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公开(公告)号：CN116976011A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202311221653.8
申请日：2023-09-21
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种低高保真度气动数据特征关联深度复合网络模型及方法，该模型包括：低保真度网络和高保真度网络；其中，低保真度网络包括低保真度线性网络和低保真度非线性网络；高保真度网络包括线性变换网络和高保真度非线性网络；低保真度线性网络通过线性变换网络与高保真度非线性网络连接。本发明更明确地用线性变换的方式建立低、高保真度气动数据之间的关联关系，从而简化了模型结构，提升了模型的泛化能力，模型的预测性能更优。
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公开(公告)号：CN115238836A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202211162350.9
申请日：2022-09-23
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G06K9/62 , G06F30/20 , G06F119/10
Abstract: 本申请公开了一种基于气动数据和物理模型相关度的融合方法，综合利用了来自于不同气动数据源的气动数据的优点，在降低试验代价的同时，为提高数据的预测精度提供了条件。与基于不确定度来源的气动数据融合算法相比，本申请不需要获取气动数据的不确定度信息，局限性更小。与现有的基于气动力建模的数据融合算法相比，本发明不需要将来源气动数据区分为不同精度，适用性更强。本申请中的方法适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法。
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公开(公告)号：CN114896830A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210825423.1
申请日：2022-07-14
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G06F30/20 , G06F17/13 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种导弹非线性非定常气动力微分方程模型辨识方法，包括：S1：数据准备：利用风洞试验或CFD计算得到导弹静态气动力和力矩系数、大振幅俯仰振荡气动力和力矩系数时间历程的动态数据表，并经过数据处理后生成气动建模的输入数据文件；S2：将气动力分解为静态气动力、俯仰阻尼和下洗迟滞增量、非定常增量，采用一阶微分方程描述非定常增量，构建气动力微分方程模型；S3：将气动力微分方程模型辨识问题转化为动态系统的参数辨识问题；S4：利用所述气动数据，基于最小二乘准则，采用Gauss‑Newton优化算法辨识获取模型参数的估计值。本发明适用于全攻角范围，模型泛化性能强。
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公开(公告)号：CN114611416B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210511409.4
申请日：2022-05-12
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G06F30/27 , G06F17/12 , G06N20/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及导弹非线性非定常气动特性LS‑SVM建模方法，该方法将导弹气动力分解为静态气动力与动态运动产生的气动力增量之和，采用LS‑SVM建模方法建立动态气动力增量模型，其中用有限采样点近似描述运动历程，以反映运动历程对气动特性的影响；采用奇异值分解方法求解LS‑SVM的线性方程组，进行模型训练；采用训练‑校验方法确定罚因子和核宽度，以提高LS‑SVM模型的泛化性能。目的在于提供一种基于机器学习的导弹大攻角机动气动力建模方法。
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公开(公告)号：CN112046761B
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202010771628.7
申请日：2020-08-04
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: B64D15/20
Abstract: 本发明公开了一种基于统计检验和滤波的飞机结冰在线探测方法，所述飞机结冰在线探测方法至少包括如下步骤：S1：采集飞行过程中的飞行状态测量数据、发动机推力数据和舵偏输入数据；S2：利用广义似然比检验方法探测结冰开始时刻；S3：生成扰动信号叠加到舵偏输入数据上，同时利用H∞滤波方法对飞行状态测量数据进行联合状态估计和受结冰影响气动导数辨识；S4：利用广义似然比检验方法探测结冰结束时刻；S5：停止生成和叠加舵偏扰动信号，继续利用H∞滤波对测量数据进行联合状态估计和受结冰影响气动导数辨识直至飞行结束。通过将结冰快速检测与参数估计方法相结合，获得一种功能更强的飞机结冰探测算法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112046761A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010771628.7
申请日：2020-08-04
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: B64D15/20
Abstract: 本发明公开了一种基于统计检验和滤波的飞机结冰在线探测方法，所述飞机结冰在线探测方法至少包括如下步骤：S1：采集飞行过程中的飞行状态测量数据、发动机推力数据和舵偏输入数据；S2：利用广义似然比检验方法探测结冰开始时刻；S3：生成扰动信号叠加到舵偏输入数据上，同时利用H∞滤波方法对飞行状态测量数据进行联合状态估计和受结冰影响气动导数辨识；S4：利用广义似然比检验方法探测结冰结束时刻；S5：停止生成和叠加舵偏扰动信号，继续利用H∞滤波对测量数据进行联合状态估计和受结冰影响气动导数辨识直至飞行结束。通过将结冰快速检测与参数估计方法相结合，获得一种功能更强的飞机结冰探测算法。
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公开(公告)号：CN116956471B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311204075.7
申请日：2023-09-19
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06F30/28 , G06F18/214 , G06F18/2411 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本申请公开了一种大型运输机的气动力预测方法、装置、设备及介质，涉及飞机模拟技术领域，该方法包括：采集目标大型运输机的飞行状态参数；确定与所述飞行状态参数对应的目标气动力预测模型，并从预设预测逻辑中选定所述目标气动力预测模型的目标预测逻辑；利用所述目标气动力预测模型的目标预测逻辑对所述飞行状态参数进行处理，以得到所述目标大型运输机的六分量气动力。通过上述方案，利用针对目标大型运输机的目标气动力预测模型对飞行状态(56)对比文件汪清;钱炜祺;丁娣.飞机大迎角非定常气动力建模研究进展.航空学报.2016,第37卷(第08期),2331-2347.
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公开(公告)号：CN116976011B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311221653.8
申请日：2023-09-21
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种低高保真度气动数据特征关联深度复合网络模型及方法，该模型包括：低保真度网络和高保真度网络；其中，低保真度网络包括低保真度线性网络和低保真度非线性网络；高保真度网络包括线性变换网络和高保真度非线性网络；低保真度线性网络通过线性变换网络与高保真度非线性网络连接。本发明更明确地用线性变换的方式建立低、高保真度气动数据之间的关联关系，从而简化了模型结构，提升了模型的泛化能力，模型的预测性能更优。
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公开(公告)号：CN116956471A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202311204075.7
申请日：2023-09-19
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06F30/28 , G06F18/214 , G06F18/2411 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本申请公开了一种大型运输机的气动力预测方法、装置、设备及介质，涉及飞机模拟技术领域，该方法包括：采集目标大型运输机的飞行状态参数；确定与所述飞行状态参数对应的目标气动力预测模型，并从预设预测逻辑中选定所述目标气动力预测模型的目标预测逻辑；利用所述目标气动力预测模型的目标预测逻辑对所述飞行状态参数进行处理，以得到所述目标大型运输机的六分量气动力。通过上述方案，利用针对目标大型运输机的目标气动力预测模型对飞行状态参数进行处理，能够提高大型运输机的气动力预测准确度。
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公开(公告)号：CN114896830B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210825423.1
申请日：2022-07-14
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G06F30/20 , G06F17/13 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种导弹非线性非定常气动力微分方程模型辨识方法，包括：S1：数据准备：利用风洞试验或CFD计算得到导弹静态气动力和力矩系数、大振幅俯仰振荡气动力和力矩系数时间历程的动态数据表，并经过数据处理后生成气动建模的输入数据文件；S2：将气动力分解为静态气动力、俯仰阻尼和下洗迟滞增量、非定常增量，采用一阶微分方程描述非定常增量，构建气动力微分方程模型；S3：将气动力微分方程模型辨识问题转化为动态系统的参数辨识问题；S4：利用所述气动数据，基于最小二乘准则，采用Gauss‑Newton优化算法辨识获取模型参数的估计值。本发明适用于全攻角范围，模型泛化性能强。
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