航空工程进展
航空工程進展
항공공정진전
Advances in Aeronautical Science and Engineering
2015年
3期
261-270
,共10页
径向基函数(RBF)%神经网络%非定常气动力%气动力建模%宽度
徑嚮基函數(RBF)%神經網絡%非定常氣動力%氣動力建模%寬度
경향기함수(RBF)%신경망락%비정상기동력%기동력건모%관도
由于非定常气动力的复杂性,通常所建立的气动力模型在稳定性、泛化能力和精度上均存在一定局限,采用递归RBF神经网络模型能够实现气动载荷的较准确预测.隐含层神经元的基函数宽度对该模型的精度及稳定性具有重要影响.首先通过数学分析和计算仿真研究训练过程中宽度与神经网络结构之间的关系,然后将NACA0012翼型俯仰运动作为算例,研究模型在不同训练信号、延迟阶数和流动状态下的性能,最后利用对随机俯仰运动样本的预测结果,验证宽度的最优选择范围.结果表明:基函数宽度对此类非定常气动力模型的稳定性及泛化能力影响较大;最优宽度的选择随训练及预测信号的变化有所不同;较多样本时,通常选择55～75的宽度能够保证非定常气动力模型具有较高的预测精度.
由于非定常氣動力的複雜性,通常所建立的氣動力模型在穩定性、汎化能力和精度上均存在一定跼限,採用遞歸RBF神經網絡模型能夠實現氣動載荷的較準確預測.隱含層神經元的基函數寬度對該模型的精度及穩定性具有重要影響.首先通過數學分析和計算倣真研究訓練過程中寬度與神經網絡結構之間的關繫,然後將NACA0012翼型俯仰運動作為算例,研究模型在不同訓練信號、延遲階數和流動狀態下的性能,最後利用對隨機俯仰運動樣本的預測結果,驗證寬度的最優選擇範圍.結果錶明:基函數寬度對此類非定常氣動力模型的穩定性及汎化能力影響較大;最優寬度的選擇隨訓練及預測信號的變化有所不同;較多樣本時,通常選擇55～75的寬度能夠保證非定常氣動力模型具有較高的預測精度.
유우비정상기동력적복잡성,통상소건립적기동력모형재은정성、범화능력화정도상균존재일정국한,채용체귀RBF신경망락모형능구실현기동재하적교준학예측.은함층신경원적기함수관도대해모형적정도급은정성구유중요영향.수선통과수학분석화계산방진연구훈련과정중관도여신경망락결구지간적관계,연후장NACA0012익형부앙운동작위산례,연구모형재불동훈련신호、연지계수화류동상태하적성능,최후이용대수궤부앙운동양본적예측결과,험증관도적최우선택범위.결과표명:기함수관도대차류비정상기동력모형적은정성급범화능력영향교대;최우관도적선택수훈련급예측신호적변화유소불동;교다양본시,통상선택55～75적관도능구보증비정상기동력모형구유교고적예측정도.
