【摘 要】
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对人工神经网络算法在尖楔前体飞行器用嵌入式大气数据传感系统（ Flush A i rD a ta S Cnsing S ystCm, FADS）中的应用进行了探讨.针对该FADS系统存在的建模困难及解算精度低的
【基金项目】
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航天十一院自主创新研发项目(80000800029921171206)
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对人工神经网络算法在尖楔前体飞行器用嵌入式大气数据传感系统（ Flush A i rD a ta S Cnsing S ystCm, FADS）中的应用进行了探讨.针对该FADS系统存在的建模困难及解算精度低的问题,采用 BP神经网络算法代 替传统的空气动力学模型,通过合理选择网络结构参数及训练验证,分别建立了 FADS系统的含有单隐含层的三 层网络模型及含有双隐含层的四层网络模型,对攻角、侧滑角、自由来流静压及马赫数等参数进行求解.数值仿真 结果表明,建立的用于尖楔前体飞行器的FADS系统的神经网络算法
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