【摘 要】
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飞机机翼颤振是气动弹性力学中最重要的问题之一。为抑制机翼的颤振，首先需要对气动力参数进行计算或预测，而常规的方法存在稳定性差的问题。鉴于飞机的气动力参数的非线性及迟
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飞机机翼颤振是气动弹性力学中最重要的问题之一。为抑制机翼的颤振，首先需要对气动力参数进行计算或预测，而常规的方法存在稳定性差的问题。鉴于飞机的气动力参数的非线性及迟滞效应，提出应用RBF神经网络建模方法，缩短机翼在作正弦运动时的参数计算时间。利用CFD软件和历史计算数据，建立RBF神经网络模型，并对预测结果进行对比研究。结果表明，运用改进方法可预测出给定参数范围之内的升力系数和阻力系数，且误差很小，证明了上述方法在气动力分析预测领域的可行性，可为飞机机翼气动特性优化提供参考。
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