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提出了基于卷积神经网络(CNN)的结冰翼型气动特性预测方法,设计了输入层结冰翼型图像规范,克服了复杂冰形在翼面同一位置法线方向存在多值,单值函数难以描述的问题。预测模型可同时预测多个迎角对应的升阻力系数,实现了直接从冰形图像到气动特性的快速预测,对升力系数和阻力系数预测结果的平均相对误差均可控制在8%以内。重点研究了不同卷积层数量、卷积核数量、卷积核尺寸对模型性能的影响规律:CNN的不同层次特征对应不同滤波频率,卷积层数增加会捕获更多高频特征量;增加卷积核数量可提取更多冰形特征,提升模型性能,但数量过多会增加冗余特征,降低模型泛化性能;阻力系数预测模型对卷积核数量的最低要求大于升力系数,其原因在于,相较升力系数,阻力系数不仅受翼面压差影响,还受摩阻特性影响,其建模所需的关键特征数量多于升力系数;增大卷积核尺寸,可扩大卷积操作“视野”,增强对冰形整体特征信息的提取,有利于提升模型泛化性能。相关结论为飞机结冰气动特性实时动态预测与监测提供了新的思路和方法支撑。 相似文献
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针对复杂环境下的固定翼无人机飞行控制问题,考虑输入饱和以及复杂外界干扰的影响,提出一种基于自适应滑模控制方法的固定翼无人机飞行控制策略。首先,对固定翼无人机模型进行介绍,将模型分为姿态子系统和速度子系统;其次,针对姿态子系统和速度子系统的特点以及控制需求,分别采用自适应多变量螺旋滑模和自适应快速超螺旋滑模设计姿态控制器和速度控制器,该策略无需设计干扰观测器对外界干扰进行估计,仍然可以实现固定翼无人机对姿态参考指令和速度参考指令的有限时间精确跟踪,并基于Lyapunov的稳定性分析方法证明了闭环系统的稳定性。最后,对本文所提出的控制策略进行了仿真验证,结果表明该控制策略具有良好的控制性能。 相似文献
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倾转旋翼机由于需要兼顾垂直起降和高速平飞2种典型工况下的动力需求,采用大直径旋翼作为推进装置会使机翼大部分处于旋翼滑流区内,这与常规螺旋桨飞机存在较大差异。为评估不同数值计算方法并研究旋翼滑流对倾转旋翼机气动特性的影响,针对选取两叶旋翼的某倾转旋翼机方案,利用激励盘模型、多参考系(MRF)模型、滑移网格模型分别进行了巡航状态下旋翼滑流对全机气动特性影响的数值模拟研究。结果表明:相对于无滑流状态,滑流定常影响使全机阻力增大,最大升阻比降低了7.5%,尾翼产生的升力增大,纵向静稳定度增加了17.1%,全机低头力矩增大;当迎角较小时,滑流虽然改变了机翼表面的升力分布,但是全机升力变化不大;滑流非定常影响会使全机气动特性产生周期性波动,升力系数波动幅度为9.0%,阻力系数波动幅度为10.8%,并且随着迎角的增大,波动幅度也越大。 相似文献
860.