基于状态空间法的横航向非定常气动力建模

建立了大迎角下横航向非定常气动力的状态空间法的模型,并依据某战斗机的大迎角、大振幅单自由度偏航、滚转及偏航-滚转耦合运动的风洞实验数据,对状态空间模型进行结构辨识与参数估计。最后得到的模型辨识结果和预测值均与实验数据符合得很好,表明所建立的此种状态空间法的模型能准确地描述大迎角横航向非线性、非定常的气动力特性。此外,还得到了不同运动类型的特征时间常数。     

飞机大迎角机动非线性气动力模型的辨识

给出一种基于最大似然辨识的方法,用以分析飞机模型的大迎角大幅强迫简谐振动获得的气动力和力矩数据,在泛函分析和非定常气动力线性理论的基础上,通过合理的简化建立了能够包括气动力动态失速和涡流破裂及显著气动迟滞效应的大线性气动力模型表达式,并应用飞机模型的试验数据验证了该方法的计算结果,实际计算结果表明该非线性气动力模型能够较为精确地计算飞机模型大幅度迎角简谐振动产生的气动力响应。     

大迎角非定常气动力建模方法研究

以战斗机俯仰机动为例,建立了飞机大迎角非定常气动力模型,包括非线性代数模型、Fourier函数分析模型、状态空间模型、差分方程模型以及模糊逻辑模型.并用SDM标模大振幅俯仰振荡非定常气动力风洞试验数据对模型参数进行了辨识,验证了模型的有效性.从模型物理意义、参数辨识难易程度及模型通用性和精确度等方面对几种非定常气动力模型进行了比较研究.     

飞机大攻角空间机动气动力建模研究

 准确的气动力模型是大攻角机动仿真与控制等飞行动力学问题研究的基础。针对纵向运动建立的非线性非定常气动力微分方程模型扩展应用于一般空间运动形式,在分析大攻角非定常流动机理和试验数据的基础上,发展了一种多自由度非线性非定常气动力数学模型,并探讨了模型辨识和参数估计问题。用全机构形的大攻角动态风洞试验数据对模型进行的验证表明所发展的气动力模型能够描述大攻角气动力主要的非线性和非定常特性。     

过失速机动气动模型的试飞验证方法研究

介绍了现代飞机过失速机动的大迎角气动模型的特点和描述方法,结合某型飞机大迎角非定常气动力模型和推力矢量控制模型,分析了大迎角非定常、非线性气动力模型的飞行验证方法,并进行了地面模拟验证,为我国新一代飞机过失速机动大迎角模型验证飞行试验方法的研究和模拟试验技术的研究提供了依据。     

小展弦比飞翼大迎角状态空间气动力建模

现代军机大迎角区域性能对空中作战优势的建立有着重要影响,针对大迎角区域建立合适的数学模型对于飞行仿真、稳定性分析和控制律设计都有着重要作用,并且对于解决飞行安全问题和研究飞机失速和尾旋问题具有重要意义。针对小展弦比飞翼标模的迟滞特性,对状态空间模型进行改进,应用大振幅强迫振荡试验数据建立了非定常气动力模型,采用风洞典型机动模拟试验验证状态空间模型的有效性和适用性。结果表明：本文发展并改进的状态空间模型能够准确预测小展弦比飞翼标模不同机动下的非定常气动力特性,具有较强的工程实用性。     

基于长短时记忆神经网络的非定常气动力建模方法

针对飞机大迎角过失速机动过程中的非定常气动力高精度建模需求,提出了一种基于长短时记忆(LSTM)神经网络的非定常气动力建模方法。以三角翼大迎角非定常气动特性为研究对象,建立了基于LSTM神经网络的非定常气动力模型,实现了对升力系数、阻力系数和俯仰力矩系数的预测。研究结果表明,基于LSTM的非定常气动力模型收敛速度快,模型预测结果与真实试验结果符合性较好,模型预测精度优于基于循环神经网络的非定常气动力模型,并且具有良好的泛化性能。     

飞机大迎角滚转运动频率域建模与稳定性分析

本文运用频率域建模法,分别建立了飞机大迎角滚转运动的Ｆｏｕｒｉｅｒ变换模型及非线性代数模型,并从数学模型中提取动导数。基于非线性非定常数学模型与局部线化的动导数数学模型,计算了飞机滚转运动的稳定性,并运用李雅普诺夫稳定性分析理论,进行飞机滚转运动稳定性分析。结果表明,大振幅非定常滚转运动实验可以用于飞机绕体轴滚转运动的稳定性分析。从大振幅实验数据提取的动导数,基本反映了飞机的非定常气动力特性。通过     

大迎角横向状态空间气动力建模研究

建立适用于工程的大迎角非定常气动力模型,并用于动力学仿真、稳定性分析和控制系统设计,是国内外气动力建模领域研究的重点内容。针对具有高机动性的战斗机布局,应用大幅滚转振荡试验数据建立横向状态空间模型,并且针对大迎角区域气动力的非线性变化对模型进行改进,最后应用试验数据验证了改进后的大迎角横向状态空间模型的预测能力。研究结果表明:改进的大迎角横向状态空间模型能有效提升模型的预测能力,具有较好的工程适用性。     

飞机大迎角非定常气动力建模研究进展

准确建立非定常气动力数学模型,是飞机大迎角飞行控制律设计、飞行动力学分析和飞行仿真的基础与前提。鉴于此,对大迎角非定常气动力建模研究进展,包括数学建模方法和人工智能建模方法两类进行了系统综述。其中：数学类建模方法是以对非定常流动现象和机理认识为基础的,主要有气动导数模型、非线性阶跃响应模型、状态空间模型、微分方程模型、非线性阶跃响应与状态空间混合模型以及迎角速率模型等;人工智能方法回避了复杂流动机理,属于黑箱非线性系统建模,主要有神经网络模型、模糊逻辑模型和支持向量机模型等。对于每种气动力模型,阐述了其建模思路和方法,给出了典型应用情况,并对其特点和局限性作了简要评述。最后,指出了当前大迎角非定常气动力建模研究工作存在的问题和未来研究方向。