本文選題：機身受熱摩擦 + 摩擦受熱時間��； 參考：《計算機仿真》2015年06期

【摘要】：在預定的溫度下,飛機失事后機身摩擦受熱時間與燃燒的關系很復雜,受到飛行高度、天氣狀況等綜合因素的影響,是一個多變耦合數學問題。針對飛機失事后機身摩擦受熱時間與燃燒的數學建模,需要設定大量的約束條件,缺少智能化過程,導致建模結果不準確,提出了一種新的飛機失事后機身摩擦受熱時間與燃燒的數學關系模型。依據機身摩擦受熱模型,采用Themecmastor-Z型熱加工模擬試驗機對機身進行不同程度的摩擦受熱試驗,依次記錄各個時間段以及各種溫度下相關機身摩擦受熱的燃燒數值,將該數值輸入神經網絡系統(tǒng)中,建立前饋式算法的人工神經網絡,并進行優(yōu)化訓練,構造出飛機失事后機身摩擦受熱時間與燃燒的數學關系模型。實驗結果說明,與傳統(tǒng)模型對比,改進的神經網絡模型具有一定高效性,將誤差縮小到3%,大大提高了模型自身的擬合度,精確地描繪出飛機失事后機身摩擦受熱時間與燃燒的數學對應關系。
[Abstract]:At a predetermined temperature, the relationship between the friction heating time of the fuselage and the combustion after the plane crash is very complex, which is influenced by the flight altitude, weather conditions and other comprehensive factors, so it is a multi-variable coupled mathematical problem. In view of the mathematical modeling of friction heating time and combustion of the fuselage after the plane crash, a large number of constraint conditions need to be set up, and the lack of intelligent process leads to inaccurate modeling results. A new mathematical model of friction heating time and combustion after aircraft crash is proposed. According to the friction heating model of the fuselage, the friction heating test of the fuselage was carried out with Themecmastor-Z hot working simulator to record the combustion value of the fuselage friction heating at each time period and at various temperatures. The artificial neural network of feedforward algorithm is established by inputting the numerical value into the neural network system, and the optimization training is carried out, and the mathematical model of the relationship between the friction heating time and the combustion of the fuselage after the plane crash is constructed. The experimental results show that compared with the traditional model, the improved neural network model has a certain efficiency, the error is reduced to 3, and the fitting degree of the model itself is greatly improved. The mathematical relation between the friction heating time and the combustion of the fuselage after the plane crash is accurately described.
【作者單位】： 青海師范大學數學系;
【基金】：國家自然科學基金(11301291)基于sieve bootstrap方法的長記憶過程變點研究與應用
【分類號】：V211;V328

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1929044