【摘 要】
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针对飞机大迎角过失速机动过程中的非定常气动力高精度建模需求,提出了一种基于长短时记忆（LSTM）神经网络的非定常气动力建模方法。以三角翼大迎角非定常气动特性为研究对象,建立了基于LSTM神经网络的非定常气动力模型,实现了对升力系数、阻力系数和俯仰力矩系数的预测。研究结果表明,基于LSTM的非定常气动力模型收敛速度快,模型预测结果与真实试验结果符合性较好,模型预测精度优于基于循环神经网络的非定常气动
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针对飞机大迎角过失速机动过程中的非定常气动力高精度建模需求,提出了一种基于长短时记忆（LSTM）神经网络的非定常气动力建模方法。以三角翼大迎角非定常气动特性为研究对象,建立了基于LSTM神经网络的非定常气动力模型,实现了对升力系数、阻力系数和俯仰力矩系数的预测。研究结果表明,基于LSTM的非定常气动力模型收敛速度快,模型预测结果与真实试验结果符合性较好,模型预测精度优于基于循环神经网络的非定常气动力模型,并且具有良好的泛化性能。
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当前,随着经济全球化、工业智能化的发展速度逐渐加快,世界各地传统的工业生产线都在向数字化、智能化转型升级,世界正在进入智能化操作新时代。在实现生产系统快速实时响应和动态调整过程中,制造执行系统MES也正在管理和控制一线发挥着极其重要的作用。MES作为连接上层计划管理系统和底层生产控制系统的桥梁,在完成生产线传统装配任务的基础上,可实现对生产过程的全程监控、生产订单的计划排程和生产数据的实时分析。本
科技创新有利于提升国家核心竞争力、破解关键领域“卡脖子”难题、化解“种子危机”、推动传统产业绿色低碳发展，有利于保障人民健康福祉，具有非常重要的战略价值与民生价值。习近平在继承和发展马克思主义科技观的基础上，对科技创新进行精准定位、牢牢把握科技进步大方向，把科技创新摆在关乎国家前途命运、关系经济长远发展、关联人民健康福祉的重要地位，为突破中国经济高质量发展瓶颈提供了解决之道，为加快建设科技强国进而
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