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.