基于神经网络的柔性翼肋变形自感知方法研究

摘要：

为了准确反映出柔性翼肋在飞行过程中的变形情况,提出了一种基于神经网络技术的柔性变体翼肋主动变形自感知方法.参照BP神经网络模型搭建神经网络结构,然后选取Leaky ReLU作为神经元激活函数.通过有限元软件仿真得到柔性翼肋上选定点处的应力数据和整个柔性翼肋的位移数据,然后将得到的数据划分为训练集、验证集和测试集.选取神经网络在训练过程中需要的Adam学习算法和drop out过拟合抑制方法,然后用训练集上的数据对已搭建好的神经网络进行训练.训练完成后的神经网络经过验证集数据的验证,不存在明显的过拟合现象,可以用于柔性翼肋变形的自感知.利用测试集上的数据评价所提出的方法的自感知精度,该方法能够在使用较少应变传感器的情况下达到足够的自感知效果.

关键词：神经网络、变体飞机、柔性翼肋

所属期刊栏目：52

分类号：TP181(自动化基础理论)

在线出版日期：2023-03-15（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：129-132