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Degree:Doctoral Degree in Engineering
School/Department:College of Aerospace Engineering

yibin Wang

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Gender:Male

Education Level:英国谢菲尔德大学

Alma Mater:英国谢菲尔德大学

Paper Publications

基于机器学习算法的舰面流场预警系统研究
Date of Publication:2020-02-18 Hits:

Affiliation of Author(s):航空学院
Journal:测控技术
Key Words:神经网络;支持向量机;数值模拟;舰面流场;预警系统
Abstract:飞行甲板是直升机海上作战的重要平台,为了提高直升机的作战效能及舰面操作的安全性,研究开发了一套舰面流场预警系统。该系统主要通过分析数值计算所得的流场数据,以舰面关键位置的压强作为输入,利用神经网络算法和支持向量机训练出一套模型,准确地预测出舰面流场的主要特征(包括来流速度大小、方向和起降点涡结构等),从而实现舰船表面危险气流场的实时预报。预测结果表明,该预警系统的预测准确性较高,能够快速地预测来流情况及旋涡的大小、位置,为飞行员的舰面安全起降提供了参考,对加强国防建设有着重要意义。
Note:期:2020年02期
ISSN No.:1000-8829
Translation or Not:no
Date of Publication:2020-02-18
Date of Publication:2020-02-18