飞行载荷神经网络代理模型研究

作者：彭玉酌^*; 唐朕; 肖启之

来源：航空工程进展, 2023, 14(01): 90-97.

DOI：10.16615/j.cnki.1674-8190.2023.01.10

• 飞行载荷
• 平尾
• 神经网络
• 代理模型
• 参数贡献度

在飞机结构强度设计时,需要进行飞行载荷分析,但载荷分析的周期较长,需要研究更加高效精准的飞行载荷分析方法以缩短载荷设计周期。以某型涡桨飞机平尾为研究对象,根据规范进行全包线飞行仿真和平尾分布载荷计算,得到训练和校验的输入工况和平尾输出载荷;分别建立基于BP神经网络、RBF神经网络和ELM神经网络的平尾载荷代理模型,比较不同神经网络模型对平尾根剖面载荷预测的精度和效率,并对载荷输入参数贡献度进行定量分析。结果表明:三种神经网络模型都具有较高的精度,基于神经网络的飞行载荷代理模型可以大幅提高飞行载荷分析效率。

• 单位
  航空工业第一飞机设计研究院