工程与试验
工程與試驗
공정여시험
ENGINEERING & TEST
2014年
3期
5-8
,共4页
三角机翼%BP 神经网络%载荷模型%载荷预测%多元线性回归
三角機翼%BP 神經網絡%載荷模型%載荷預測%多元線性迴歸
삼각궤익%BP 신경망락%재하모형%재하예측%다원선성회귀
delta wing%BP neural network%load model%load prediction%multiple linear regression
针对三角机翼结构设计复杂、传力路径多和大载荷引起结构非线性等因素,采用 BP 神经网络方法建立飞行载荷模型。通过地面静力试验,利用某型三角机翼载荷标定试验数据,建立机翼根部剪力和弯矩的载荷模型,并对多个校验工况进行验证。经与多元线性回归载荷预测结果对比分析,结果显示,BP 神经网络模型预测误差都在3%以内,特别对于剪力,BP 神经网络预测误差明显小于多元线性回归,表明 BP 神经网络可作为测量三角机翼飞行载荷的一种更加有效的工程方法。
針對三角機翼結構設計複雜、傳力路徑多和大載荷引起結構非線性等因素,採用 BP 神經網絡方法建立飛行載荷模型。通過地麵靜力試驗,利用某型三角機翼載荷標定試驗數據,建立機翼根部剪力和彎矩的載荷模型,併對多箇校驗工況進行驗證。經與多元線性迴歸載荷預測結果對比分析,結果顯示,BP 神經網絡模型預測誤差都在3%以內,特彆對于剪力,BP 神經網絡預測誤差明顯小于多元線性迴歸,錶明 BP 神經網絡可作為測量三角機翼飛行載荷的一種更加有效的工程方法。
침대삼각궤익결구설계복잡、전력로경다화대재하인기결구비선성등인소,채용 BP 신경망락방법건립비행재하모형。통과지면정력시험,이용모형삼각궤익재하표정시험수거,건립궤익근부전력화만구적재하모형,병대다개교험공황진행험증。경여다원선성회귀재하예측결과대비분석,결과현시,BP 신경망락모형예측오차도재3%이내,특별대우전력,BP 신경망락예측오차명현소우다원선성회귀,표명 BP 신경망락가작위측량삼각궤익비행재하적일충경가유효적공정방법。
Aiming at the complexity of structural design of delta wing,the multiple paths of strength transfer,and the structural nonlinearity under big loads,and so on,the flight load mod-el is built by using the BP neural network method.Through the static test,the root load model of shear and bending moment is built and verified by using loading calibration test data of a delta wing.Comparing and analyzing the results between load prediction and multiple linear regres-sion,it is found that the prediction errors of BP network model are less than 3%.Especially for shear load,the prediction errors by BP model are less than the result by multiple linear regression obviously.So the BP neural network can be applied as an effective engineering method for obtai-ning the flight load of delta wing.
