神经网络在风洞流场马赫数辨识中的应用研究

风洞流场的多维性、复杂性以及马赫数的不可直接测量、马赫数控制一直是风洞控制的难点和重点。笔者在研究FL26Y风洞流场特性的基础上，应用神经网络技术，研究马赫数在线辨识问题，为高精度风洞流场马赫数控制提供技术支持。首先介绍神经网络马赫数辨识原理，然后介绍神经网络拓扑结构的设计，并构造神经网络的马赫数辨识模型(NNI)。最后通过软件实现及仿真研究动态数据优化、软件滤波以及动量系数对网络学习性能的影响，进一步验证神经网络辨识器在实时性、自适应性、以及辨识精度等方面的优越性。