【摘要】：針對(duì)飛機(jī)飛行性能模型的非線性、動(dòng)態(tài)性的特點(diǎn),分析了影響飛行性能的關(guān)鍵要素。飛行員的操縱量,提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)建模方法。該方法在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上,加入了外部輸入量的延遲和輸出量的反饋連接,建立了NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。該模型利用飛行模擬器采集的飛行數(shù)據(jù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),并對(duì)訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行驗(yàn)證和評(píng)估。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及引入動(dòng)量因子和自適應(yīng)調(diào)整學(xué)習(xí)率的改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型收斂速度和預(yù)測(cè)結(jié)果更好,可以長(zhǎng)期準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)飛行性能模型。
[Abstract]:According to the nonlinear and dynamic characteristics of aircraft flight performance model, the key factors affecting flight performance are analyzed. A data modeling method based on neural network is proposed for pilot control. Based on the BP neural network structure, the external input delay and the output feedback connection are added, and the prediction model of the NARX neural network is established. The model uses flight data training network collected by flight simulator, and verifies and evaluates the trained network. The experimental results show that compared with the BP neural network and the improved BP neural network with momentum factor and adaptive learning rate, the convergence speed and prediction results of the model are better than that of the modified BP neural network, which can accurately predict the flight performance model for a long time.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)航空航天工程學(xué)院;齊齊哈爾工程學(xué)院建筑工程系;空軍裝備部;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(715001184) 航空科學(xué)基金資助項(xiàng)目(20155196022)
【分類號(hào)】：V323;TP183

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前6條

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2222580