飞行载荷神经网络代理模型研究

摘要：

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.

关键词：飞行载荷、平尾、神经网络、代理模型、参数贡献度

所属期刊栏目：14

分类号：V215.1(基础理论及试验)

在线出版日期：2023-03-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：90-97