基于支持向量机的机翼载荷模型研究

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在利用多元线性回归理论确定飞机机翼标定试验的载荷-应变关系时,对试验数据的精度和容量要求较高。针对这一问题,提出了一种基于支持向量机的机翼载荷确定方法。采用某型飞机机翼地面标定试验数据和飞行实测数据进行实例验证,结果显示两种载荷模型获得的载荷-时间历程在整体上较为一致,支持向量机载荷模型的校验误差小于多元线性回归模型,表明支持向量机可作为获取机翼载荷的一个更加有效的手段。 In the use of multiple linear regression theory to determine the aircraft wing calibration test load-strain relationship, the accuracy of the test data and capacity requirements. Aiming at this problem, a method of wing load determination based on support vector machine is proposed. The ground calibration test data and flight measured data of a certain type of aircraft wing are used to verify the results. The results show that the load-time histories obtained by the two models are generally consistent, and the calibration error of support vector machine model is smaller than that of multivariate linear regression model , Which shows that SVM can be used as a more effective method to obtain wing loads.
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