基于改进神经网络的无人机起飞滑跑性能

论文摘要

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。

论文目录

• 1 无人机起飞滑跑过程及控制策略分析
• 2 无人机起飞滑跑过程动力学分析及性能计算
•   2.1 起飞滑跑距离计算
•     2.1.1 静止加速至抬前轮阶段
•     2.1.2抬前轮后滑跑至主轮离地阶段
•   2.2 无人机起飞离地速度计算
•   2.3 传统计算方法的局限性分析
• 3 基于飞行验证的起飞滑跑性能计算方法
•   3.1 起飞离地速度换算
•   3.2 起飞滑跑距离换算
•     （1） 大气条件修正
•     （2） 发动机推力修正
•     （3） 质量修正
•     （4） 跑道坡度修正
•     （5） 风场修正
• 4 基于改进神经网络的起飞滑跑性能计算
•   4.1 模型建立
•   4.2 样本数据库的选取
•   4.3 初始权值/阈值
•   4.4 改进神经网络模型训练预测
• 5 飞行试验验证
•   5.1 试验条件
•   5.2 飞行验证
• 6 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 尹文强,王亚龙

关键词: 起飞滑跑性能,神经网络,飞行风险

来源: 飞机设计 2019年05期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 航空航天科学与工程,自动化技术

单位: 中国飞行试验研究院

分类号: TP183;V279

DOI: 10.19555/j.cnki.1673-4599.2019.05.005

页码: 27-34

总页数: 8

文件大小: 1647K

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