POD-BPNN預測模型及結(jié)冰條件不確定性量化

摘要： 當前，數(shù)值模擬作為研究飛機結(jié)冰的主要手段之一，在計算結(jié)冰冰形時會引入大量參數(shù)不確定性，并影響數(shù)值模擬的精度和可信度。發(fā)展不確定性量化方法，科學量化這種不確定性對評估數(shù)值模擬結(jié)果具有重要意義。針對傳統(tǒng)參數(shù)不確定性量化方法難以解決高維輸入到輸出的問題，基于本征正交分解和誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡，提出了一種結(jié)冰冰形預測代理模型。以水滴中值粒徑和溫度為例，驗證了代理模型單輸入?yún)?shù)和雙輸入?yún)?..