作者：罗韬,庄毅 单位：航天科技集团公司第五研究院第五零八所 出版：《航天返回与遥感》2015年第05期 页数：9页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFHFYG2015050040 DOC编号：DOCHFYG2015050049 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《CO传感器神经网络补偿模型》PDF+DOC2013年第07期 贺玉凯 《基于BP网络的电涡流传感器非线性补偿》PDF+DOC2016年第02期 李莲,丁文宽 《基于Kalman-BP协同融合模型的含沙量测量》PDF+DOC2016年第05期 刘明堂,田壮壮,齐慧勤,张成才,刘雪梅 《一种改进的RBF神经网络的开关磁阻电机磁链模型》PDF+DOC2015年第06期 胡学彬,王宏华,周湛权 《基于BP神经网络控制模型实现方法研究》PDF+DOC2018年第01期 杨峰,史勇军,丁新娟,郭春生 《基于注意力模型的多传感器人类活动识别》PDF+DOC2019年第06期 王金甲,周雅倩,郝智 《称重传感器神经网络补偿器设计》PDF+DOC2004年第01期 吴忠强 《多传感器信息融合NFE模型的研究及应用》PDF+DOC2010年第03期 宗华,宗成阁,于长军,权太范 《基于导数约束的称重传感器非线性误差补偿方法》PDF+DOC2013年第11期 林海军,王震宇,林亚平,汪鲁才 《基于灰色神经网络的压力传感器温度补偿模型》PDF+DOC2013年第04期 孙艳梅,苗凤娟,宋志章

    • 文章以小型平面圆形伞为原型，根据伞衣初始充气过程中的计算流体力学与结构动力学的耦合模型，引入神经网络杂交建模的思想；提出降落伞开伞过程中伞衣动态应力测量的补偿方法；使用静态样本数据，对跌落、风洞动态试验中采集到的动态应力样本进行补偿计算。计算结果表明：应力补偿方法较准确地反映瞬态伞衣应力变化情况，具有收敛性和有效性，对降落伞设计具有参考意义；与传统的神经网络补偿方法相比，神经网络杂交模型能够显著提高补偿精度，且具有更小的计算规模和更快的收敛速度。

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