直升机旋翼系统飞行参数识别模型研究

直升机旋翼系统的工作方式及其所承受的载荷形式使飞行实测载荷数据的有效性不高。研究如何利用有限的实测载荷及飞行参数数据建立直升机旋翼系统飞行参数识别模型，对于推进飞行载荷测试任务有重要意义。基于Matlab编程建立遗传算法优化的BP神经网络直升机旋翼系统飞行参数识别模型，实现通过现有载荷数据及飞参数据对旋翼系统飞行载荷预测仿真。预测的最大相对误差为10％、平均相对误差为3．7％，满足工程要求，并且较未使用遗传算法优化的BP神经网络预测结果好，表明所建立的飞行参数识别模型具有很好的学习能力和泛化能力。