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公开(公告)号：CN119783259A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411899342.1
申请日：2024-12-23
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G06F30/15 , G06F30/28 , G06F8/34 , G06F8/36 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种通用可视化飞行仿真系统，涉及飞行仿真领域；本发明，将Python和UE相结合的技术路线来实现飞行仿真和可视化渲染。其中，Python语言实现飞行器制导、控制与仿真解算，体现Python语言的自主可控和灵活高效；UE实现飞行过程的可视化展示，体现其在高逼真度3D渲染方面的优势，同时实现代码可编辑和免费使用；该飞行仿真系统，通过模块化思想构建，能够灵活替换仿真模型，实现不同类型、不同数量飞行器的飞行仿真。
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公开(公告)号：CN114219333A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111565264.8
申请日：2021-12-20
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G06Q10/06
Abstract: 一种三维地形中传感器部署点规划方法、系统及存储介质，该方法包括以下步骤：建立待覆盖区域的三维地形；输入指定覆盖率、传感器的参数值和部署高度，计算传感器的初始数量并给出传感器的初始部署坐标；建立基于可视域算法的目标函数；利用模式搜索算法调用所述目标函数，优化各传感器的坐标点，计算优化后的传感器覆盖率；比较优化后的传感器覆盖率与指定覆盖率的大小，若优化后的传感器覆盖率大于或等于指定覆盖率，则规划结束，若优化后的传感器覆盖率小于指定覆盖率，则传感器数量加1并返回步骤四。本发明能够避免在部署规划过程中陷入局部最优，有效地提高部署规划的合理性和整体的覆盖率，实现数量最少的传感器部署达到期望的指定覆盖率。
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公开(公告)号：CN119026527B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411517736.6
申请日：2024-10-29
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G06F30/28 , G06F30/27 , G06F17/13 , G06N3/0499 , G06N3/048 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于内嵌物理知识神经网络的非定常气动力建模方法，涉及建模技术领域；其将大迎角非定常气动力物理知识嵌入深度神经网络进行大迎角非定常气动力建模，克服了计算复杂和参数辨识困难，并能够用稀疏的非定常气动力数据训练得到具备可解释性、预测精度较高的大迎角非定常气动力模型。本发明不需要对物理机理进行深入的研究，而是可以直接选择相应背景下的具有代表性的物理方程进行结构和物理意义的研究，降低了对技术人员专业知识的要求，大大缩短了建模时间。
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公开(公告)号：CN118672136A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410685672.4
申请日：2024-05-30
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种飞行器最大似然参数辨识方法，涉及飞行器参数辨识技术领域，包括：首先将飞行器动力学系统表示为离散形式的增广非线性动力学系统，待辨识参数为系统参数β、初始增广状态均值#imgabs0#和协方差P0、过程噪声协方差Q、测量噪声协方差R；再对于给定的#imgabs1#P0、Q、R初始估计，采用平方根无迹卡尔曼滤波器进行前向状态估计；然后采用无迹Rauch–Tung–Striebel平滑器进行后向状态平滑；再更新#imgabs2#P0、Q、R的估计；最后重复执行上述步骤，直至收敛或达到指定迭代步数，计算参数估计值#imgabs3#本发明，具有很好的鲁棒收敛性。
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公开(公告)号：CN114219333B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202111565264.8
申请日：2021-12-20
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G06Q10/0631
Abstract: 一种三维地形中传感器部署点规划方法、系统及存储介质，该方法包括以下步骤：建立待覆盖区域的三维地形；输入指定覆盖率、传感器的参数值和部署高度，计算传感器的初始数量并给出传感器的初始部署坐标；建立基于可视域算法的目标函数；利用模式搜索算法调用所述目标函数，优化各传感器的坐标点，计算优化后的传感器覆盖率；比较优化后的传感器覆盖率与指定覆盖率的大小，若优化后的传感器覆盖率大于或等于指定覆盖率，则规划结束，若优化后的传感器覆盖率小于指定覆盖率，则传感器数量加1并返回步骤四。本发明能够避免在部署规划过程中陷入局部最优，有效地提高部署规划的合理性和整体的覆盖率，实现数量最少的传感器部署达到期望的指定覆盖率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114462293A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202111564646.9
申请日：2021-12-20
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
