一种基于BP神经网络的螺旋桨多工况优化设计方法

摘要

本发明提供一种基于BP神经网络的螺旋桨多工况优化设计方法，包括：确定无人机螺旋桨设计要求；确定设计变量；得到设计方案集合；计算每条设计方案的综合效率；确定BP神经网络的结构；采用遗传算法生成种群；对于每个个体，输入到训练完成的BP神经网络，从而得到其综合效率作为个体的适应度；从本批种群中，根据个体的适应度，利用选择算子挑选父代种群；对父代种群进行复制，交叉和变异，生成下一代种群；如此迭代，直到收敛，得到最优个体。本发明采用综合效率实现对螺旋桨在整个飞行过程中效率的表征，采用BP神经网络实现对螺旋桨性能的快速评估。具有设计周期短，鲁棒性高，能够满足多工况要求的优点。