基于神经网络模型的ACF旋翼减振分析

摘要

本文基于径向基函数(RBF)神经网络构建了一种直升机带后缘襟翼主动控制(ACF)旋翼振动载荷计算模型.采用正交试验方法确立RBF网络训练样本的输入,在CAMRAD II中计算前飞状态下与训练样本对应的旋翼桨毂六力素,并将主通过频率下的分量作为样本输出,对RBF网络进行离线训练.在此基础上采用多周控制器对被控模型进行振动载荷主动控制.随后以2桨叶4m直径ACF旋翼为例,构建了其桨毂减振分析方法,并对桨毂动载荷各分量的减振效果进行了分析.研究表明,采用正交样本训练的RBF网络能够精确映射襟翼偏角与桨毂振动载荷的非线性关系,施加多周控制后,桨毂垂向振动载荷降低接近50％,其他方向的振动载荷也有不同程度的降低.