检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:吴铮
出 处:《试飞研究》2001年第3期11-18,共8页
摘 要:本文提出了利用前向传输神经网络依据飞行数据估计飞机稳定性和操纵导数(参数)的两种新方法。这两种方法都是利用运动变量和控制输入量作为输入文件,而以空气动力系数作为用于调试神经网络的输出文件。为了进行参数估计,允许向被调试的神经网络提供经过适当修改的文件,从而获得对应的空气动力系数预测输出文件,对这一组输入-输出文件进行适当的编译和处理后就可得到飞机参数的估计值,这些方法首先是利用模拟飞行数据进行验证的,然后才应用于实际的飞行数据。实际飞行数据是通过对已发表的报告中的模拟量数据进行数字化后得到的。文中还给出了参数估计的结果,其目的在于说明参数估计精度受网络拓扑结构,迭代次数主模拟飞行数据中测量噪声强度的影响。所介绍方法的重要特点之一是,它们并不需要像熟知的参数估值法(如最大似然法)那样去推测出一组合理的参数初始值。
关 键 词:神经网络 飞行参数 稳定性 操纵导数 参数估计法
分 类 号:V217.1[航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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