公开(公告)号：CN116933691A

公开(公告)日：2023-10-24

申请号：CN202310976899.X

申请日：2023-08-04

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 高传强 ,  张巧 ,  张伟伟 ,  李凯

IPC: G06F30/28 ,  H03M7/30 ,  G06F113/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明公开了一种基于压缩感知算法的飞行器舵面铰链力矩预测方法。它包括以下步骤：获取飞行器不同流动工况下控制舵面的k个最优测量点的风洞试验数据及CFD仿真数据，得到风洞试验压力系数矩阵Y和CFD仿真压力系数矩阵A；对CFD仿真压力系数矩阵A进行特征分解，得到基函数矩阵ψ；根据基函数矩阵ψ与风洞试验压力系数矩阵Y重构k个最优测量点的截面压力系数分布和舵面全流场压力系数分布；根据k个最优测量点的舵面全流场压力系数分布计算出铰链力矩分布。本发明只需获取控制舵面上少量测量点的压力系数数据就可以高效、高精度的预测铰链力矩，有效减少了试验中的测量点数量和传感器数量，降低了试验成本。

公开(公告)号：CN114235330A

公开(公告)日：2022-03-25

申请号：CN202111487744.7

申请日：2021-12-08

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 张伟伟 ,  李凯 ,  寇家庆 ,  王旭

IPC: G01M9/08

Abstract: 本发明公开了一种关联风洞试验和计算数据的多源气动载荷模型构建方法，首先获取飞行器多种参考结构的风洞试验数据，包括风洞试验数据轴向力系数、力矩系数、阻力系数和试验压力系数分布、试验摩阻系数分布；然后获取飞行器参考结构的计算数据，包括计算压力系数分布和计算摩阻系数分布；接下来对风洞试验数据和计算数据进行关联，构建以多层神经网络构成的多源气动载荷模型，以风洞试验数据和计算数据为训练样本对多层神经网络进行训练，得到最终的多源气动载荷模型。本发明能够综合考虑多个试验状态下的试验数据，以较低代价准确描述复杂、非线性特征显著的流动工况，极大地提升了现有气动载荷模型的预测精度。