【摘要】：針對(duì)尖楔前體(類乘波體)飛行器用嵌入式大氣數(shù)據(jù)傳感(FADS)系統(tǒng)存在建模困難及解算模型精度低的問題,首先采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模代替?zhèn)鹘y(tǒng)的FADS系統(tǒng)空氣動(dòng)力學(xué)建模的方法,建立含有雙隱含層的四層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,然后通過合理選擇網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)及訓(xùn)練驗(yàn)證,對(duì)FADS系統(tǒng)的攻角進(jìn)行解算,最后對(duì)駐點(diǎn)壓力對(duì)算法精度的影響進(jìn)行研究。結(jié)果表明,本文建立的含有雙隱含層的四層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型精度較高,攻角測(cè)試誤差小于0.25°;駐點(diǎn)壓力是否作為輸入?yún)?shù)對(duì)FADS系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法求解精度影響較大,攻角測(cè)試誤差相差達(dá)0.1°。在飛行器前緣半徑允許的情況下,應(yīng)盡量得到駐點(diǎn)壓力用于解算攻角,提高解算精度。
[Abstract]:Aiming at the difficulty of modeling embedded atmospheric data sensing (FADS) system and the problem of low precision in solving the problem, the BP neural network is used to replace the traditional aerodynamics modeling method of FADS system in order to solve the problem of the embedded atmospheric data sensing (FADS) system for the aircraft with sharp wedge precursor (wave-like body). A four-layer neural network model with double hidden layers is established, and then the angle of attack of FADS system is calculated by selecting the network structure parameters and training verification. Finally, the influence of the static pressure on the accuracy of the algorithm is studied. The results show that the four-layer neural network model with double hidden layers has a high accuracy, the error of angle of attack is less than 0.25 擄, and whether the static point pressure is the input parameter has a great influence on the accuracy of the neural network algorithm of FADS system. The error of angle of attack is 0.1 擄. When the leading radius of the aircraft is allowed, the stationary point pressure should be obtained as far as possible to solve the angle of attack and improve the accuracy of the calculation.
【作者單位】： 中國航天空氣動(dòng)力技術(shù)研究院;
【基金】：航天十一院自主創(chuàng)新研發(fā)項(xiàng)目(80000800029921171206)
【分類號(hào)】：V241

【參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2275605