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摘要
通过机翼的风洞动态测压试验，可以得到机翼的动态性能参数并了解动态失速的特点，但在实际风洞动态测压试验中，由于资源和现场条件所限仅能够得到典型试验状态下的数据。为在有限的试验资源下得到更加全面的压力数据，该文采用BP人工神经网络，利用180组试验数据建立试验工况与压力值之间的预测模型，并采用18组试验数据用来对预测结果进行验证。将预测结果与实际结果进行对比发现，BP神经网络可以有效地对压力值及波动值进行预测，结果误差小。因此在有限的试验状态下，BP神经网络可以对大的分离流动进行较为准确的预测，能够符合实际的流动特性，可以为风洞测压试验提供全面、可靠的预测数据。
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