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基于随机森林的飞行载荷代理模型分析方法 总被引:1,自引:0,他引:1
飞行载荷分析(FLC)通常需消耗大量的计算资源和时间,提升飞行载荷计算效率对于缩短研发周期、提高设计质量具有重要意义。本文研究了数据驱动的机器学习代理模型飞行载荷分析方法,由于随机森林(RF)代理模型具有学习效率较高、泛化能力较强、可避免过拟合、参数可解释、变量敏感度分析等优点,使其十分切合飞行载荷分析,具有重要的应用潜力和前景。文中基于传统的飞行载荷分析方法,采用NASTRAN的SQL144载荷分析框架获得训练随机森林代理模型的样本数据,然后以高度、马赫数、过载、俯仰角加速度等作为输入参数构建了飞机对称机动载荷预测代理模型。采用建立的模型预测了算例飞机其他工况机翼翼根、平尾翼根的剪力、弯矩、扭矩,通过对预测结果评估校验,证实了模型具有较高的精度,可以大幅提升飞行载荷分析效率,并能够分析飞行载荷对各状态参数的敏感度,为高效全面地分析飞行载荷提供了新的思路。 相似文献
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为了准确掌握不同工况下混合励磁模式低功率霍尔推力器束流发散和推力矢量偏心特性,凭借自主设计和改进的一套快速评估霍尔推力器束流发散角和推力矢量偏角原位集成诊断装置,系统研究了推力器在不同阳极质量流率、磁场、电场下束流分布和推力矢量偏心特性的变化规律。结果表明,束流发散角随阳极质量流率(0.65mg/s~0.95mg/s)和磁场强度(112Gs~142Gs)的变化呈现负相关的特性。当阳极质量流率0.95mg/s,束流发散角降到29.1°(<30°)。推力矢量偏角随阳极质量流率和磁场强度的变化分别存在极大值(1.19°)和极小值(0.91°)。束流发散角、推力矢量偏角在250V~330V放电电压范围内基本保持不变。 相似文献