基于BP神经网络的三角机翼飞行载荷模型研究

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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。
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