基于模糊聚类的模糊神经网络在非定常气动力建模中的应用

建立了一种基于模糊聚类的模糊神经网络模型.该模型利用模糊聚类技术确定系统的模糊空间和模糊规则数,利用BP算法调整模糊神经网络的权系数.应用该模型对某飞机模型做俯仰-滚转耦合运动的非定常气动力进行了辨识.结果表明,基于模糊聚类的模糊神经网络计算速度快,辨识结果与实验结果符合较好.用模糊聚类技术可以解决模糊神经网络的结构辨识问题,基于模糊聚类的模糊神经网络可以很好地用于复杂机动飞行的非定常气动力建模.     

飞行仿真气动力数据机器学习建模方法

基于机器学习思想,提出了一种大空域、宽速域的气动力建模方法。该方法利用飞行仿真弹道数据辨识的气动力数据,采用人工神经网络技术,实现了对高度、速度、姿态和舵偏角等多维度强非线性特性的全弹道气动力数据的高精度逼近。首先,分析了神经网络层数、隐含层神经元个数等对建模误差的影响,通过对典型弹道气动数据的神经网络建模计算,确定了较合适的神经网络层数和较优的隐层神经元个数。进而,利用飞行仿真的弹道数据辨识出沿弹道的气动力,采用神经网络建立了包含多个弹道融合的气动力模型,输出量分别为三轴气动力系数和力矩系数。最后通过气动模型输出量与原样本数据的对比,以及4条未参与训练弹道气动数据的预测,验证了该气动力建模方法具有较高的精度。建模结果表明:采用神经网络方法建立的飞行器气动力模型,对拟合多源耦合输入全弹道非线性气动力是可行的和有效的,在样本覆盖的高度、速度、姿态和控制舵偏角范围内,气动力拟合能力较强,并具有一定的外推性。该项研究可以为基于飞行试验数据的气动建模提供新的方法,并且能为飞行器气动力数据挖掘、飞行仿真和总体性能分析提供参考。     

非定常气动力非线性微分方程建模方法

为准确描述过失速机动中非定常气动力特性,研究了以非线性微分方程为基本结构的非定常气动建模方法.基于动力学系统建模思想,分析揭示该模型的物理机理,并发展和改进了基于风洞强迫振荡试验的模型参数辨识方法:基于小振幅试验数据,采用线性回归参数辨识方法辨识确定气动模型中特征时间常数等线性参数;基于大振幅试验数据,采用遗传算法全局...     

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。     

非定常自由来流对飞机过失速机动特性的影响研究

在南航非定常风洞内,对三角翼模型在定常和非定常自由来流中做俯仰运动的动态气动特性进行了实验研究.利用模糊逻辑建模方法,对实验获得的非定常气动力数据进行了建模,并将非定常气动力模型应用于过失速机动中70°迎角定直飞行的仿真计算,分析了含自由来流非定常变化影响的非定常气动力数据对过失速机动飞行特性产生的影响.研究表明,考虑自由来流非定常变化的非定常气动力对飞机飞行过程中运动参数的变化和控制律设计都产生较大影响.因此在新一代战斗机的设计、研制中,深入研究飞机的非定常气动特性是十分必要的.     

基于物理信息神经网络的飞机气动参数辨识方法

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。     

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。     

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。     

PSO-LSSVM在民机气动性能数学建模上的应用

目前风洞试验仅为民用飞机飞行性能提供有限数据.全飞行包线的技术支持对于民机飞行试验十分重要,需要采用数学建模和参数辨识的方法.选择合适的机器学习算法是参数辨识中最为关键的一步.支持向量机(SVM)采用结构风险最小化原理,尤其适用于小样本情形.根据A320非巡航起降阶段的几组真实数据,以及全机气动力估算的结果,使用最小二乘支持向量机建立预测模型.随后采用粒子群算法优化模型参数从而提升泛化能力.由此实现民机飞行包线的气动性能整体建模与辨识.与Ma=0.78时的实验数据相比较,PSO-LSSVM模型的预测结果吻合,是一种有效的气动数学建模方法.     

Unsteady aerodynamic modeling at high angles of attack using support vector machines

Accurate aerodynamic models are the basis of flight simulation and control law design.Mathematically modeling unsteady aerodynamics at high angles of attack bears great difficulties in model structure determination and parameter estimation due to little understanding of the flow mechanism.Support vector machines(SVMs)based on statistical learning theory provide a novel tool for nonlinear system modeling.The work presented here examines the feasibility of applying SVMs to high angle-of-attack unsteady aerodynamic modeling field.Mainly,after a review of SVMs,several issues associated with unsteady aerodynamic modeling by use of SVMs are discussed in detail,such as selection of input variables,selection of output variables and determination of SVM parameters.The least squares SVM(LS-SVM)models are set up from certain dynamic wind tunnel test data of a delta wing and an aircraft configuration,and then used to predict the aerodynamic responses in other tests.The predictions are in good agreement with the test data,which indicates the satisfying learning and generalization performance of LS-SVMs.     

