基于神经网络的襟翼舵升力系数预报

摘要：

将BP神经网络应用于襟翼舵升力系数预报,分析了BP神经网络的非线性逼近能力.针对BP神经网络在训练中存在的学习速度慢、易于陷入局部最小等缺点,采用变学习率的BP算法加以改进.对襟翼舵升力系数进行预报,结果表明:预报值的精度明显高于由近似公式计算所得的值,采用BP神经网络对襟翼舵水动力性能进行预报是可行的,能够满足工程应用的要求.

关键词： 襟翼舵 升力系数预报 BP神经网络 非线性逼近 水动力性能

作者: 刘胜 方亮 葛亚明 郑秀丽

作者单位: 哈尔滨工程大学,自动化学院,黑龙江,哈尔滨,150001

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十六届中国神经网络大会(CNNC2006)暨首届中国人工免疫系统专题会议(CAISC06)

会议地点: 哈尔滨

会议语种:中文

页码: 83-87

在线出版日期: 2006-08-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）