公开(公告)号：CN117172101A

公开(公告)日：2023-12-05

申请号：CN202311008960.8

申请日：2023-08-11

Applicant: 中国空气动力研究与发展中心低速空气动力研究所

Inventor： 徐若洋 ,  岑飞 ,  蒋永 ,  郭亮 ,  陈滨琦 ,  魏政磊 ,  杨宇 ,  郭天豪

IPC: G06F30/27 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F17/18 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明涉及在线建模技术领域，提供了一种基于OS‑ELM模型的气动力在线建模方法，基于气动系数的表达式及对气动系数产生影响的参数，得到特征向量的表达式，然后将特征向量的表达式和气动系数的表达式进行组合得到样本的表达式，通过获取飞行器飞行过程中的运动数据并代入样本的表达式得到训练样本，最后通过训练样本对OS‑ELM模型进行训练，得到训练完成后的气动力模型。通过采用OS‑ELM模型，极大地简化了神经网络结构和参数更新过程，随着实时数据不断到达，输出权值可以在前一步的基础上递推而得，避免了输出权值的重新求解计算，且OS‑ELM模型结构简单，对硬件条件要求不高，训练收敛速度快，使该气动力模型具有很好的工程应用价值。

公开(公告)号：CN116735146A

公开(公告)日：2023-09-12

申请号：CN202311008961.2

申请日：2023-08-11

Applicant: 中国空气动力研究与发展中心低速空气动力研究所

Inventor： 徐若洋 ,  岑飞 ,  蒋永 ,  陈滨琦 ,  郭亮 ,  郭天豪 ,  魏政磊 ,  杨宇 ,  任忠才

IPC: G01M9/08 ,  B64F5/60 ,  G06F30/27 ,  G06F30/28 ,  G06F18/214 ,  G06F113/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明涉及风洞实验技术领域，提供了一种建立气动力模型的风洞实验方法及系统，对飞行器施加训练激励信号；获取传感器的传感器数据，得到训练样本；基于所述训练样本对OS‑ELM进行训练，得到气动力模型；对气动力模型的泛化能力进行验证。通过本发明建立的气动力模型可对施加于飞行器激励后产生的气动力具有良好的预测能力，针对不同的气动系数能够建立不同的气动力模型，实现多方位预测。并且在小幅值激励下训练得到的气动力模型对大幅值激励的气动数据也具有很好的预测效果，使得飞行器只需要在平衡点附近运动就能获得精度良好的全局气动力模型，有助于提高飞行试验效率和安全性，降低试验成本。

公开(公告)号：CN116735146B

公开(公告)日：2023-10-13

申请号：CN202311008961.2

申请日：2023-08-11

Applicant: 中国空气动力研究与发展中心低速空气动力研究所

Inventor： 徐若洋 ,  岑飞 ,  蒋永 ,  陈滨琦 ,  郭亮 ,  郭天豪 ,  魏政磊 ,  杨宇 ,  任忠才

IPC: G01M9/08 ,  B64F5/60 ,  G06F30/27 ,  G06F30/28 ,  G06F18/214 ,  G06F113/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明涉及风洞实验技术领域，提供了一种建立气动力模型的风洞实验方法及系统，对飞行器施加训练激励信号；获取传感器的传感器数据，得到训练样本；基于所述训练样本对OS‑ELM进行训练，得到气动力模型；对气动力模型的泛化能力进行验证。通过本发明建立的气动力模型可对施加于飞行器激励后产生的气动力具有良好的预测能力，针对不同的气动系数能够建立不同的气动力模型，实现多方位预测。并且在小幅值激励下训练得到的气动力模型对大幅值激励的气动数据也具有很好的预测效果，使得飞行器只需要在平衡点附近运动就能获得精度良好的全局气动力模型，有助于提高飞行试验效率和安全性，降低试验成本。