飛行甲板是直升機(jī)海上作戰(zhàn)的重要平臺(tái),為了提高直升機(jī)的作戰(zhàn)效能及艦面操作的安全性,研究開(kāi)發(fā)了一套艦面流場(chǎng)預(yù)警系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要通過(guò)分析數(shù)值計(jì)算所得的流場(chǎng)數(shù)據(jù),以艦面關(guān)鍵位置的壓強(qiáng)作為輸入,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和支持向量機(jī)訓(xùn)練出一套模型,準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)出艦面流場(chǎng)的主要特征（包括來(lái)流速度大小、方向和起降點(diǎn)渦結(jié)構(gòu)等）,從而實(shí)現(xiàn)艦船表面危險(xiǎn)氣流場(chǎng)的實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)。預(yù)測(cè)結(jié)果表明,該預(yù)警系統(tǒng)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性較高,能夠快速地預(yù)測(cè)來(lái)流情況及旋渦的大小、位置,為飛行員的艦面安全起降提供了參考,對(duì)加強(qiáng)國(guó)防建設(shè)有著重要意義。 

【文章來(lái)源】：測(cè)控技術(shù). 2020,39(02)

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【部分圖文】：

計(jì)算域

BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按照誤差反向傳播算法訓(xùn)練的多層前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，1986年由Rumelhart等人提出，是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[7]。圖1為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本模型圖，它由輸入層、隱藏層和輸出層3個(gè)部分組成。設(shè)xi為節(jié)點(diǎn)i的輸入，yk為節(jié)點(diǎn)k的輸出。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的具體訓(xùn)練流程如下。

數(shù)值計(jì)算的控制方程為不可壓N-S(NavierStokes)方程，求解器為壓力基求解器，湍流模型為Realizable k-ε模型。通過(guò)Fluent計(jì)算了艦船在10 m/s、15 m/s、20 m/s和23 m/s這4種風(fēng)速下，-90°～+90°(風(fēng)向角每5°遞增，“+”代表右舷來(lái)流，“-”代表左舷來(lái)流)共37種風(fēng)向角下的流場(chǎng)數(shù)據(jù)(包括風(fēng)速、靜壓、湍動(dòng)能等)，總樣本數(shù)量為148個(gè)。圖3 計(jì)算域

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]嵌入式大氣數(shù)據(jù)傳感系統(tǒng)的模糊邏輯建模方法[J]. 王坤,黃達(dá).  空氣動(dòng)力學(xué)學(xué)報(bào). 2019(03)
[2]基于改進(jìn)的LM-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車牌字符識(shí)別研究[J]. 韋玉科,謝嘉樂(lè),吳齊云.  測(cè)控技術(shù). 2016(02)
[3]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的艦面流場(chǎng)仿真算法[J]. 孫文勝,林明.  中國(guó)工程科學(xué). 2003(05)



本文編號(hào)：3124536