[發明專利]一種飛行試驗與地面仿真氣動力數據綜合建模方法有效
| 申請號： | 201811625150.6 | 申請日： | 2018-12-28 |
| 公開（公告）號： | CN109635494B | 公開（公告）日： | 2023-08-01 |
| 發明（設計）人： | 王貴東;王超 | 申請（專利權）人： | 中國航天空氣動力技術研究院 |
| 主分類號： | G06F30/27 | 分類號： | G06F30/27;G06F30/28;G06N3/0499;G06F113/08;G06F119/14 |
| 代理公司： | 中國航天科技專利中心 11009 | 代理人： | 龐靜 |
| 地址： | 100074 *** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 飛行 試驗 地面 仿真 氣動力 數據 綜合 建模 方法 | ||
1.一種飛行試驗與地面仿真氣動力數據綜合建模方法，其特征在于，步驟如下：
在飛行器的飛行包絡范圍內，進行氣動力計算地面仿真，獲取全空域、全速域的氣動力仿真數據，并轉換成氣動力仿真樣本；
進行飛行試驗，獲取10次以上的飛行試驗狀態測量數據；
對所述的飛行試驗狀態測量數據，根據氣動力辨識方法，獲得多次飛行試驗的氣動力辨識數據樣本；
將上述氣動力辨識數據樣本以及氣動力仿真樣本一起作為總樣本,利用基于人工智能的BP神經網絡方法，通過機器學習，建立綜合了飛行試驗與地面仿真數據的飛行器全空域、全速域氣動力數學模型；
氣動力仿真樣本的轉換通過下述方式實現：
將得到的氣動力仿真數據制成氣動數據表，所述的氣動數據表包括仿真輸入參數以及對應的輸出；
將氣動數據表中的每個仿真輸入參數在飛行包絡范圍內生成相同數量的隨機數，根據正交組合方式得到新的氣動數據表；
利用多元插值方式確定新的氣動數據表中的輸出，將新的氣動數據表中的輸入參數及輸出作為氣動力仿真樣本；
在獲得飛行試驗氣動力數據樣本之前對所述的飛行試驗狀態測量數據進行數據處理、獲取飛行試驗標稱數據；之后對飛行試驗標稱數據進行氣動力辨識，獲得多次飛行試驗的氣動力辨識數據樣本；
所述的獲取飛行試驗標稱數據通過下述方式實現:
建立飛行試驗狀態測量參數誤差模型；
利用極大似然方法，根據飛行試驗狀態測量數據中的彈道坐標預測誤差最小，估計上述誤差模型中的未知參數，得到確定的誤差模型；
利用確定的誤差模型修正飛行試驗狀態測量數據；
利用每次飛行試驗過程中風場的測量數據修正對應飛行試驗狀態測量中的速度數據。
2.根據權利要求1所述的一種飛行試驗與地面仿真氣動力數據綜合建模方法，其特征在于所述的多元插值方式從氣動數據表中最外層開始依次利用一元插值方式進行插值，直至第一層插值完成。
3.根據權利要求1所述的一種飛行試驗與地面仿真氣動力數據綜合建模方法，其特征在于：所述隨機數的數量不少一萬。
4.根據權利要求1或3所述的一種飛行試驗與地面仿真氣動力數據綜合建模方法，其特征在于：所述的隨機數在飛行試驗覆蓋的范圍內的數量不大于飛行試驗的氣動力辨識數據樣本數量的10％。
5.根據權利要求1所述的一種飛行試驗與地面仿真氣動力數據綜合數學建模方法，其特征在于所述的氣動力辨識方法如下：
利用飛行試驗狀態測量數據或者飛行試驗標稱數據中的速度、姿態計算攻角和側滑角；
利用大氣模型計算聲速，再利用所述速度計算得到馬赫數；
利用大氣模型計算大氣密度，并利用所述速度計算得到動壓；
利用飛行試驗狀態測量數據或者飛行試驗標稱數據中的加速度、飛行器質量、參考面積結合所述的動壓計算得到氣動力系數；
利用飛行試驗狀態測量數據或者飛行試驗標稱數據中的角速率通過微分得到角加速率，再利用飛行器的轉動慣量、參考面積、參考長度結合所述的動壓得到氣動力矩系數。
6.根據權利要求1所述的一種飛行試驗與地面仿真氣動力數據綜合建模方法，其特征在于：BP神經網絡的最優層數為3層，每層神經元數分別為M、M-1、M-2，這樣得到的模型預測誤差最小，其中M為輸入參數個數。
7.根據權利要求6所述的一種飛行試驗與地面仿真氣動力數據綜合建模方法，其特征在于：所述的輸入參數個數M值為8個，分別為高度h，馬赫數Ma，迎角α，側滑角β，四個舵偏角δ1、δ2、δ3、δ4。
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