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公开(公告)号:CN119578200A
公开(公告)日:2025-03-07
申请号:CN202410932674.9
申请日:2024-07-12
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06F30/15 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F30/23 , G06F119/14 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种飞行器非定常气动力预测方法、系统、设备和介质,涉及飞行器建模与时间序列预测技术领域。本发明通过构建LSTM神经网络预测模型,运用滑动窗口处理后的飞行器非定常气动力时间序列数据集作为训练数据集,对LSTM神经网络预测模型进行训练,利用训练好的LSTM神经网络预测模型,在线实时预测新的来流扰动下的飞行器非定常气动力性能的变化。该方法对于来流扰动下的飞行器姿态角和非定常气动力性能的预测响应快速,准确率高,同时可以为减轻飞行器振动,飞行姿态控制等工程问题提供参考。