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非定常气动力建模涉及空气动力学、飞行力学、飞行控制等多个领域,是完善飞机大迎角气动数据库的关键。传统的气动数据库模型为动导数模型,由静态气动力、旋转天平、动导数等数据构成,无法精细表征过失速机动状态下的非定常效应。循环神经网络(RNN)结构是一种处理和预测序列数据的神经网络结构,在人工智能领域运用广泛,与非定常气动力一样都具有时间序列依赖的特点。重点研究了循环神经网络在非定常气动力建模中的应用,利用单自由度俯仰振荡的风洞试验数据进行建模。使用强迫运动试验与虚拟飞行试验2种方法对非定常模型进行验证:在强迫运动试验中,通过直接对比气动力曲线,对具有实战意义的眼镜蛇机动进行了验证;在虚拟飞行试验中,通过对比试验与建模仿真的运动参数曲线,验证了气动力模型的准确性。2种验证方法均表明循环神经网络模型比传统动导数模型更接近试验结果。 相似文献
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战斗机大迎角气动特性研究技术的发展与应用 总被引:1,自引:0,他引:1
飞机布局的大迎角气动特性是决定飞行包线左边界的主要因素之一。飞行包线左边界区域的扩展增强了飞机的大迎角机动性和敏捷性,但是同时也极大地挑战着飞机的安全。几十年来,随着大迎角飞行研究技术的发展,战斗机飞行不断突破失速迎角附近及以上区域,将飞行左边界左移,扩大了飞行包线,减少了飞行限制,挖掘了战斗机的作战潜能。本文对战斗机大迎角飞行相关的气动特性研究技术,包括流动机理研究、数值计算方法研究、风洞气动试验、气动建模与数据库构建、气动与控制综合验证等关键技术的发展与应用进行了阐述。基于这些技术的发展,结合工程实践经验,提出了战斗机大迎角气动特性研究的整体思路和方法,包括大迎角气动力预先设计、气动力获取、气动力表达、气动力综合分析和气动-运动-控制一体化验证五个部分,以供相关装备研制参考。 相似文献