基于粒子群优化的WNN飞行数据气动力建模

作者：甘旭升; 端木京顺; 孟月波; 丛伟

来源：航空学报, 2012, (07): 1209-1217.

• 小波
• 神经网络
• 粒子群优化算法
• 气动力模型
• 早熟收敛 wavelet
• neural network
• particle swarm optimization algorithm
• aerodynamic model
• premature convergence

为了使所建立的气动力模型能准确地描述飞行器的动态特性,提出一种基于改进粒子群优化(IPSO)算法的小波神经网络(WNN)飞行数据气动力建模方法。该方法引入邻近粒子信息和变异操作,对标准PSO(SPSO)算法的不足进行改进,以提高WNN参数的全局搜索能力,克服早熟收敛,再按照所设计的飞行数据的气动力建模流程,构建了IP-SO算法训练的WNN模型。试验结果表明:提出的气动力建模方法预测精度高,收敛速度快,能较好控制早熟收敛问题,用于飞行数据的气动力建模是有效的,也是可行的。

• 出版日期2012
• 单位西京学院; 西安交通大学; 中国人民解放军空军工程大学