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基于人工神经网络的柔性机翼挠度预测 总被引:1,自引:0,他引:1
为实现对承载后柔性机翼挠度的准确预测,在全面分析柔性机翼挠度的影响因素基础上,应用正交试验法确定的影响柔性机翼挠度的主要因子作为输入变量,挠度作为输出变量,以大量试验数据为训练样本,通过多次试取隐含层和各隐含单元,并选取trainlm作为最优训练函数,最终建立了预测柔性机翼挠度的BP(Back Propagation)人工神经网络模型.在此基础上,随机选取试验结果中的12组试验样本,连续进行10次挠度预测,预测结果和试验实测值最大相对误差和标准方差分别为4.481%,1.033 7.解析结果表明:柔性机翼挠度预测结果与实验值吻合的较好,建立的人工神经网络预测模型具有较高的预测精度. 相似文献
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使用了高度和航向航程匹配求解推重比的算法,解决了一种无直接解析解的参考轨迹的求解问题.在数值仿真的基础上,简化了参考轨迹的求解,给出了推重比与高度和航向航程的关系,以及这些关系存在的原因.应用Monte Carlo仿真法对该方法求解的可行性进行了仿真验证,并基于一个类Apollo的参考轨迹,验证了算法对参数分布引起的状态不定具有鲁棒性. 相似文献
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针对空中交通短期流量管理问题,给出了整机型的空中交通短期流量管理模型(ST-TFMP)。运用大规模并行的D-W分解算法,结合数据仓储技术,快速解决了航班延误最小问题。同时对算法的计算性能进行了计算估计和实验分析。通过对实际终端区流量进行仿真计算,仿真结果验证了本文提出的并行算法的合理性。 相似文献
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文章针对众多性能优良的超分辨DOA(Direction—Of-Arrival)估计算法大都是以预知信源数为前提、信源数估计不准可能会导致DOA估计失败这一问题,提出了一种基于协方差矩阵对角加载的超分辨DOA估计算法。该算法不需要预判信源个数和进行特征值分解,且通过对协方差矩阵进行对角加载,可以平滑小快拍数时噪声特征值分散程度,因此,该算法更适用于快拍数较少的情况。理论分析表明:该算法的统计估计性能接近于MUSIC(Multiple Signal Classification)算法。计算机仿真结果验证了该算法的鲁棒性和可行性。 相似文献
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89.
Kriging模型在机翼气动外形优化中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
针对粒子群等随机优化算法计算量大的缺点,发展了基于Kriging模型的优化方法.采用改进的量子粒子群算法对Kriging模型的相关模型参数进行优化,以提高代理模型预测精度,并与具有双层结构的粒子群算法相结合.采用雷诺平均N-S方程流场求解器与多目标非线性适应值加权方法,对高维度多目标多约束的跨声速机翼进行了优化,设计的机翼具有理想的压力分布,降低了机翼阻力系数,并且有效控制了低头力矩和翼根弯矩,表明该方法具有较强的工程实用性. 相似文献
90.