Abstract: 本发明涉及高超声速目标技术领域，具体地说，涉及一种高超声速目标中长期轨迹预测方法，其包括以下步骤：步骤1、根据雷达探测目标的信息，通过滤波算法获得目标的位置、速度状态信息；步骤2、通过目标跟踪得到的历史状态信息，计算气动参数序列αVTC，然后建立其LSTM预测模型；步骤3、利用训练好的LSTM模型预测αVTC，而后根据预测结果获得目标的中长期预测的轨迹；步骤4、目标再入机动或机动模式发生变化时，按照步骤1、步骤2生成新序列αVTC，并依此更新LSTM模型，然后返回步骤3。本发明能较佳地预测中长期轨迹。
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公开(公告)号：CN113777931A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111317075.9
申请日：2021-11-09
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了结冰翼型气动模型构造方法、装置、设备及介质，该方法包括：从翼型数据库中选择任一翼型作为基准翼型并获取所述基准翼型的结冰翼型数据；根据结冰翼型数据生成相应翼型的非结构化网格并计算结冰翼型在预设马赫数和预设攻角条件下的气动系数；根据所述气动系数构建结冰翼型气动模型的训练集和测试集；搭建结冰翼型气动模型的网络，包括主干网络和分支网络；对搭建的网络进行网络训练，得到结冰翼型气动模型。本发明与现有的基于计算流体动力学的结冰翼型气动系数计算方法相比，所构造的结冰翼型气动模型具有更快的预测速度。本发明可以将飞行状态作为输入去预测气动系数，在测试数据集上具有更强的泛化能力。
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公开(公告)号：CN119203800B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411731968.1
申请日：2024-11-29
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 , G06F30/15 , G06N3/0455 , G06N3/092 , G06N3/084 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本申请公开了一种飞行器天地相关性表征方法、装置、设备及存储介质，涉及空气动力学技术领域，包括：基于飞行器的预设隐变量数据确定当前隐变量表征，利用当前隐变量表征、飞行器的预设气动性能指标和飞行器状态数据构建当前全要素样本集；预设隐变量数据包括天空飞行试验环境数据、风洞试验环境数据、飞行器外形特征数据；利用预设深度学习模型及当前全要素样本集进行模型训练、泛化误差评估；基于评估结果对预设隐变量数据进行重采样，并利用新的当前量表征重新跳转至构建当前全要素样本集的步骤，以构建目标二阶优化曲面；将最小化泛化误差作为目标，基于目标二阶优化曲面确定目标隐变量表征及目标天地相关性预测模型。提高了可解释性。
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公开(公告)号：CN117270574B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311544575.5
申请日：2023-11-20
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G05D1/46
Abstract: 本发明提供基于虚拟目标的固定翼无人机飞行编队试验方法，属于无人机飞行控制技术领域，解决了现有飞行编队试验风险高的问题；本发明中，通过设置单个或多个虚拟目标的飞行参数，建立虚拟目标运动模型，计算虚拟目标与真实无人机间距离等相关参数，来解算出真实无人机和虚拟无人机的编队状态指令和对应的控制指令，并将虚拟无人机的控制指令输入至虚拟目标的对应模型中，将真实无人机的控制指令发送至真实无人机的作动器，从而控制真实无人机在编队飞行过程中的速度、位置和姿态，实现其与(56)对比文件Moshu Qian;Zhu Wu;BinJiang.Cerebellar Model ArticulationNeural Network-Based Distributed FaultTolerant Tracking Control With ObstacleAvoidance for Fixed-Wing UAVs《.IEEETransactions on Aerospace and ElectronicSystems 》.2023,第6841-6852页.Yongran Zhi, Lei Liu , Bin Guan, BoWang, Zhongtao Cheng, HuijinFan.Distributed robust adaptive formationcontrol of fixed-wing UAVs with unknownuncertainties and disturbances《.AerospaceScience and Technology》.2022,第1-20页.
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公开(公告)号：CN117270574A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311544575.5
申请日：2023-11-20
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提供基于虚拟目标的固定翼无人机飞行编队试验方法，属于无人机飞行控制技术领域，解决了现有飞行编队试验风险高的问题；本发明中，通过设置单个或多个虚拟目标的飞行参数，建立虚拟目标运动模型，计算虚拟目标与真实无人机间距离等相关参数，来解算出真实无人机和虚拟无人机的编队状态指令和对应的控制指令，并将虚拟无人机的控制指令输入至虚拟目标的对应模型中，将真实无人机的控制指令发送至真实无人机的作动器，从而控制真实无人机在编队飞行过程中的速度、位置和姿态，实现其与虚拟目标间的距离保持等效果；本发明可有效降低飞行试验风险，节约固定翼无人机编队飞行试验成本，提高固定翼无人机编队飞行效率。
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