【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及倾转旋翼飞行器，尤其涉及一种应用于倾转旋翼飞行器的基于多精度神经网络的倾转旋翼推力预测的方法与系统。
技术介绍
1、倾转旋翼飞行器，作为垂直起降飞行器的重要分支，凭借其高效的固定翼飞行器巡航能力和直升机的垂直起降特性，在城市、山区等复杂地形环境中进行快速、高效且安全的人员和物品运输具有显著的优势。
2、倾转旋翼飞行器的旋翼相对于机身可以在垂直和水平之间倾转，在倾转过程中旋翼推力的方向不断变化，以使倾转旋翼飞行器实现直升机模式和固定翼模式之间的切换。
3、本专利技术中所述的倾转旋翼推力指倾转旋翼飞行器倾转过程中旋翼产生的力，倾转旋翼推力沿着旋翼轴线，推力方向在倾转过程中不断变化。在直升机模式下旋翼提供垂直方向上的推力，在固定翼模式下提供水平方向上的推力，在倾转过程中同时提供垂直方向上的推力和水平方向上的推力，倾转旋翼的推力用于提供前进动力或垂直升力。
4、需要注意的是，对于本领域的技术人员通常所说的倾转旋翼飞行器的升力一部分由旋翼的推力在垂直方向上的分量提供，一部分由机翼的升力提供，主要用...
【技术保护点】
1.一种基于多精度神经网络的倾转旋翼推力预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述提取出新的倾转旋翼样本点是通过拉丁超立方采样方法、连续最小二乘算法以及聚类算法提取出新的倾转旋翼样本点，包括：
3.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述通过聚类算法筛选出新的倾转旋翼(AN，JN)设计点包括：
4.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述将所述新的倾转旋翼样本点加入到所述倾转旋翼高精度数据集中包括：
5.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述训练得到第一倾转旋翼推力多精度神经网络...
【技术特征摘要】
1.一种基于多精度神经网络的倾转旋翼推力预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述提取出新的倾转旋翼样本点是通过拉丁超立方采样方法、连续最小二乘算法以及聚类算法提取出新的倾转旋翼样本点，包括：
3.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述通过聚类算法筛选出新的倾转旋翼(an，jn)设计点包括：
4.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述将所述新的倾转旋翼样本点加入到所述倾转旋翼高精度数据集中包括：
5.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述训练得到第一倾转旋翼推力多精度神经网络模型mfnn1包括：
6.根据权利要求5所述方法，其特征在于，所述计算第一倾转旋翼推力多精度神经网络模型mfnn1的均方误差mse1包括：
7.根据...
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