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在飞机设计与研制过程中,通过气动参数辨识建立可靠的飞行动力学模型非常重要。传统的气动参数辨识工程算法,诸如极大似然法,需要给出合理的飞行动力学模型以及待辨识参数的初值。基于传统神经网络的气动参数辨识可以避免飞行动力学建模过程,这种方法需要通过增量法、导数法间接地从神经网络提取气动参数。本文提出了一种基于物理信息神经网络的飞机气动参数辨识方法,可将含待辨识参数的飞行动力学模型作为正则项加入损失函数,直接辨识得到气动参数。该方法可以显著减少建模数据需求,也能提高建模精度。飞行仿真数据验证结果表明,该方法的无噪声、含2%噪声仿真数据,纵向飞行状态空间模型辨识最大相对误差分别为1.80%、4.64%,表明了基于物理信息神经网络的飞机气动参数辨识方法具有可行性,并对含噪声的飞行数据具有泛化性。 相似文献
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由于采用最大似然算法进行了扭动参数辨识通常存在着局极值问题,为了寻求非线性全局最优解,提高估计精度,介绍了以混沌优化算法作为搜索工具。与最大似然处算法相结合,求解非凸优化问题全局最优解的方法,算例表明,该方法是有效可行的,并且估计精度也较高。 相似文献
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准确计算直升机的悬停升限依赖于诸如桨尖损失系数,非均匀旋翼诱导速度分布,旋翼下洗引起的直升机增重效应及发动机与旋翼之间的功率传递系数等气动参数的准确度.然而,由于复杂的旋翼空气动力现象,准确预估以上气动参数有较大难度.本文提出了一种确定直升机垂直飞行状态上述气动参数的方法,该方法通过建立直升机垂直飞行状态的运动方程,实测直升机垂直飞行时的相关信息,采用参数辨识的方法得到直升机垂直飞行时的气动参数,然后,利用辨识结果确定直升机的悬停升限.结果表明该方法能有效地确定直升机垂直飞行时的气动参数及相应的悬停升限, 相似文献
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有控飞行器气动参数辨识研究 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了利用极大似然理论进行有控飞行器气动参数辨识的问题,首先介绍了牛顿-拉夫逊(MNR)简化算法,然后,提出了采用此入外部激励的办法进行气动参数辨识,这种方法可增强参数的可辨识性,最后提出了构造故障弹道辨识气参数的设想,由于特定的故障弹道和外加激励一样,不同程度地激发了导弹的飞行信息,故辨识结果较好。 相似文献
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刘毅 《民用飞机设计与研究》2013,(1):18-22
水平尾翼的主要功能是保证飞机具有纵向静稳定性和俯仰可操纵性。民用飞机由于起飞重量大、重心变化范围广,对平尾的操纵性要求很高,为了提高平尾的操纵效率,民用飞机一般采用平尾安定面可微动的设计手段,加上升降舵偏转以及翼身洗流等因素的影响,使得飞行中平尾处的流场变得非常复杂,如何准确或偏保守地确定平尾上的气动载荷一直是民用飞机飞行载荷计算中的一个难点。介绍了民用飞机平尾气动总载荷和载荷分布的计算原理和方法,并提出了如何协调基于测力、测压试验得到的载荷,以及平尾弦向分布载荷的修正方法。 相似文献

