积冰几何特性对翼型性能影响的神经网络预测

• 作者: 曹义华 袁坤刚
• 来源期刊: 北京航空航天大学学报
• 学科: 航空航天
• 关键词: 积冰 气动性能 气动系数 神经网络 失速
• 年，卷（期）: 2008,（8）
• 页码范围: 900-903
• 页数: 4页
• 分类号: V212.1
• 字数: 3292字
• 语种: 中文

摘要

积冰几何形状对翼型气动系数的影响是复杂的.采用BP(Back Propagation)神经网络的LM(Levenberg-Marguardt)学习算法,建立明冰的典型几何特性(冰角前缘半径、冰角高度和冰角位置)对翼型气动系数影响的神经网络,得到该3种几何参数对气动系数影响的规律;建立了典型冰形参数对最大升力系数影响的神经网络,该网络能很好的预测冰形参数对应的最大升力系数值;此外,建立了冰型位置对舵面铰链力矩系数影响的神经网络.仿真结果表明,BP神经网络仿真结果与实验值具有高度一致性,并能预测非实验值条件下的气动系数;翼型表面积冰位置变化对气动系数影响最大;铰链力矩系数在失速迎角达到之前就发生突变,可以更安全地用来预测失速的发生.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹义华	北京航空航天大学航空科学与工程学院	126	792	14.0	20.0
2	袁坤刚	北京航空航天大学航空科学与工程学院	4	24	2.0	4.0