飞行载荷神经网络代理模型研究

在飞机结构强度设计时,需要进行飞行载荷分析,但载荷分析的周期较长,需要研究更加高效精准的飞行载荷分析方法以缩短载荷设计周期。以某型涡桨飞机平尾为研究对象,根据规范进行全包线飞行仿真和平尾分布载荷计算,得到训练和校验的输入工况和平尾输出载荷;分别建立基于BP神经网络、RBF神经网络和ELM神经网络的平尾载荷代理模型,比较不同神经网络模型对平尾根剖面载荷预测的精度和效率,并对载荷输入参数贡献度进行定量分析。结果表明:三种神经网络模型都具有较高的精度,基于神经网络的飞行载荷代理模型可以大幅提高飞行载荷分析效率。

基于神经网络的表面热流辨识三维效应修正

在已有顺序函数法对一维、二维表面热流辨识的研究基础上,考虑到三维辨识实时性的困难,提出神经网络和顺序函数法结合的方法。在顺序函数法一维辨识结果的基础上,利用人工神经网络对热传导三维效应进行修正,从而获得峰值热流实时准确的辨识结果。为了获得更优的神经网络模型,引入粒子群算法优化神经网络的初始权值和阈值。通过数值仿真的算例测试结果可以看出,本文提出的方法对于峰值热流的辨识结果准确度在4%以内,避免了三维辨识的时间复杂性,同时具有良好的抗噪性和稳定性。

民机偏航阻尼器对垂尾飞行载荷的影响

为了研究偏航阻尼器对垂尾飞行载荷的影响,将偏航阻尼器模型与飞机动力学模型相结合,建立了垂尾飞行载荷分析模型。以某型民机为研究对象,对其典型巡航状态下偏航机动、横向离散阵风、发动机失效和往复蹬舵情况进行了计算分析。结果表明,偏航阻尼器可大幅降低飞机横侧向运动参数响应幅值,4种状态下的垂尾载荷均有较大程度降低。