主管单位:中华人民共和国工业和信息化部
主办单位:西北工业大学  中国航空学会
地       址:西北工业大学友谊校区航空楼
基于神经网络的飞机关键结构载荷预测方法研究
DOI:
作者:
作者单位:

1.一飞院;2.西安飞机设计研究所

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中图分类号:

V215.5

基金项目:


Research on Loads Predicting Method of Key Structure of Aircraft Based on Neural Network
Author:
Affiliation:

AVIC Xi’an Aircraft Design and Research Institute

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    摘要:

    飞机使用数据的关键结构载荷预测对飞机的损伤分析和寿命预测具有重要的作用,可以为实现飞机的主动视情维修提供技术支撑。采用机器学习方法中的前馈神经网络建立大型运输机尾翼根部剪力、弯矩、扭矩载荷模型,与有限元模型计算的载荷进行对比,并且将神经网络的预测结果与随机森林方法和多元线性回归方法的预测结果进行对比和分析。结果表明:采用神经网络的预测结果误差满足工程要求,神经网络的预测精度优于随机森林方法和多元线性回归方法的预测精度,为构建基于数据驱动的飞机结构损伤分析和寿命评估体系提供了重要技术支持。

    Abstract:

    The load prediction based on the data used in aircraft plays an important role in the damage analysis and life prediction of aircraft, which can provide technical support for the active on-condition maintenance of aircraft. In this paper, forward neural network is used to establish the load model of shear force, bending moment and torque of the tail wing root of a large transport aircraft. Compared with the load calculated by finite element model, the prediction errors of the neural network model meet the engineering requirements, and compared with the prediction results of the multivariate linear regression model, the results show that the prediction accuracy of the neural network model is better than that of the multivariate linear regression model. The neural network model provides a feasible method for measuring the loads on key structures of a large transport aircraft.

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  • 收稿日期:2024-05-05
  • 最后修改日期:2024-10-31
  • 录用日期:2024-11-25
  • 在线发布日期: 2024-12-23
  • 出版日期: