機翼積冰對飛行產(chǎn)生危害的很重要一個原因是改變了原有翼型的氣動外形，導致其空氣動力性能下降，嚴重危脅飛行安全，機翼積冰的研究意義重大，因此本文提出機翼積冰的預測研究問題。本文對復雜冰形曲線進行了函數(shù)擬合，并結(jié)合該擬合函數(shù)建立神經(jīng)網(wǎng)絡模型預測積冰條件下的冰形曲線。文章綜合敘述了積冰研究背景以闡明機翼積冰問題研究的必要性，其中概要闡述了積冰研究過程的三個階段（即20世紀20年代至1978年，1978年至1994年和1994年至今）及各階段的研究成果，通過簡要概述飛機積冰的一般氣象條件、分析積冰對飛行的危害及產(chǎn)生危害的原因以及例舉飛機積冰導致的飛行事故和事故征候，進一步闡明機翼積冰研究的重要意義，經(jīng)大量研讀飛機積冰類研究文獻，歸納了國內(nèi)外基于神經(jīng)網(wǎng)絡預測飛機積冰的四種方法，指出了每種方法存在的缺陷及研究進展趨勢。在分析前人研究成果的基礎(chǔ)上概括了6個關(guān)鍵的冰形影響參數(shù)，討論了各參數(shù)對冰形的影響程度及其研究方法。經(jīng)上述全面分析，最后，根據(jù)函數(shù)擬合原理，得到復雜冰形曲線的擬合函數(shù)——多值變量擬合（正弦函數(shù)疊加），針對冰形的復雜和非線性的特點，結(jié)合上述擬合函數(shù)建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測機翼積冰冰形，并采用靈... 

【文章來源】：中國民用航空飛行學院四川省

【文章頁數(shù)】：57 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 飛機積冰研究背景
        1.1.1 飛機積冰研究概述
        1.1.2 飛機積冰的一般氣象條件
        1.1.3 積冰對飛行的危害及產(chǎn)生危害的原因
        1.1.4 飛機積冰事故和事故征候
    1.2 國內(nèi)外神經(jīng)網(wǎng)絡預測飛機積冰的研究現(xiàn)狀及分析
        1.2.1 基于神經(jīng)網(wǎng)絡的飛機積冰研究方法及其不足
        1.2.2 飛機機翼積冰研究進展及趨勢
    1.3 本文主要研究內(nèi)容及安排
第二章 決定積冰形狀的主要參數(shù)
    2.1 冰形參數(shù)的研究
    2.2 冰形參數(shù)的影響
        2.2.1 飛行速度（Velocity）
        2.2.2 環(huán)境溫度（Static temperature）
        2.2.3 液態(tài)水含量（LWC）
        2.2.4 過冷水滴平均等效直徑（MVD）
        2.2.5 積冰時間（Spray time）
        2.2.6 機翼迎角（AOA）
    2.3 本章小結(jié)
第三章 神經(jīng)網(wǎng)絡建模
    3.1 冰形曲線擬合
        3.1.1 冰形數(shù)據(jù)提取
        3.1.2 冰形曲線函數(shù)擬合
    3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡模型構(gòu)建
        3.2.1 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡簡介
        3.2.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡的改進
        3.2.3 冰形預測神經(jīng)網(wǎng)絡設計
    3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡模型訓練及網(wǎng)絡檢驗
        3.3.1 網(wǎng)絡訓練
        3.3.2 BP 網(wǎng)絡測試檢驗
    3.4 預測結(jié)果與誤差
        3.4.1 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡預測
        3.4.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)果誤差
    3.5 冰形影響參數(shù)靈敏度分析
        3.5.1 靈敏度分析法
        3.5.2 靈敏度分析結(jié)果
    3.6 本章小結(jié)
結(jié)論與展望
參考文獻
附表
攻讀碩士學位期間取得的學術(shù)成果
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
[1]飛機積冰的數(shù)值計算與積冰試驗相似準則研究[D]. 易賢.中國空氣動力研究與發(fā)展中心 2007

碩士論文
[1]飛機機翼積冰的數(shù)值模擬及其在民航中的應用[D]. 劉成學.中國民用航空飛行學院 2011
[2]結(jié)冰對飛機飛行性能影響的研究[D]. 蔣天俊.南京航空航天大學 2008
[3]結(jié)冰飛行動力學特性與包線保護控制律研究[D]. 張智勇.南京航空航天大學 2006
[4]基于遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡預測控制及應用[D]. 梁建輝.西北工業(yè)大學 2003



本文編號：3438134