考虑强风干扰的固定翼飞行器"神经元"飞行气动建模OA北大核心CSTPCD
Aerodynamic modeling of"Neural"-Fly for fixed-wing aircraft considering strong wind interference
大气环境中的风是影响飞行器实际飞行的主要动态环境干扰因素之一,强风干扰下的复杂空气动力学是固定翼飞行器安全稳定飞行面临的严峻挑战.为提高强风干扰下固定翼飞行器的环境适应能力,发展了一种基于深度元学习的创新固定翼飞行器"神经元"飞行气动建模方法,该方法采用相对于地面坐标系的变量进行描述,根据多元函数的切比雪夫级数理论,将气动力和气动力矩函数分解为不同变量函数的乘积和,通过生成对抗网络技术构建强风干扰下飞行器空气动力模型的共性基函数模型,进而预测飞行…查看全部>>
The strong and unsteady wind imposes severe challenges to the safe flight and aerodynamic prediction of the fixed-wing aircraft.Traditional aerodynamic models established in the wind-oriented coordinate system have a clear physical meaning but cannot be readily applied to unsteady windy environments.This paper proposes an innovative"neural"-fly aerodynamic modeling method based on deep meta-learning to accurately predict the aerodynamic forces and moments on…查看全部>>
周晓雨;黄江涛;章胜;刘刚
中国空气动力研究与发展中心空天技术研究所,绵阳 621000中国空气动力研究与发展中心空天技术研究所,绵阳 621000中国空气动力研究与发展中心空天技术研究所,绵阳 621000中国空气动力研究与发展中心,绵阳 621000
固定翼飞行器气动力建模神经元飞行生成对抗网络共性基函数
fixed-wing aircraftaerodynamic modelingneural-flygenerative adversarial networkgeneric base
《空气动力学学报》 2024 (3)
92-101,10
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