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具有过失速机动能力的战斗机在近距空战中能够取得快速占位、先敌瞄准、有效规避攻击的战术优势,是先进战斗机的标志性性能要求。模型飞行试验技术作为空气动力学研究三大手段之一,在解决飞行器技术难题、实现技术创新方面发挥了重要作用。本文介绍了中国空气动力研究与发展中心利用带动力自主控制模型飞行试验平台发展的过失速机动模型飞行试验技术,以及开展的先进战斗机构型典型过失速机动模型飞行试验,分述了在大迎角非定常气动建模、宽量程气流系参数测量、大迎角非线性控制、推力矢量控制、大迎角非定常气动参数辨识方面的研究工作与解决这些关键问题的技术途径。通过此项研究,在国内首次实现了先进战斗机构型缩比模型典型过失速机动飞行,相关研究成果可为先进战斗机实现过失速机动飞行能力提供有力的技术支撑。 相似文献
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在飞机大攻角气动力建模领域中,将已有的模型归纳为代数模型、积分模型和微分方程模型三类。文章给出了非线性气动力两种常用的代数模型──多项大模型和样条函数模型;简要阐述了非定常气动力积分模型的建立及其简化过程;重点综述了新近开发的微分方程模型,从有分离的翼型和有涡破裂的三角翼气动力模型形式推广出微分形式的飞机大攻角气动力模型。应用实例表明,积分模型和微分方程模型能够描述大攻角气动力的非定常增升和迟滞效应。 相似文献
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返回舱弹道重建与黑障区弹道再现研究 总被引:2,自引:1,他引:2
对于飞船返回舱,黑障区弹道再现是再人飞行试验气动分析工作的重要环节。利用舱上测量数据和有限的雷达测量数据重构飞行弹道,是黑障区弹道再现的有效方法。本文建立了返回舱弹道重建的数学模型,包括运动学模型、观测模型、测量误差模型,从而将返回舱弹道重建问题转化为一个非线性动态系统的参数辨识问题。给出了基于极大似然判据和Newton-Raphson迭代的弹道重建算法。对某飞船返回舱的飞行试验数据进行了计算和分析,结果证实了弹道重建数学模型的正确性和算法的可行性。通过弹道重建,不仅再现了黑障区的弹道,而且提供了可靠的、完整的弹道数据。 相似文献
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数据融合技术在空气动力学研究中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
气动力数据通常通过风洞试验、数值计算和飞行试验三种途径获得,三者各有优缺点,为了得到更加完善准确的气动数据,可采用数据融合技术对不同来源的数据进行深加工和利用。针对数据融合技术在空气动力学中的应用进行讨论和探索,首先介绍了数据融合技术在空气动力学中的应用背景、发展现状及数据融合的基本思想,此后综合提出了建立气动数据融合准则的基本思路和两种具有应用价值的融合算法:基于不确定度的数据融合方法和基于气动力建模的数据融合方法,并给出了部分研究应用结果。最后,文章对气动数据融合技术在气动领域的应用前景进行了展望。研究发现,采用数据融合技术后,可以进一步提高气动数据的完整性和准确性,但由于气动数据融合工作不仅需要进行算法研究,同时还需要工作人员的大量经验,融合结果包含较多的人为因素,因此具体采用何种融合方法要根据具体情况而定。 相似文献
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高超声速飞行器气动力/热参数辨识研究综述 总被引:2,自引:0,他引:2
飞行器气动力和气动热参数辨识是高超声速飞行器设计的关键技术之一。笔者对高超声速飞行器的气动力和气动热参数辨识技术进行了综述。介绍了飞行器气动力、气动热参数辨识的基本原理与主要方法,气动力、气动热参数辨识技术在高超声速飞行器研发中的应用情况与发展趋势。同时也简要介绍了中国空气动力研究与发展中心(CARDC)在气动力和气动热参数辨识研究方面的研究概况。 相似文献
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机器学习方法在气动特性建模中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
气动数据建模是飞行性能仿真评估的基础。气动特性建模主要有机理建模方法和"黑箱"建模方法。本文对"黑箱"建模的三类机器学习方法——分类与回归树方法、浅层学习方法和深度学习方法,进行了算法说明与分析应用。将分类与回归树方法、浅层学习方法中的Kriging建模方法、RBF神经网络方法及SVM支持向量机方法分别应用于火箭气动特性建模、三角翼大迎角非定常气动特性建模、气动热试验数据融合,对这几类建模方法的优势和不足进行了比较分析。同时,将流动条件参数组成向量,再映射为图像,与翼型图像构成"合成图像",建立了基于翼型几何图像、来流马赫数、迎角的翼型气动特性深度神经网络模型,得到了比较好的预测效果,拓展了气动特性深度学习建模方法的使用范围。 相似文献
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用笔者发展的从风洞模型自由翻滚实验数据获取动导数的最大似然辨识方法仿真的算例表明 ,动导数辨识结果受测量误差、测量噪声以及静态俯仰力矩系数非线性的影响很小 ,而常用的动导数估算方法所得结果受其影响较大。最后 ,采用最大似然辨识方法处理了某飞行器模型风洞自由翻滚实验数据 ,获取了该飞行器在M =4.0和M =6.0下 0°~ 1 80°振幅范围的动导数 相似文献
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