机动态飞行特性的数值模拟系统,实现了弹性飞机阵风响应的数值仿真和可视化计算。数值仿真算例表明本文所采用的方法是可行的,本文所建立的仿真系统是可靠的。     

飞机结冰探测技术及防除冰系统工程应用

飞机结冰是飞行过程中所面临的严重安全隐患,不同气象条件下会产生各种不同的结冰类型。文章介绍了几种常见冰型、成冰机理及其对飞机结构和系统可能产生的危害程度,分析研究了目前国内外飞机结冰探测技术的现状和发展趋势,总结了各种防除冰措施在飞机上的应用和技术特点,并以波音777飞机防除冰系统设计为例,说明典型飞机结构防除冰系统设计的特点和功能。     

虚拟现实技术在民用飞机内饰设计中的应用

随着计算机及网络技术的飞速发展,飞机设计的手段和方法也在发生着革命性的变化。从最初的徒手绘制和单机作业到当今的计算机辅助设计和协同设计,飞机设计师和工程师体验到了前所未有的设计速度。上世纪80年代,一种称之为"虚拟现实"的计算机系统技术逐渐发展壮大。在航空领域,国外的飞机设计、制造企业已经成功应用该项技术大大提高了设计水平并节约了研发成本。但在民用飞机内饰设计上,虚拟现实技术仍未得到充分的发挥,尤其是在国内,基本上为空白。民用飞机内饰设计流程一般分为概念设计、初步设计和细节设计三个阶段[1]。本文首先分别介绍了虚拟现实技术和民用飞机内饰设计;接着通过虚拟现实技术在飞机内饰设计三个阶段的具体应用探讨技术应用的可行性;最后,通过总结全文,本文为民用飞机内饰设计提出了一种可行、创新和高效的设计方法。这对于拓宽飞机内饰设计思路,提升设计水平都有着重要的现实意义。     

机场停机位优化分配研究

机场停机位作为机场的重要资源,如何能够通过耗费最少的资源为进离场的飞机提供最大限度的服务,已成为停机位分配的重要课题。藉此,采用最小化停机位空闲时间的数学模型,考虑确定性因素和不确定性因素以及分配的动态特性等约束条件,建立起了一个停机位分配模型,并进行了计算。在和FCFS方法进行对比后表明,该方法有效地提高了停机位的使用效率。     

神经网络在高空长航时无人机翼型多点优化中的应用

NSGAII算法在翼型多点设计中有着广泛的应用价值,然而其巨大的计算资源和计算成本限制了它的使用。为了解决这个问题,本文引入具有较强非线性映射能力的神经网络代理模型,采用实验设计结合BP法训练神经网络响应面来代替N-S方程求解翼型的性能。在实验点的数值模拟中,为了进一步节省计算资源,提高计算效率,采用网格的变形代替网格的重新划分,使得计算网格的更新速度提高了约50%。在翼型的参数化过程中,采用改进的PARSEC方法,用较少的参数实现了翼型的精确控制。为了增强神经网络的泛化能力,采用12-7-4-3-1的隐层结构。对NLF1015翼型的多点优化算例表明,此方法不仅显著降低了整个优化过程的计算量,而且对翼型的气动性能预测也具有较高的可信度,在高空长航时无人机的翼型设计中具有一定的潜力。     

飞机机体气动噪声计算方法综述

随着发动机噪声的不断降低,机体气动噪声的影响越来越显著。特别是飞机在进场着陆状态下,增升装置、起落架等已成为最重要的噪声源。长期以来,国外在飞机气动噪声研究方面开展了大量的理论分析、实验研究与数值计算工作,取得了大量的研究成果。尤其是近年来,随着计算流体力学和气动噪声计算方法的日趋成熟,数值计算正在成为飞机气动噪声计算的主要工具,而国内这方面的研究相对滞后。本文针对这种现状试图从气动噪声的基本理论出发,对飞机气动噪声计算方法和已有研究成果等方面进行较全面的介绍,希望能为我国大飞机研制的噪声问题提供一定的参考。     

军用飞机结构日历寿命相关问题的思考

本文系统分析了军用飞机日历寿命早于飞行小时寿命先到的原因,指出了现役飞机结构延长日历寿命过程中应该加强结构综合损伤变量选取、服役结构疲劳品质变化规律、材料-环境-时间与损伤度数据库、老龄飞机腐蚀损伤演化规律、防腐体系有效性的加速腐蚀试验及失效分析方法、飞机结构腐蚀损伤检测技术、腐蚀对结构完整性的影响、对老龄飞机维护和检查时应考虑退化因素等关键问题的研究,并提出了相应的解决思路。     

导弹舵机非线性因素对高精度姿态控制影响的研究

舵机在制造、安装等过程中产生的非线性因素,会对导弹的飞行状态造成相应影响。在进行某型导弹全数字仿真时,为了研究非线性因素产生的影响,介绍了舵机中存在的典型非线性因素特性,建立了包含线性舵机模型的发射坐标系下的导弹六自由度模型,并在线性舵机环节中依次添加死区、间隙、零位偏移等非线性因素,分别进行仿真实验。通过数据对比得出了分别添加死区和间隙时对攻角具有较大影响,零位偏移的方向决定了其对滚转角和攻角的影响程度,但仍均满足飞行任务要求的控制精度的结论。     

飞机乘员应急撤离可视化仿真方法研究

本文提出一种大型飞机应急撤离的三维可视化仿真方法。通过元胞自动机模型进行二维仿真,得到撤离路径,再结合数字化平台Delmia上建立的大型飞机客舱三维可视化仿真环境,进行飞机应急撤离的三维可视化仿真。通过仿真可以对飞机应急撤离的时间、撤离行为进行评估与分析。结果表明:该方法对于大型飞机总体初期方案设计中的应急撤离过程的评估和结构布局优化工作以及适航符合性研究具有周期短、费用低的优势,具有良好的工程应用价值。     

运输机机翼外形和吊舱位置一体化优化方法

针对运输机翼吊布局中机翼-吊舱之间有可能存在较大干扰阻力的问题,本文提出一种机翼扭转角和吊舱位置的同时优化的设计方法。气动分析模型采用高阶面元法程序PANAIR,应用参数化方法和CATIA二次开发技术实现飞机三维外形的自动生成;应用网格生成工具Gridgen的脚本语言实现气动网格的自动生成。为了减少调用气动分析模型的次数,在优化中应用了代理模型方法。算例的优化结果表明:优化后机翼的展向升力分布更加合理,显著地降低机翼和吊舱间的干扰阻力。