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微重力波动与燃烧温度变化研究(一)

来源:正航仪器  日期:2014-10-15


 
 
 
试验飞机抛物线飞行产生了微重力环境,由于诸多不稳定因素的影响,微重力值处于波动变化之中,微重力波动必然引起燃烧产生变化,研究微重力波动和燃烧变化很有意义,温度是表征燃烧的一个重要参数,因此本文将神经网络和时间序列预测相结合对试验飞机抛物线飞行中的微重力波动和采样点燃烧温度变化进行了研究。
一、徽重力波动分析与燃烧实验
失重飞机是通过特别设计和计算的失重特技飞行而创造失重环境条件的,其飞行轨迹是位于与地面垂直的平面内的一条抛物线,常称之为“失重抛物线飞行”。飞机进行平飞、加速然后过载拉起,接着进人失重飞行段,最后是俯冲改出段,结束失重飞行,进入平飞状态L2 J。根据式(1)、(2)对时间积分可得到以f为参数的抛物线方程,飞行径迹为抛物线。抛物线的上升段相当于物体的垂直上抛运动,下降段则相当于物体的自由落体运动,减速或加速运动的惯性力恰好与重力抵消,使飞机处于失重状态,这两个阶段可以进行利用。以上进行的是理论分析,实际上,飞机在空气中飞行,失重状态将受到驾驶技术、阵风、振动、舱压、声场以及许多不稳定因素影响,因此不会是完全失重,而只是创造了徽重力环境,也正是有这些不稳定因素的影响,微重力值处于波动变化之中微重力波动必然影响火焰形态,从而影响燃烧温度。
根据分析,飞机的抛物线飞行创造了微重力环境,因此本文利用这一环境进行了微重力条件下燃烧实验研究。通过微重力燃烧实验,得到了一个抛物线飞行中飞机内重力波动变化和一个采样点燃烧温度变化的实验数据,在此基础上将时闯序列预测和神经网络相结合对微重力波动与采样点温度变化进行了研究。
二、时间序列预测与神经网络的结合模型
时间序列预测就是根据时间序列z的历史观测值对未来时刻的取值+进行估计。在实际应用中,以”为现在时刻,一1,一2,⋯,l为历史时刻,m只能是有限正整数,因为历史数据是有限的。根据估计+,无疑地需要利用这些随机变量的联合分布,或者用到的序列相关结构。在实际应用中,往往只有时间序列的数据测量值z,2,⋯,并不知道此序列的相关结构,为了预测+,需要用数理统计方法对数据序列z,2,⋯,五,进行时间序列的时域统计分析,如估计此序列的相关结构或拟台各种模型,因此预测的准确性与估计结构或拟合模型有关。采用其它科学的一些理论方法从z,z2,⋯,预测+很有意义,因此本文将神经网络与时间序列预测相结合来进行微重力波动和燃烧温度变化的研究。
 

 微重力波动与燃烧温度变化
 
 
 
本文的神经网络模型采用的是误差反向传播算法即肼,算法。这个网络由输入层、隐含层和输出层组成,对于输入信息,要先向前传播到隐含层的结点上,然后把隐含结点的输出信息传播到输出结点,最后给出输出结果,此为正向传播。如果在输出层不能得到期望的输出,则转入反向传播,将误差信号沿原来的连接通路返回,通过修改各层神经元的权值,然后再经过正向传播,直到输出信号的误差满足要求,具体方法参见文献。将时间序列预测和神经网络相结合就是将已有的时间序列数据作为神经网络的训练样本,划分一定大小的窗口,如图l所示,此窗口中所包含的数据为神经网络的输入样本,窗口外下一时刻所对应的数据为输出样本,不断移动窗口,用相应样本训练刚络,待网络训练完毕,即可对训练时间段之后时刻的数据进行预测。
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