航空学报
航空學報
항공학보
ACTA AERONAUTICA ET ASTRONAUTICA SINICA
2010年
5期
893-898
,共6页
神经网络模型%训练样本%试验设计法%翼型气动特性%优化设计
神經網絡模型%訓練樣本%試驗設計法%翼型氣動特性%優化設計
신경망락모형%훈련양본%시험설계법%익형기동특성%우화설계
建立了翼型气动特性预测的BP(Back Propagation)神经网络模型,重点研究了3种选取训练样本的试验设计(DOE)法:完全析因法、正交设计法和均匀设计法,对BP神经网络预测精度的影响,利用所建立的BP神经网络对FX 63-137翼型几何型线进行了优化设计.研究结果表明:在因素数和水平数较少时,完全析因法、正交设计法及均匀设计法的平均测试误差分别为0.002%、0.029%、0.023%;在因素和水平数较多时,完全析因法的样本规模太大而不再适合,正交设计法和均匀设计法的平均测试误差分别为0.42%和0.15%,均匀设计法的预测精度更高.更适合于翼型气动特性预测的人工神经网络模型.优化后翼型的升阻比在迎角为0°～18°范围内均高于原始翼型,在迎角为1°、4°和15°时升阻比分别提高了4.38%、1.38%和5.51%.该研究方法及成果可以应用于翼型的多参数优化设计.
建立瞭翼型氣動特性預測的BP(Back Propagation)神經網絡模型,重點研究瞭3種選取訓練樣本的試驗設計(DOE)法:完全析因法、正交設計法和均勻設計法,對BP神經網絡預測精度的影響,利用所建立的BP神經網絡對FX 63-137翼型幾何型線進行瞭優化設計.研究結果錶明:在因素數和水平數較少時,完全析因法、正交設計法及均勻設計法的平均測試誤差分彆為0.002%、0.029%、0.023%;在因素和水平數較多時,完全析因法的樣本規模太大而不再適閤,正交設計法和均勻設計法的平均測試誤差分彆為0.42%和0.15%,均勻設計法的預測精度更高.更適閤于翼型氣動特性預測的人工神經網絡模型.優化後翼型的升阻比在迎角為0°～18°範圍內均高于原始翼型,在迎角為1°、4°和15°時升阻比分彆提高瞭4.38%、1.38%和5.51%.該研究方法及成果可以應用于翼型的多參數優化設計.
건립료익형기동특성예측적BP(Back Propagation)신경망락모형,중점연구료3충선취훈련양본적시험설계(DOE)법:완전석인법、정교설계법화균균설계법,대BP신경망락예측정도적영향,이용소건립적BP신경망락대FX 63-137익형궤하형선진행료우화설계.연구결과표명:재인소수화수평수교소시,완전석인법、정교설계법급균균설계법적평균측시오차분별위0.002%、0.029%、0.023%;재인소화수평수교다시,완전석인법적양본규모태대이불재괄합,정교설계법화균균설계법적평균측시오차분별위0.42%화0.15%,균균설계법적예측정도경고.경괄합우익형기동특성예측적인공신경망락모형.우화후익형적승조비재영각위0°～18°범위내균고우원시익형,재영각위1°、4°화15°시승조비분별제고료4.38%、1.38%화5.51%.해연구방법급성과가이응용우익형적다삼수우화설계.
