[发明专利]一种飞行试验与地面仿真气动力数据综合建模方法有效

专利信息
申请号: 201811625150.6 申请日: 2018-12-28
公开(公告)号: CN109635494B 公开(公告)日: 2023-08-01
发明(设计)人: 王贵东;王超 申请(专利权)人: 中国航天空气动力技术研究院
主分类号: G06F30/27 分类号: G06F30/27;G06F30/28;G06N3/0499;G06F113/08;G06F119/14
代理公司: 中国航天科技专利中心 11009 代理人: 庞静
地址: 100074 *** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明公开了一种飞行试验与地面仿真气动力数据综合建模方法,用于根据10次以上的飞行试验数据样本,以及飞行器的飞行包络范围内的气动力地面仿真数据,建立飞行器的全空域、全速域气动力数学模型。本发明首先在飞行器的飞行包络范围内,进行气动力计算地面仿真,获取全空域、全速域的气动力仿真数据,并转换成气动力仿真样本。进而进行飞行试验,获取10次以上的飞行试验状态测量数据,并根据气动力辨识方法,获得多次飞行试验的气动力辨识数据样本。最后,将上述气动力辨识数据样本以及气动力仿真样本一起作为总样本,利用基于人工智能的BP神经网络方法,通过机器学习,建立综合了飞行试验与地面仿真数据的飞行器全空域、全速域气动力数学模型。
搜索关键词: 一种 飞行 试验 地面 仿真 气动力 数据 综合 建模 方法
【主权项】:
1.一种飞行试验与地面仿真气动力数据综合建模方法,其特征在于,步骤如下:在飞行器的飞行包络范围内,进行气动力计算地面仿真,获取全空域、全速域的气动力仿真数据,并转换成气动力仿真样本;进行飞行试验,获取10次以上的飞行试验状态测量数据;对所述的飞行试验状态测量数据,根据气动力辨识方法,获得多次飞行试验的气动力辨识数据样本;将上述气动力辨识数据样本以及气动力仿真样本一起作为总样本,利用基于人工智能的BP神经网络方法,通过机器学习,建立综合了飞行试验与地面仿真数据的飞行器全空域、全速域气动力数学模型。
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