一种基于神经网络技术的颤振预测方法

标题：一种基于神经网络技术的颤振预测方法

摘要：本发明涉及气动弹性力学领域，特别涉及一种基于神经网络技术的颤振预测方法，可以包括如下步骤：提取颤振实测数据中颤振发生前的最后两个风速或速压稳定台阶中的预定数据，作为特征数据；建立神经网络结构，根据特征数据确定人工神经网络的节点数；将已经完成风洞试验时实际发生颤振的实测数据中的一部分作为神经网络结构的训练样本进行训练，得到期望输出；将实测数据的另一部分作为神经网络结构验证样本，进行验证；如果验证合格，则完成神经网络结构的构建；如果验证不合格，增加新的实测数据，并重复步骤三和步骤四，直至验证合格。本发明的基于神经网络技术的颤振预测方法，能够充分利用前期试验数据，从而提高预测准确性和及时性。

申请号：CN201810800878.1

申请日：2018/7/20

申请人：中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所

首项权利要求：1.一种基于神经网络技术的颤振预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一、在颤振实测数据中，提取颤振发生前的最后两个风速或速压稳定台阶中的预定数据，作为特征数据；
步骤二、建立神经网络结构，根据所述特征数据确定人工神经网络的节点数；
步骤三、将已经完成风洞试验时实际发生颤振的实测数据中的一部分作为所述神经网络结构的训练样本，进行训练，得到期望输出；
步骤四、将步骤三所述实测数据的另一部分作为所述神经网络结构验证样本，进行验证；如果验证合格，则完成所述神经网络结构的构建；如果验证不合格，增加新的实测数据，并重复步骤三和步骤四，直至验证合格。

专利类型：发明申请