基于神经网络的机翼气动参数预测仿真研究

基于神经网络的机翼气动参数预测仿真研究前言在飞行器设计中，准确预测机翼气动参数是非常重要的一步。传统的方法是基于实验数据进行推导与计算，但这种方法代价昂贵且时间耗费很大。而机器学习技术的发展，为我们提

基于神经网络的机翼气动参数预测仿真研究 前言 在飞行器设计中，准确预测机翼气动参数是非常重要的一步。传统 的方法是基于实验数据进行推导与计算，但这种方法代价昂贵且时间耗 费很大。而机器学习技术的发展，为我们提供了一种新的思路。本文结 合神经网络技术，探讨了基于神经网络的机翼气动参数预测仿真研究的 应用。 一、问题分析 机翼气动参数预测的准确性对于飞行器的设计、研发至关重要。传 统的实验方法需要进行大量的实验及分析，费时费力，虽然能够得到准 确的数据，但带来了巨大的成本和周期。那么如何利用现有技术手段提 高机翼气动参数预测的准确性呢？我们可以利用深度学习中的神经网络 技术进行仿真研究。通过构建深度神经网络模型对机翼气动参数进行学 习和预测，从而提高预测的准确性和效率。 二、研究方法 (一)数据预处理 数据预处理是神经网络等机器学习方法必不可少的一步。在本研究 中，我们利用已有数据对机翼气动参数进行预测，因此需要对数据进行 清洗和处理。包括但不限于：处理缺失数据、移除异常值、数据归一化 等。 (二)模型构建 我们采用神经网络的方法进行机翼气动参数的预测。具体来讲，我 们可以使用多层感知器（MLP）或卷积神经网络（CNN）等结构来构建 模型。在本研究中，我们选择搭建一个多层感知器模型（MLP），该模 型可从机翼类型、空气动力参数等多个因素中学习机翼气动参数。