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题名基于RBF神经网络的飞机油量计算方法
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作者
罗云鹤
赵铮
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机构
中航贵州飞机有限责任公司
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出处
《空军工程大学学报》
北大核心
2025年第2期26-33,共8页
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文摘
针对目前飞机燃油测量采用的查表插值油量计算方法效率低,以及神经网络应用于飞机油箱油量计算存在的精度不高、容错性不好等问题,开展了基于径向基函数(RBF)神经网络的飞机油量计算方法研究。通过改善油箱体积特性数据库的离散分布优化训练样本质量,改进神经网络训练算法提高对输入数据误差容错性,采用遗传算法优化神经网络设计参数,有效提升了RBF神经网络在油量计算中的泛化能力和训练效率。经某型飞机燃油箱计算实例和地面试验验证表明,油箱模型数据离散方法能更为准确描述油箱体积特性,与等距切割方法相比测试样本插值计算均方根误差下降34.8%。构建的RBF神经网络具有较好的计算精度,计算效率较插值计算方法提升了约5倍。改进算法与正交最小二乘法(OLS)算法相比,当输入参数存在误差时测试样本预估均方根误差下降61.5%,容错性明显提升,具有工程实用价值。
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关键词
飞机燃油测量
油量计算方法
RBF神经网络
油箱体积特性
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Keywords
aircraft fuel measurement
fuel quantity algorithm
RBF neural network
fuel tank volume characteristic
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分类号
V241
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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