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基于神经网络的跨介质飞行器水动力系数快速预示方法
文献摘要：
近年来,跨介质飞行器能够充分利用在不同介质中的优势,受到国内外的广泛关注.为充分提升跨介质飞行器水动系数的计算效率,提出了一种基于神经网络的跨介质飞行器水动力系数快速预示方法.首先,建立了跨介质飞行器的水动分析模型,并对模型进行校验.在此基础上,引入神经网络近似思想,建立了跨介质飞行器水动力系数神经网络预示模型;以飞行器在水中的攻角与速度为神经网络输入,升力系数与阻力系数为神经网络输出,通过少量的训练样本实现对跨介质飞行器在水中不同工况下的水动力系数快速预测.工程案例结果表明,文中提出的基于神经网络的跨介质飞行器水动力系数快速预示方法能够在保证水动力系数插值表精度的前提下,计算效率提升47％以上,从而验证了本文研究工作的有效性与工程实用性.
文献关键词：
神经网络;跨介质飞行器;水动力系数;近似建模;模型校验;复相关系数
中图分类号：
作者姓名：
叶年辉;龙腾;史人赫;刘震宇
作者机构：
北京理工大学宇航学院,北京 100081;飞行器动力学与控制教育部重点实验室,北京 100081
文献出处：
引用格式：
[1]叶年辉;龙腾;史人赫;刘震宇-.基于神经网络的跨介质飞行器水动力系数快速预示方法)[J].无人系统技术,2022(03):12-19
A类：
B类：
跨介质飞行器,水动力系数,预示方法,分提,计算效率,入神,攻角,升力系数,阻力系数,训练样本,不同工况,快速预测,工程案例,系数插值,近似建模,模型校验,复相关系数
AB值：
0.166574
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