作者：刘红梅,王少萍,欧阳平超 单位：北京航空航天大学 出版：《北京航空航天大学学报》2008年第05期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFBJHK2008050070 DOC编号：DOCBJHK2008050079 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对传统旋翼调整方法没有考虑调整参数与振动信号之间的非线性关系，提出一种结合广义回归神经网络GRNN(General Regression Neural Network)和遗传算法的旋翼调整方法，采用GRNN建立旋翼动平衡调整模型，以桨叶调整参数作为GRNN输入，以旋翼转轴3个方向的加速度测量值和机身3个方向加速度测量值作为网络输出，建立调整参数与直升机振动信号之间的模型.以直升机振动作为目标函数，采用改进的遗传算法对桨叶调整参数进行寻优，获得直升机振动最小时的桨叶的调整量.飞行实验表明，通过1到2次飞行调整，可使3个方向机身振动(旋翼的一阶振动)为最小，完成旋翼的动平衡调整。

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