摘要
本发明公开了一种多环境因素条件下大型飞机试验稳态负荷分析方法,涉及飞机测试技术领域,包括,对传感器数据进行去噪,并通过加权平均法对同一位置的多个传感器数据进行加权融合,得到飞机结构负荷数据流;结合神经网络与物理方程约束机制,构建物理引导神经网络;基于李雅普诺夫指数,对物理引导神经网络结构进行动态调整;采用数据误差损失和物理损失定义物理引导神经网络损失函数,并结合梯度混合优化策略对物理引导神经网络进行训练和优化。本发明通过结合神经网络与物理方程约束机制,构建物理引导神经网络,确保了计算结果的物理一致性和可信度,避免了传统神经网络可能出现的黑箱问题。
技术关键词
负荷分析方法
智能传感器
李雅普诺夫指数
飞机结构
物理
稳态
加权平均法
神经网络参数
神经网络结构
神经网络训练
前馈神经网络
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