[发明专利]一种基于改进Goman模型的非线性非定常气动力建模方法

权利要求书

1.一种基于改进Goman模型的非线性非定常气动力建模方法，其特征在于，包括以下内容：

S1、建立Goman模型；

S2、Goman模型描述气流分离点动态特性时，引入攻角速率及分离位置指数项的影响，从而形成改进Goman模型；

S3、建立模型参数识别框架；

S4、基于参数识别框架，辨识静态气动力模型参数；

S5、基于参数辨识框架，辨识动态气动力模型参数；

S6、基于静态气动力模型参数和动态气动力模型参数，完成气动力模型建模；

Goman模型采用表达式(1)描述气流分离点的动态特性：

改进Goman模型通过表达式(2)描述气流分离点的动态特性：

其中，τ₁为松弛时间常数，τ₂为总时间延迟，x为分离位置,t为时间，α为攻角，为攻角速率；x^γ为分离位置指数项，γ引入x的非线性影响；sign(·)为符号函数，保持方向的影响；表征v控制的非线性影响；

Goman模型采用表达式(3)描述气流分离点的静态特性：

其中，δ为影响稳态分离曲线的斜率，参数α^*描述水平位置。

2.如权利要求1所述的一种基于改进Goman模型的非线性非定常气动力建模方法，其特征在于，分离位置指数项替换Goman模型描述气流分离点动态特性时分离位置的表达。

3.如权利要求1所述的一种基于改进Goman模型的非线性非定常气动力建模方法，其特征在于，基于风洞数据，采用标准的最小二乘估计方法，辨识静态气动力模型参数和动态气动力模型参数。

4.如权利要求1所述的一种基于改进Goman模型的非线性非定常气动力建模方法，其特征在于，辨识静态气动力模型参数包括以下内容：

首先静态参数赋任意初值，动态参数为0；

调用最小二乘算法，优化静态参数,对应攻角下的分离位置x通过表达式(3)得；

最小二乘算法通过反复迭代，不断自动修正静态参数，当满足优化指标时，自动输出最终的最优静态参数。

5.如权利要求2所述的一种基于改进Goman模型的非线性非定常气动力建模方法，其特征在于，辨识动态气动力模型参数包括以下内容：

首先动态参数赋任意初值，静态参数为最优静态参数；

调用最小二乘算法，优化动态参数；

最小二乘算法通过反复迭代，不断自动修正动态参数，当满足优化指标时，自动输出最终的最优动态参数。

6.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，处理器执行所述程序时实现权利要求1-5任一项所述的方法。

7.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1-5任一项所述的方法。

8.一种处理器，其特征在于，处理器用于运行程序，程序运行时执行权利要求1-5任一项所述的方法。