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基于多任务学习的飞机起落架着陆载荷预测模型
作者机构：西北工业大学航空学院 飞行器基础布局全国重点实验室 中国飞行试验研究院 中航(成都)无人机系统股份有限公司
出 版 物：《航空工程进展》 (Advances in Aeronautical Science and Engineering)
年 卷 期：2025年
学科分类：08[工学] 082501[工学-飞行器设计] 0825[工学-航空宇航科学与技术]
主 题：起落架着陆载荷 多任务学习 飞行参数 多门控混合专家 皮尔逊相关系数
摘 要：构建飞行参数与起落架着陆载荷之间的预测模型，对于起落架结构的应力分析、安全寿命评估和预测性维修具有重要意义。以多任务学习为框架，提出一种基于多门控混合专家网络（MMoE）的起落架着陆载荷预测模型；基于飞行参数数据集的皮尔逊相关系数分析，确定MMoE模型的输入特征，实现对起落架着陆载荷的精准预测，并与单任务模型和Shared-Bottom模型的性能进行对比。结果表明：基于MMoE模型的框架能显著提升载荷数据的预测能力，相较于其他两种模型，基于MMoE的起落架着陆载荷预测模型精度更高，在测试集上的均方误差（MSE）降低了66%以上。
