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| 积冰几何特性对翼型性能影响的神经网络预测 | |
| 作者姓名： | 袁坤刚 曹义华 |
| 作者单位： | 北京航空航天大学 航空科学与工程学院, 北京 100191 |
| 摘 要： | 积冰几何形状对翼型气动系数的影响是复杂的.采用BP(Back Propagation)神经网络的LM(Levenberg-Marguardt)学习算法,建立明冰的典型几何特性(冰角前缘半径、冰角高度和冰角位置)对翼型气动系数影响的神经网络,得到该3种几何参数对气动系数影响的规律;建立了典型冰形参数对最大升力系数影响的神经网络,该网络能很好的预测冰形参数对应的最大升力系数值;此外,建立了冰型位置对舵面铰链力矩系数影响的神经网络.仿真结果表明,BP神经网络仿真结果与实验值具有高度一致性,并能预测非实验值条件下的气动系数;翼型表面积冰位置变化对气动系数影响最大;铰链力矩系数在失速迎角达到之前就发生突变,可以更安全地用来预测失速的发生. |
| 关 键 词： | 积冰 气动性能 气动系数 神经网络 失速 |
| 收稿时间： | 2007-07-13 |
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