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121.
针对目前环量控制技术中射流参数与迎角对翼型气动特性的影响高度耦合,对应非定常气动力模型精度较差的研究现状,基于环量控制翼型强迫俯仰振动数值模拟数据,借助Kriging模型实现环量控制翼型的定常气动力插值,借助微分方程模型完成了适用于环量控制翼型的线性微分方程建模,采用两步线性回归参数辨识方法辨识线性微分方程模型中特征时间常数等参数,对高动量系数大振幅流动状态下的非线性影响进行修正。研究结果表明:基于Kriging模型实现的环量控制翼型定常气动力插值精度较传统气动导数模型高,建立的环量控制翼型非定常气动力模型能够精确预测不同流动状态下的气动力和力矩系数变化情况。 相似文献
122.
临近空间高超声速飞行器大面积区域可能广泛采用纳米酚醛气凝胶(IPC)材料,获取高超声速气动加热作用下IPC材料的高温热物性参数,对于高超声速飞行器热防护系统的精细化设计具有重要的意义。考虑烧蚀效应的材料高温热物性参数辨识方法研究,基于Ablation Workshop烧蚀热响应标准算例对高温热物性参数辨识方法进行验证,计算结果表明:热物性参数辨识分析方法计算精度较高;通过带分层温度/烧蚀传感器的IPC材料电弧风洞试验,得到典型来流状态下不同厚度IPC材料内部的温度分布及热解厚度分布数据,通过辨识获得高温烧蚀条件下IPC材料热导率随温度的变化关系,IPC材料原始层热导率在温度低于800 K时随温度缓慢上升(热导率维持在0.1 W/(m·K)以下),之后材料热解使得热导率发生突变,碳化层热导率在温度高于800 K时随着温度的上升急剧增大,到1 300 K左右时上升到0.17 W/(m·K)。 相似文献
123.
涡轮冷却器动态特性研究 总被引:2,自引:0,他引:2
应文江 《南京航空航天大学学报》1994,26(2):230-236
从飞机空调的温度控制系统设计的需要出发,首先用理论推导的方法求得涡轮冷却器的动态数学模型的结构形式,然后提出不用理论推导的方法求得涡轮冷却器动态数学模型的模型参数,而用辨识实验的方法求得涡轮冷却器的动态数学模型的模型参数。还推导了辨识的计算公式,论述了辨识实验的方法、步骤和结果。最后提出了涡轮冷却器动态特性的计算方法,并且以欧拉法为例论述了涡轮冷却器动态特性计算的具体公式和步骤。 相似文献
124.
在解决线性参变(LPV)模型的辨识问题上,最小二乘算法以结构简单、计算复杂度低等优点被大量使用。但最小二乘算法辨识结果受制于计算精度和模型近似精度,而这两者在同一个系统中是互斥的。因此,该算法的辨识结果与真值总是存在一定的误差。另外,在高阶LPV模型辨识或采样成本高的情况下,一般模型参数要多于辨识数据,而此时最小二乘算法很难得到稳定的辨识结果。本文提出的动态压缩测量辨识(DCMI)算法从两个方面提高在该情况下的系统辨识精度。其一,利用“匀速变化”及“非匀速变化”模型表示参变函数,以提高模型近似精度。其二,利用压缩感知理论的欠采样能力,在同等数据量的情况下提高参数的计算精度、扩大模型的计算规模。仿真结果表明,基于“匀速变化”模型DCMI算法可以准确地辨识出LPV函数,而且该算法在辨识数据不足的情况下仍然能够获得稳定的辨识结果。 相似文献
125.
非线性系统的动态神经网络自适应辨识 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了用双层动态神经网络在线辨识非线性动态系统的方法。神经网络的权重在线学习,不需要离线训练。在无逼近误差和扰动的理想情况下,所提出的在线算法能保证辨识误差趋于零,基函数持续激励条件能保证权重趋于零。在非理想情况下,权重调整律采用e修正权重算法,它是BP算法的推广,不需要基函数的持续激励条件。基于李雅普诺夫稳定性理论保证了自适应辨识系统的稳定性。仿真算例说明了所提出的动态神经网络自适应辨识的有效性 相似文献
126.
谢义成 《南京航空航天大学学报》1988,(Z1)
本文以PN-01型制导陀螺平台系统为对象,对其横滚通道和俯仰通道的随机漂移进行了数据采集和平稳化处理,并建立了随机数学模型。模型残量检验表明,所建立的平台系统随机漂移数学模型是适用的。从而为今后进一步改善平台系统的精度提供了必要的数学模型。 相似文献
127.
在分析了目前进行飞行器大攻角气动特性研究所采用的尾旋风洞试验、常规风洞自由飞试验和遥控模型自由飞试验的优缺点之基础上指出:把系统辨识方法与这些试验方法结合起来,是一种行之有效的研究飞行器大攻角气动问题的技术途径,它可以简化这些试验方法的一些技术环节,提高试验精度。若气动数据来源于尾旋风洞,这种新方法只能研究飞机的发展尾旋和改出尾旋;若气动数据来源于常规风洞,这种新方法也只能研究飞行器的大攻角、偏离、过失速和失速性滚摆/滚转模态;只有通过模型自由飞获取气动数据,这种新方法才有可能研究包括尾旋全过程在内的各种大攻角飞行模态。 相似文献
128.
针对小型无人机(UAVs)研制中操稳特性和飞行控制律设计评估对气动参数辨识的需求,提出了一种混合遗传粒子群优化算法(HGAPSO)。该算法以粒子群优化算法(PSO)为主体,在粒子优化路径中,引入遗传算法(GA)的交叉变异操作,增强粒子群跳出局部最优的能力;同时采用Kent映射改进粒子种群的初始化,使初始种群在可行解空间内分布更加均匀,增强全局优化能力。基于仿真结果,依据辨识准度及辨识成功率,对比了HGAPSO、常规PSO和GA优化算法气动参数辨识的结果,然后用蒙特卡洛仿真测试随机观测噪声的影响,结果表明该算法兼备PSO算法高的搜索效率和GA算法的全局优化能力,对随机观测噪声不敏感。最后,通过设计小型UAV试飞示例进行综合应用评价,结果表明:HGAPSO算法基于真实试飞数据进行气动参数辨识取得了满意结果,具有良好的实用性。 相似文献
129.
130.
利用基于椭圆成形方法建立的二次回转曲面加工误差模型,并用最小二乘方法建立了二次回转曲面铣磨误差辨识模型。考虑到各项误差对面形误差影响的相似性,分析了合并、分开辨识相似误差所引入的误差,以此得到处理相似误差的策略。 相似文献