【摘 要】
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飞机机翼是飞机的重要组成部分,对飞机机翼的载荷监测,能够及时发现飞机因疲劳产生的问题。目前,国内外学者监测飞行载荷主要使用传统的载荷标定方程,通过地面标定材料系数,进而反推载荷。但传统的方法载荷标定方程对应变-载荷之间的非线性关系表征能力弱,导致无法实现高精度的载荷计算。基于以上问题,本文以深度学习为理论方法,研究基于深度神经网络的机翼载荷智能计算方法。论文主要工作如下:（1）针对载荷标定方程对应
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飞机机翼是飞机的重要组成部分,对飞机机翼的载荷监测,能够及时发现飞机因疲劳产生的问题。目前,国内外学者监测飞行载荷主要使用传统的载荷标定方程,通过地面标定材料系数,进而反推载荷。但传统的方法载荷标定方程对应变-载荷之间的非线性关系表征能力弱,导致无法实现高精度的载荷计算。基于以上问题,本文以深度学习为理论方法,研究基于深度神经网络的机翼载荷智能计算方法。论文主要工作如下:（1）针对载荷标定方程对应变-载荷非线性关系表征能力弱的问题,本文提出了一种基于深度前馈神经网络的机翼载荷计算方法,利用深度前馈神经网络的非线性拟合能力,实现对机翼蒙皮试验件的载荷计算。在仿真环境下,实验结果显示提出的深度前馈网络预测小载荷与正常载荷的平均绝对误差和平均相对误差分别为0.02412N和0.01076%,优于传统的载荷标定方程。（2）为了进一步提升载荷计算精度,本文在研究工作（1）的基础上,提出了基于一维卷积神经网络的载荷计算方法,在网络模型中加入了应变采集点的位置信息,预测仿真条件下的机翼骨架载荷。在仿真环境下,实验结果显示提出的一维卷积神经网络预测载荷的平均相对误差为0.0387%,优于深度前馈网络获得的平均相对误差0.0724%。（3）利用应变采集系统采集某型飞机机翼应变,并提出一种基于残差网络的机翼载荷计算方法,该方法能够有效的缓解一维卷积神经网络的梯度消失问题。实验结果显示,提出的改进一维残差网络计算某型飞机机翼载荷的平均相对误差为0.0232%,优于传统的载荷标定方程和其他几类神经网络模型。（4）搭建了机翼载荷智能计算系统,该系统包括AI边缘计算设备和显示设备等。为了验证机翼载荷智能计算设备的可行性,使用光纤光栅测量某型飞机的机翼应变并计算载荷。实验结果显示,该系统的机翼载荷计算的平均相对误差为0.0306%。本论文利用深度学习方法,构建了机翼载荷计算模型,并搭建了机翼载荷智能计算系统。研究成果将为专家计算机翼载荷提供理论基础、方法指导和应用基础。
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