基于神经网络方法的民用飞机先进气动力机翼设计研究
| 目录 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-9页 |
| ·研究背景 | 第6-7页 |
| ·人工神经网络在气动设计中的应用 | 第7页 |
| ·本文的研究内容 | 第7-9页 |
| 第二章 人工神经网络简介 | 第9-20页 |
| ·人工神经网络概述 | 第9-10页 |
| ·人工神经网络的发展历史及应用 | 第10-11页 |
| ·人工神经网络模型 | 第11-15页 |
| ·一般神经元模型 | 第11-12页 |
| ·神经元的转移函数 | 第12-13页 |
| ·神经网络的结构 | 第13-14页 |
| ·神经网络的学习方法 | 第14-15页 |
| ·自组织特征映射SOM神经网络 | 第15-18页 |
| ·SOM神经网络的拓扑结构 | 第15页 |
| ·SOM神经网络的算法流程 | 第15-18页 |
| ·误差反传BP神经网络 | 第18-20页 |
| ·BP神经网络的拓扑结构 | 第18页 |
| ·BP神经网络的算法流程 | 第18-20页 |
| 第三章 设计流程及设计方法 | 第20-28页 |
| ·具体设计流程 | 第20-21页 |
| ·具体方法 | 第21-28页 |
| ·参数化翼型和机翼 | 第21-23页 |
| ·流场计算方法 | 第23-26页 |
| ·置信度分析方法 | 第26-28页 |
| 第四章 基于神经网络的超临界翼型设计 | 第28-49页 |
| ·设计要求 | 第28-29页 |
| ·建立翼型专家数据库 | 第29-30页 |
| ·基于SOM神经网络的数据分析——挑选参考翼型 | 第30-41页 |
| ·几何特征SOM网络 | 第31-36页 |
| ·气动特征SOM网络 | 第36-40页 |
| ·挑选参考翼型 | 第40-41页 |
| ·置信度分析——确定优化方向 | 第41-44页 |
| ·基于BP神经网络的翼型设计 | 第44-49页 |
| ·翼型变形 | 第44页 |
| ·建立BP神经网络 | 第44-46页 |
| ·设计结果 | 第46-49页 |
| 第五章 基于神经网络的超临界机翼设计 | 第49-68页 |
| ·设计要求 | 第49-50页 |
| ·建立机翼专家数据库 | 第50-51页 |
| ·基于SOM神经网络的数据分析——挑选参考机翼 | 第51-55页 |
| ·置信度分析——确定优化方向 | 第55-58页 |
| ·基于BP神经网络的机翼设计 | 第58-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 硕士期间发表论文列表 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
