基于改进神经网络的无人机起飞滑跑性能

• 作者: 尹文强 王亚龙
• 来源期刊: 飞机设计
• 学科: 航空航天
• 关键词: UAV 起飞滑跑性能 神经网络 飞行风险
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 页码范围: 27-34
• 页数: 8页
• 分类号: V244.1+5
• 语种: 中文
• DOI: 10.19555/j.cnki.1673-4599.2019.05.005

摘要

文中通过对无人机的起飞滑跑过程,及起飞滑跑阶段的控制策略进行研究,对传统起飞滑跑性能理论计算方法的,局限性进行分析,提出一种基于改进神经网络算法的,无人机起飞滑跑性能计算方法.通过建立改进的神经网络模型,对各种环境条件下的发动机推力进行计算,依据飞行试验结果,利用单参数分析换算法,可以预测出不同环境条件下的无人机起飞滑跑性能.通过多架次飞行试验表明,基于改进神经网络算法的,无人机起飞滑跑性能计算方法精度较高,该方法与传统理论计算方法相比,更贴合工程实际应用,还可应用到无人机复杂任务环境,或新使用环境下的适应性分析中,达到降低飞行风险的目的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	尹文强		15	19	3.0	4.0
2	王亚龙		10	37	2.0	6.0