【技术实现步骤摘要】
基于BP神经网络的飞机结冰气象参数MVD预测方法
本专利技术涉及飞机结冰的适航认证测试
,尤其是一种基于BP神经网络的飞机结冰气象参数MVD预测方法。
技术介绍
飞机在穿越含有过冷水滴的结冰云层时,会发生机翼结冰现象,引起飞机气动外形改变,导致气动性能和操稳特性降级,为了保证飞行安全,飞机上一般设计安装了结冰防护系统。实时准确地探测结冰气象参数,能够为防除冰系统的开启和关闭、以及能量分配和控制率的优化提供准确的信息和依据,是节约能耗和提高安全性的重要手段。另外,在飞机结冰适航认证中,对于大气结冰测试环境有一定的要求,大气环境的多变性往往为适航认证造成了很大的困难,不易产生相应的测试环境。实时精确地探测大气结冰环境参数有利于搜寻并提供符合测试条件的结冰环境,为飞机结冰的适航认证测试方法提供另一有效可靠的技术手段。
技术实现思路
为了解决上述
技术介绍
中的问题,本专利技术的目的是提供一种基于BP神经网络的通过机翼结冰厚度预测气象参数MVD(平均水滴尺寸MeanVolumetricDiameters)的方法 ...
【技术保护点】
1.一种基于BP神经网络预测结冰气象参数MVD的方法,其特征在于:所述方法包括以下步骤:/n步骤一,计算不同机翼外形,不同结冰条件情况下的机翼结冰情况,建立结冰数据库;/n步骤二,利用所述数据库对BP神经网络模型进行训练;/n步骤三,训练后的模型根据输入条件飞行攻角、飞行速度、温度以及结冰厚度和结冰时间映射关系输出MVD,即对MVD进行实时预测。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于BP神经网络预测结冰气象参数MVD的方法,其特征在于:所述方法包括以下步骤:
步骤一,计算不同机翼外形,不同结冰条件情况下的机翼结冰情况,建立结冰数据库;
步骤二,利用所述数据库对BP神经网络模型进行训练;
步骤三,训练后的模型根据输入条件飞行攻角、飞行速度、温度以及结冰厚度和结冰时间映射关系输出MVD,即对MVD进行实时预测。
2.根据权利要求1所述的一种基于BP神经网络预测结冰气象参数MVD的方法,其特征在于:所述步骤一具体包括以下过程:
步骤1.1,根据国家标准,结合飞行参数,随机取值设置不同结冰条件;
步骤1.2,计算上述条件下的结冰冰形,通过结冰冰形图获得机翼上测量点处的结冰厚度和结冰时间的映射关系,建立冰厚度数据库。
3.根据权利要求1所述的一种基于BP神经网络预测结冰气象参数MVD的方法,其特征在于:所述步骤二具体为,
步骤2.1,将所述数据库中的飞行速度、飞行攻角、温度、结冰时间和测量点处的结冰厚度的参数作为输入条件,气象参数MVD作为输出条件,对BP神经网络模型进行训练;
步骤2.2,训练过程中根据预测误差反馈逐渐调整网络结构,直至该神经网络模型能对数据库样本进行准确预测。
4.根据权利要求3所述的一种基于BP神经网络预测结冰气象参数MVD的方法,其特征在于:所述步骤三具体为,实时飞行条件下,通过实时获取步骤2.1中描述的输入参数,将其输入训练好的BP神经网络模型,即可实时预测此时的结冰气象参数MVD。...
【专利技术属性】
技术研发人员:朱春玲,朱程香,赵宁,王逸斌,曾宇,边庆勇,
申请(专利权)人:南京航空航天大学,
类型:发明
国别省市:江苏;32
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