基于神经网络模型的舰面流场仿真算法  

Simulation Algorithm of Flightdeck Airflow Based on Neural Network

作　　者：孙文胜[1] 林明[1] 

机构地区：[1]海军航空工程学院青岛分院航空机械系,山东青岛266041

出　　处：《中国工程科学》2003年第5期76-79,91,共5页Strategic Study of CAE

摘　　要：飞行甲板表面流场是影响直升机飞行安全的重要因素 ,在直升机实时飞行仿真中 ,流场速度分布特性直接影响直升机飞行动力学仿真的精确度。文章以纳维 -斯托克斯方程为基础 ,利用BP神经网络算法 ,研究了实时确定流场速度分布的方法 ,该方法可用于甲板流场实时仿真 。The airflow on the flightdeck is an important factor which influences helicopter flight safety. The airflow velocity distribution characteristics directly influences simulation accuracy of helicopter flight dynamics. Based on the Navier-Stokes equations, the method to determine the airflow velocity in real-time is discussed using BP neural network. This method can be used for flightdeck airflow real-time simulation, and it can improve helicopter flight simulation accuracy.

关 键 词：流场 有限元 神经网络 

分 类 号：V211.1[航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]