利用试验设计法建立翼型气动特性的人工神经网络模型

• 作者: 张楚华 琚亚平
• 来源期刊: 航空学报
• 学科: 航空航天
• 关键词: 神经网络模型 训练样本 试验设计法 翼型气动特性 优化设计
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 所属期刊栏目: 流体力学与飞行力学
• 页码范围: 893-898
• 分类号: V231.3
• 字数: 3910字
• 语种: 中文

摘要

建立了翼型气动特性预测的BP(Back Propagation)神经网络模型,重点研究了3种选取训练样本的试验设计(DOE)法:完全析因法、正交设计法和均匀设计法,对BP神经网络预测精度的影响,利用所建立的BP神经网络对FX 63-137翼型几何型线进行了优化设计.研究结果表明:在因素数和水平数较少时,完全析因法、正交设计法及均匀设计法的平均测试误差分别为0.002%、0.029%、0.023%;在因素和水平数较多时,完全析因法的样本规模太大而不再适合,正交设计法和均匀设计法的平均测试误差分别为0.42%和0.15%,均匀设计法的预测精度更高.更适合于翼型气动特性预测的人工神经网络模型.优化后翼型的升阻比在迎角为0°～18°范围内均高于原始翼型,在迎角为1°、4°和15°时升阻比分别提高了4.38%、1.38%和5.51%.该研究方法及成果可以应用于翼型的多参数优化设计.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	琚亚平	西安交通大学能源与动力工程学院	18	39	4.0	5.0
2	张楚华	西安交通大学能源与动力工程学院	44	534	12.0	22.0