基于BP神经网络的试飞员驾驶技术评估

摘要：

研究试飞员驾驶技术评估问题,由于试飞员驾驶技术的复杂性以及影响因子的非线性,传统的试飞员驾驶技术评估方法存在较强的主观因素,评估准确性较低,不利于试飞员驾驶技术的客观评估.为客观评估试飞员驾驶技术,提出一种BP神经网络的评估方法.首先在分析试飞员驾驶技术影响因素的基础上,通过预处理消除评估体系之间重复无用的信息,构建了试飞员驾驶技术评估指标体系,然后采用非线性学习能力强的BP神经网络对处理后的数据进行学习建模,通过BP神经网络自适应学习得到最优的驾驶技术评估模型,并通过MATLAB进行仿真验证.结果表明,BP神经网络方法提高了评估的准确性,克服了传统评估模型主观性强的缺陷,评估结果更具科学性,为试飞员驾驶技术评估提供一种新的途径.

关键词：神经网络、试飞员、驾驶技术、指标体系

所属期刊栏目：29

分类号：V217;TP391.9(基础理论及试验)

资助基金：航空科学基金H2012046

在线出版日期：2013-01-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：110-113