采用广义回归神经网络(GRNN)建立旋翼调整空间和直升机响应空间的映射关系,利用仿真程序生成的数据对GRNN网络进行训练和测试.然后结合粒子群-遗传(PSO-GA)算法对旋翼调整参数寻优.并对寻三种优化目标(基于桨尖轨迹、基于机体1/rev振动、基于桨尖轨迹和机体1/rev振动)的效果进行了比较,结果表明:调整算法可有效降低旋翼动不平衡的影响;基于桨尖轨迹的调整方法得到的机体1/rev振动不一定最小;基于机体1/rev振动、基于桨尖轨迹和机体1/rev振动这两种调整方法可有效降低机体1/rev振动,且对机体的锥体平衡有一定的改善.
旋翼动平衡调整 广义回归神经网络 粒子群-遗传算法