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为了提高飞机客舱使用地面空调制冷时客舱能耗的预测精度,提出了一种改进的粒子群优化(IPSO)Elman神经网络的飞机客舱能耗预测模型。依据对算法中惯性权重与学习因子的收敛域分析,得出了二者合理的取值范围,将粒子到全局最优位置间距离与参数的取值范围相结合,构造了惯性权重与学习因子的动态调节函数,对其进行非线性的动态调节,并引入了变异因子,提出了一种跳出局部最优的策略,防止粒子群优化(PSO)陷入局部最优。将IPSO-Elman应用于Boeing738飞机客舱能耗预测中,与PSO-Elman、Elman算法进行性能比较,仿真结果表明基于IPSO-Elman的客舱能耗预测模型在预测精度和收敛速度方面均有一定的提升。该研究结果为飞机客舱能耗预测模型的建立提供了理论依据,对飞机地面空调的节能与机场电能合理调配提供了支持。 相似文献
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针对民用飞机客舱舱门啸叫的问题,提出一种适用解决该问题的方法。在对民用飞机客舱舱门啸叫机理研究的基础上,分析此啸叫机理种类。针对飞机外表面凹腔在高速飞行下产生凹腔啸叫噪声问题,以某型民用飞机客舱舱门为研究对象,建立了该种构型客舱舱门啸叫凹腔声共振模型,通过分析一个完整飞行循环客舱舱门区域噪声音频文件,得到客舱舱门啸叫的频率及声压级,根据飞行参数及凹腔声共振模型计算引起啸叫噪声的凹腔几何尺寸,与客舱舱门区域存在的凹腔尺寸逐一对比,确定导致啸叫噪声的凹腔。最后,根据啸叫凹腔的结构形式提出了一种客舱舱门啸叫问题处理方法。试验结果表明,所提的方法用于解决客舱舱门啸叫问题是可行的。 相似文献
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