技術總結
本發(fā)明公開了一種基于時空的大變形柔性體動態(tài)受力測量信息補全方法，屬于JLS測量技術和計算機機器學習領域。該方法應用于大變形柔性體在運動過程中的受力測量，尤其是應用于對JLS、氣墊船等的充氣過程中的受力測量過程中缺失信息的估計補全。其步驟如下：步驟1，確認缺失的時間和空間數據；步驟2，對缺失時間序列進行小波分解重構,對重構后的序列進行缺失值估計列估計、合成；步驟3，建立徑向基函數神經網絡，對其進行訓練，通過訓練好的神經網絡得到缺失數據的估計值輸出。本發(fā)明通過使用小波變換、ARIMA模型和徑向基函數神經網絡，給出了缺失數據的良好估計，估計精度高，可以有效應用于大變形柔性體的動態(tài)受力測量信息的補全。

技術研發(fā)人員：莊毅;李錦勝;張偲;孫健;張倩雯;崔鴻飛;黃濤濤
受保護的技術使用者：南京航空航天大學
文檔號碼：201611125044
技術研發(fā)日：2016.12.08
技術公布日：2017.05.31