以下文章来源于“航空学报CJA”仅做分享原文链接https://mp.weixin.qq.com/s/8yrcEvbPMjuW7ebFobo-aQ2025《航空学报》亮点文章单独使用地面试验数据精度高但工况少或有限元仿真数据工况多但精度低建立的飞机结构应变-载荷关系模型难以兼顾精度与适用性严重影响载荷谱实测、结构定延寿的准确性。对此本文依托神经网络技术提出了一种整合试验和仿真优势的解决方案实现了兼具高精度建模能力、多工况适用性以及不可靠预测结果预警功能的应变-载荷模型构建。论文标题融合试验-仿真标定数据的机翼应变载荷关系神经网络模型论文作者施英杰, 刘斌超, 鲁嵩嵩*, 陈亮, 尚海, 鲍蕊作者单位北京航空航天大学, 航空工业沈阳飞机设计研究所, 航空工业北京长城计量测试技术研究所出版信息航空学报, 2025, 46(19): 530921. doi10. 7527/S1000-6893. 2024. 3092101 研究背景飞行载荷实测是载荷谱实测、单机追踪、结构健康监测、数字孪生等的基础为飞行安全、寿命预测和性能优化提供关键数据支撑。目前飞行载荷实测主要采用应变测量法依托地面标定试验数据建立应变-载荷模型。但受试验条件和成本限制试验数据驱动的模型存在工况覆盖不足“不够广”和载荷水平不全“不够深”的问题有限元仿真具有可任意扩展的工况范围和载荷水平由仿真数据驱动模型可以解决“不够广”和“不够深”的问题但仿真精度不足又引发了模型预测结果偏差大“不够准”的问题。近年来机器学习技术的发展为整合试验高精度特性和仿真广工况优势提供了试验-仿真融合的新手段为建立兼具高精度和广适用性的应变载荷模型提供了新思路但成熟的面向应变载荷关系的融合方法尚未建立。同时对于与训练数据集中试验样本偏离过远的预测工况试验仿真融合模型可能输出“过度自信”的错误预测结果为预测结果应用带来隐患。因此有必要针对试验-仿真融合应变载荷模型开展系统性研究突破高效融合的神经网络架构、开发甄别融合模型不可靠输出结果的方法发展出兼具高精度建模能力、多工况适用性以及预测可靠性预警功能的应变载荷模型。02 研究亮点1试验仿真高效融合的神经网络模型架构创新的构建了先补偿后预测和先预测后补偿两种双模块架构图1实现了试验数据与仿真数据的高效融合其中先预测后补偿的补偿式架构实现了两者中更优的预测效果。补偿式网络的第一个模块是载荷预测模块是基于有限元仿真数据训练的全连接网络本研究中3隐藏层100节点/层建立了从应变到载荷的初步映射关系。补偿式网络的第二个模块是数据补偿模块是另一全连接网络网络输入为预测模块输出向量与原始应变向量组成的联合向量输出为补偿后的载荷预测量。图1 a映射式和b补偿式神经网络架构示意图该设计突破了传统单一数据源建模的局限性通过级联式处理流程以仿真数据构建全局映射关系试验数据修正局部误差不仅避免了网络训练中数据混叠导致的性能下降更是充分发挥了仿真数据广覆盖和试验数据高精度的双重优势从而有效消除仿真数据系统性偏差在典型工况下补偿式网络的最大修正幅度可高达80%以上见图2。图2 神经网络模型预测效果对比2试验仿真融合神经网络不可靠预测结果预警提出了一种基于子学习器方差的融合神经网络不可靠预测结果预警技术该技术分为表征和判断两部分。表征中通过在待评估网络中嵌入结构异构子学习器见图3获取同一工况的多个预测结果并据此计算预测结果方差用以定量表征模型对该工况的认知程度。判断中基于训练集数据的子学习器方差-误差关系建立不可靠预测结果预警阈值并基于模型预测工况下的子学习器方差与该预警阈值的大小关系识别认知不足样本进而对该类样本预测结果作出不可靠预测预警。图3 嵌入子学习器的补偿式神经网络模型缩比机翼案例研究中该技术在不依赖于待识别工况实测值的前提下在众多误差低于5%的预测结果中有效识别出了误差高于40%的异常预测样本见图4这不仅表明了该技术的有效性还体现了该技术克服了传统预测结果评估技术的事后性缺点,充分证明了该方法的优越性。图4 各测试样本的子学习器预测方差其中样本3预测误差为42.06%其他样本误差小于5%03 研究展望本研究构建的方法和技术为采用试验-仿真融合方式提升飞行载荷实测精度提供了重要的技术支撑。未来团队将在本研究基础上重点探索模型精度、适用性与子学习器预测结果之间的定量映射关系建立基于统计学的理论解释框架面向全飞行包线工况的融合模型性能评估的标准化方法和具体量化指标基于小样本数据高效提升模型预测能力的技术以推动试验仿真融合技术在航空载荷测试中的可靠、高效、低成本应用。主要作者介绍鲍蕊北京航空航天大学教授博士生导师北京航空航天大学人力资源部部长中国航空教育学会副秘书长常务理事研究生教育分会总干事。主要研究方向为飞行器结构完整性担任高速飞行器热强度工信部重点实验室主任、中国航空疲劳与结构完整性委员会副主任委员、航空学会结构强度分会委员、力学学会疲劳专业组成员等学术兼职。鲁嵩嵩通信作者北京航空航天大学副教授长期从事载荷-环境综合作用下的飞机结构损伤演化分析、载荷谱编制、载荷实测、结构健康监测等方面研究。刘斌超杭州市北京航空航天大学国际创新研究院学院副教授主要从事飞行器金属结构的寿命评定与损伤容限、先进金属材料/结构的疲劳断裂、近场动力学方法、结构/机构的健康监控/数字孪生等研究。施英杰第一作者北京航空航天大学航空科学与工程学院研究生研究方向为试验、仿真融合的机翼飞行载荷实测方法。