弹性飞行器非定常气动力的递推识别

本文提出了一种识别弹性飞行器非定常气动力的滤波递推方法。该法由飞行试验数据识别出各气动指示函数的时域离散值,若经适当拟合处理,可为弹性飞行器动态分析提供较为理想的非定常气动模态。对某飞行器进行初步试算的结果表明,该方法所需数据易于采集,计算不十分繁杂,所得结果较好。     

基于闭环控制的带翼导弹虚拟飞行数值模拟

通过耦合求解非定常Navier-Stokes方程、刚体六自由度（6DOF）运动方程及舵偏控制律,发展了一套虚拟飞行数值模拟平台,对基本带翼导弹外形进行了虚拟飞行数值模拟研究。流场求解采用基于结构网格的有限体积法,时间推进采用双时间步法,使用刚性重叠动网格技术模拟舵与弹身的相对运动,采用四阶Runger-Kutta方法求解运动方程组,舵偏控制律采用基于比例-积分-微分（PID）的反馈控制。模拟结果表明：发展的虚拟飞行数值模拟平台能够处理包含复杂运动边界的非定常运动问题,可以为非定常气动力建模提供数据、预示飞行器稳定性及检验飞行控制律,该模拟平台具备一定的工程应用价值。     

旋转弹气动力建模与飞行轨迹仿真

运用一种自回归滑动平均(ARMA)的时域气动力建模方法,以计算流体力学与刚体动力学(CFD/RBD)耦合仿真的输出结果为样本,对旋转弹的非定常气动力进行建模。利用建立的气动力模型与刚体动力学方程求解模块耦合,实现了旋转弹轨迹的快速仿真,并讨论了不同的建模方式对仿真精度的影响。算例结果表明:采用气动力模型与刚体动力学方程耦合仿真技术可以在不同初始发射条件下进行旋转弹飞行姿态与运动轨迹预测,且与CFD/RBD仿真结果吻合较好,证明ARMA气动力建模方法可以在保证旋转弹轨迹预测精度的同时大幅缩短仿真时间,节省计算资源。     

计算振动翼面非定常气动力的Fourier级数展开法

将翼面绕基准状态作任意形态的振动,用Ｆｏｕｒｉｅｒ级数展为ｎ个不同振幅、不同频率的谐波;用Ｇｒｅｅｎ函数法计算每个谐波引起的非定常气动力;然后在时域中将它们叠加,即可求得该翼面在时域中以给定的波形作振动时的非定常气动力。重点讨论了翼面作接近方波形振动时的非定常气动力。算例表明,该方法所得结果与其他方法及实验结果吻合。     

民机极限飞行状态的动态气动力试验与建模

飞行失控是造成民机灾难性航空事故的重要因素,飞行失控中飞机难以避免超出正常飞行包线范围,进入具有复杂非线性和非定常动态气动特性的极限飞行状态。本文开展典型民机布局飞机极限飞行状态的动导数、大振幅试验,对大迎角动态气动力的参数影响规律以及非线性、非定常特性进行分析和建模。结果表明,在飞机失速到过失速区域,飞行姿态快速变化过程中动态气动力的非线性和非定常特征显著;在动导数试验和建模中,考虑运动角速率的影响,可以预示气动力非线性的迎角范围,并捕捉到关于飞机动稳定性演化的关键特征;利用Goman-Khrabrov状态空间模型结合大振幅试验,可以确定模型中表征非定常特征的关键时间常数,获得特定极限飞行状态运动中的非定常动态气动力特性。研究方法和结果为开展民机极限飞行状态的动态气动力风洞试验设计与建模提供了一个可行途径,能改进飞机飞行失控预防、极限状态改出、飞行模拟训练和飞行事故分析等。     

地面颤振模拟试验中的非定常气动力模拟

地面颤振模拟试验作为一种颤振研究的新方法,可以有效地弥补传统气动弹性试验的不足。对地面颤振模拟试验的主要难点,即非定常分布式气动力集成减缩加载的方法开展研究:基于亚声速偶极子格网法和活塞理论建立了亚声速以及超声速翼面的非定常气动力模型,通过曲面样条插值以及有理函数拟合获得了试验时域减缩气动力;提出以颤振关键模态的振型为优化目标,使用遗传算法搜寻气动力最优减缩位置的优化方法;建立了闭环系统的时域状态空间模型,使用颤振时域仿真结果与频域理论结果进行对比,对比发现二者误差可控制在3%以内。研究结果表明,该文提出的非定常气动力模拟方法可以很好地表征翼面非定常气动力分布特性,可以作为地面颤振模拟试验研究可靠的理论基础。     

基于系统辨识技术的叶轮机非定常气动力建模方法

 为了快速获得不同刚度的叶轮机叶片颤振特性,提出了一种基于系统辨识技术的叶片排非定常气动力建模方法,分析了叶片气动阻尼随叶间相角差和固有频率的变化特性.该方法通过对多叶片通道的某一叶片单独施加一个扫频振动信号,求解一次非定常流场,得到叶片排上每个叶片的气动力响应,通过系统辨识,获得每个叶片的气动力频率响应.根据小扰动流的叠加原理,得到扫频范围内各固有频率下的叶片排所有叶片共同激励的气动力模型,由此进一步得到各个不同固有频率的所有叶间相角差下的气动阻尼.针对STCF4(Standard Test Configuration 4)算例,该方法的计算结果与直接采用计算流体力学(CFD)方法和直接采用谐振信号的降阶方法(ROM)得到的气动阻尼系数吻合得很好.该方法只需进行一次非定常CFD计算就能得到扫频范围内不同固有频率下的气动阻尼特性曲线,极大地提高了计算效率,方便了叶轮机设计初期的气动弹性稳定性参数分析.     

非线性壁板颤振分析

利用一种改进的计算流体力学与计算结构动力学(CFD/CSD)耦合方法研究了由气动和结构几何非线性引起的壁板颤振问题。在非定常气动力计算中,考虑了通量分裂格式、隐式时间推进方法和几何守恒律;二维和三维壁板的结构几何非线性建模则采用了有限元的协同旋转理论,并利用一种近似能量守恒算法求解结构的非线性响应。流场和结构求解器采用二阶松耦合方法联立求解,并将其应用于壁板在超声速、跨声速和亚声速的颤振计算中。当考虑结构几何非线性和气动非线性时,出现了典型的极限环振荡现象,并对颤振边界和极限环振荡幅度进行了对比分析。