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1.
一种基于神经网络的飞机载荷参数识别方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出一种经遗传算法优化的Kalman滤波神经网络(GA-KFNN)方法,对飞机特定机动下的载荷进行参数识别.首先,构建Kalman滤波神经网络(KFNN),设计了相关改进算法抑制滤波发散,提高了网络的预测精度和抗噪能力;其次,利用遗传算法(GA)优化KFNN的相关参数,使网络能迅速收敛,提高了运算效率.载荷识别结果显示,改进和优化后的GA-KFNN运行稳定,收敛迅速,具有良好的识别精度和泛化能力,满足工程实际需求.  相似文献   
2.
为建立某一飞行科目的模板样本集,提出一套基于神经网络和卡尔曼滤波的数据处理方法。任选一次试飞样本,建立Kohonen自组织神经网络进行参数降维、聚类分析、特征提取等,使样本量缩减90%以上,得到该科目的模板样本集。用处理后的样本训练BP神经网络,对其他未经处理的试飞样本进行载荷预测,误差均在3%之内,说明处理后的样本能代表该科目的数据特点,即为模板样本集。方法可以为飞机载荷监控数据库的完善工作服务。  相似文献   
3.
马凯超  徐岚玲  张建叶 《航空学报》2019,40(4):622262-622262
舰载运输类飞机布局紧凑,副翼兼备增加升力(襟副翼)、提供滚转力矩等作用。根据CCAR-25增升装置和滚转情况的设计准则,并考虑机舰适配性要求,研究了某舰载运输类螺旋桨飞机的襟副翼和副翼飞行载荷设计方法。通过机动仿真获得襟副翼、副翼典型载荷情况,通过面元法获得不同动力影响下的气动特性数据和压力分布数据,结合理论方法与工程需要,计算、筛选出襟副翼和副翼的载荷边界作为其设计载荷。研究结果表明,算例飞机的襟副翼和副翼飞行载荷受滑流影响较小;襟副翼在各个设计空速的迎面突风情况下获得设计载荷;副翼在设计俯冲速度的最大可用偏度情况下获得设计载荷。  相似文献   
4.
基于遗传神经网络的飞行载荷参数识别   总被引:1,自引:0,他引:1  
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。  相似文献   
5.
飞参数据的典型选取问题是单机寿命监控以及飞行品质分析中压缩数据的储存空间关键。针对飞参数据的特征,提出了一种基于ELM极限学习机的飞参数据选取的模型。利用极限学习机ELM神经网络、文化基因算法MAS优化的方式,克服了算法中存在早熟收敛和局部极小的问题。实现了对飞机不同部位载荷自适应选取不同飞行参数的效果,有效获得评估出飞参数据的重要度。验证结果表明,优化后的ELM-M模型比传统选取飞参模型的精度得到了极大提高,泛化能力增强,说明了方法的可行性、有效性。  相似文献   
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