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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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公开(公告)号：CN111814246B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202010530568.X
申请日：2020-06-11
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 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 一种基于生成对抗网络的翼型反设计方法，包括步骤如下：步骤1：构建翼型‑气动曲线数据库；步骤2：设计从压力系数曲线坐标到翼型坐标的生成对抗网络；步骤3：将步骤1中得到的N组数据对送入步骤2中设计的生成对抗网络中，并采用迭代训练的方式迭代优化生成器和判别器，达到纳什均衡后，保留生成器Gtrain，丢弃判别器；步骤4：将测试气动曲线送入步骤3中训练得到的生成器Gtrain中，得到预测的翼型以及对应的马赫数、雷诺数和攻角；步骤5：对步骤4中得到的翼型坐标进行曲线平滑，得到光滑的翼型表面。本发明通过压力系数曲线直接推导出翼型形状，同时推导出当前压力系数曲线对应的马赫数、雷诺数及攻角，更高效，更精确。
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公开(公告)号：CN114706416A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210083757.6
申请日：2022-01-21
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G05D1/10
Abstract: 本说明书实施例公开了一种倾转四旋翼飞机的过渡飞行控制方法。本申请中采用泰勒展开将QTR飞机非仿射动力学系统变成当前状态点附近的增量式仿射系统，然后采用增量动态逆方法设计过渡阶段控制律，实现悬停模式和平飞模式之间的稳定过渡。这种控制方法不仅能对消系统非线性特性，更重要的是能解决QTR飞机过渡阶段非仿射特性带来的控制律设计难题，其鲁棒性比传统带积分环节的等效控制输入方法还要好，飞行模式切换时也不会引入控制指令跳变。
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公开(公告)号：CN106707759B
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201710085008.6
申请日：2017-02-17
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: 本发明提供了一种飞机Herbst机动控制方法，所述方法基于动态逆思想，设计的控制器包括外环航迹控制器与内环姿态控制器，外环航迹控制器计算实现设定机动航迹的迎角指令、侧滑角指令、绕速度矢滚转角指令以及控制飞机速度的发动机推力指令，内环姿态控制器通过操纵飞机气动舵面以及推力矢量控制飞机的迎角、侧滑角与绕速度矢滚转角。采用本方法得到了外环航迹控制器的解析表达式，其中迎角指令控制器具有PID控制器中的I控制器形式，避免了复杂的数值计算，同时可以调节控制指令求解精度，更加适用于工程领域的飞机Herbst机动控制器设计。
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Patent Agency Ranking
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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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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