嵌入式大气数据系统神经网络技术及应用研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 注释表 | 第12-13页 |
| 缩略词 | 第13-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 大气数据系统简介 | 第14-15页 |
| 1.2 传感技术及传感器 | 第15页 |
| 1.3 空速管 | 第15-16页 |
| 1.4 迎角传感器和侧滑角传感器 | 第16-18页 |
| 1.5 大气数据发展状况 | 第18-19页 |
| 1.6 嵌入式大气数据系统国内外现状 | 第19-20页 |
| 1.7 研究内容 | 第20-22页 |
| 第二章 CFD数值模拟 | 第22-39页 |
| 2.1 N-S方程 | 第22-23页 |
| 2.3 有限体积法空间离散 | 第23-26页 |
| 2.3.1 对流通量项的离散 | 第24-25页 |
| 2.3.2 粘性通量项的计算 | 第25-26页 |
| 2.4 时间离散 | 第26页 |
| 2.6 边界条件 | 第26-28页 |
| 2.6.1 物面边界条件 | 第27页 |
| 2.6.2 远场边界条件 | 第27-28页 |
| 2.8 加速收敛措施 | 第28-29页 |
| 2.8.1 当地时间步长 | 第28-29页 |
| 2.8.2 残值光顺 | 第29页 |
| 2.9 湍流模型 | 第29-31页 |
| 2.10 CFD验算 | 第31-34页 |
| 2.11大气数据模型 | 第34-37页 |
| 2.12 小结 | 第37-39页 |
| 第三章 神经网络算法及应用 | 第39-77页 |
| 3.1 神经网络算法 | 第39-48页 |
| 3.1.1 神经网络简介 | 第39-40页 |
| 3.1.2 人工神经元模型 | 第40-44页 |
| 3.1.3 BP神经网络 | 第44-48页 |
| 3.2 神经网络算法验算 | 第48-51页 |
| 3.2.1 验算数据和模型 | 第48-49页 |
| 3.2.2 计算流程 | 第49-50页 |
| 3.2.3 神经网络的建立 | 第50页 |
| 3.2.4 计算结果 | 第50-51页 |
| 3.3 测压点数目对计算误差精度的影响 | 第51-64页 |
| 3.3.1 模型数据 | 第51-58页 |
| 3.3.2 四测压点 | 第58-59页 |
| 3.3.3 五测压点 | 第59-61页 |
| 3.3.4 三测压点 | 第61-64页 |
| 3.4 某飞机验算四测压点 | 第64-75页 |
| 3.5 本章小结 | 第75-77页 |
| 第四章 FADS系统故障检测 | 第77-90页 |
| 4.1 FADS系统故障检测 | 第77页 |
| 4.2 基于神经网络的故障诊断 | 第77-78页 |
| 4.3 SOM网络 | 第78-80页 |
| 4.4 任意一处故障求解方法 | 第80-85页 |
| 4.4.1 模型建立 | 第81-83页 |
| 4.4.2 计算结果: | 第83-84页 |
| 4.4.3 飞行器顶端布点数与故障点个数的关系 | 第84-85页 |
| 4.5 任意3点故障算法 | 第85-88页 |
| 4.5.1 计算模型 | 第85页 |
| 4.5.2 神经网络模型 | 第85-86页 |
| 4.5.3 故障检验计算流程 | 第86页 |
| 4.5.4 聚类神经网络建模 | 第86-87页 |
| 4.5.5 计算结果 | 第87-88页 |
| 4.6 本章小结 | 第88-90页 |
| 第五章 总结与展望 | 第90-93页 |
| 5.1 主要工作 | 第90页 |
| 5.2 进一步设想与展望 | 第90-93页 |
| 参考文献 | 第93-97页 |
| 致谢 | 第97-99页 |
| 在学期间发表的论文 | 第99页 |
