摘要
一种机翼结冰全周期感知与预警的方法,属于飞机结冰探测与预警领域。首先,获取云粒子数据、飞行参数传感数据、平面电极结冰探测数据;然后,对云粒子数据和飞行参数数据进行预处理,获得云粒子撞击到机翼表面的撞击效率和结冰质量流量;最后,构建基于BP神经网络与循环神经网络的混合模型,通过长短时记忆单元对时间序列数据进行处理,实现对结冰情况的预测。本发明能监测真实飞行中多尺度动态云场、实时输出预测结冰的冰厚和结冰类型,同时设置多级预警阈值实现潜在风险提示的梯度化预警输出;能够实现实时飞行过程中的结冰预测结果修正,提高预测准确率;具备高精度预测、实时监测、强泛化性等优势,适用于复杂气象条件下的结冰安全防护。
技术关键词
飞机飞行参数
结冰探测器
粒子
RNN神经网络
机翼
结冰风险
飞行参数数据
高风险
湍流模型
电极
周期
飞机结冰探测
BP神经网络训练
空气流
神经网络模型
斯托克斯方程
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