检索结果-内蒙古大学图书馆

电子测量与仪器学报 2025年第2期39卷 72-82页

作者：高展鹏易文俊南京理工大学瞬态物理全国重点实验室南京210094

弹丸的气动参数直接影响其飞行轨迹,进而决定导弹的设计和性能评估。由于高速飞行中的复杂气动环境和气动参数间的相互作用,准确辨识气动参数成为一项具有挑战性的问题。针对这一问题将采用麻雀搜索算法(SSA)和核极限学习机(KELM)的组... 详细信息

弹丸的气动参数直接影响其飞行轨迹,进而决定导弹的设计和性能评估。由于高速飞行中的复杂气动环境和气动参数间的相互作用,准确辨识气动参数成为一项具有挑战性的问题。针对这一问题将采用麻雀搜索算法(SSA)和核极限学习机(KELM)的组合模型来辨识弹丸的气动参数,为充分挖掘SSA算法性能,提高辨识精确度,将对SSA算法的初始化策略、收敛因子和加入者的位置更新策略进行改进,采用CEC2022测试函数对改进后的麻雀搜索算法(ISSA)的改进措施的有效性进行验证,并采用ISSA优化KELM的核参数和正则化系数,提出ISSA-KELM辨识模型。研究结果表明,直接采用极限学习机(ELM)算法的辨识精确度最低,无法描述非线性区域弹丸的气动参数特征,通过在ELM算法中引入核函数提出KELM方法可以将辨识精确度提高1~4个量级,KELM和SSA-KELM等模型在非线性区域的辨识结果与真实值还有一定的差距,而采用ISSA-KELM模型的辨识结果最为精确,相比较基本的ELM算法辨识结果提高约4~5个量级,可以准确获取弹丸的气动参数,本研究为精确飞行轨迹预测和导弹性能优化提供了可靠的技术支持。

关键词：弹丸麻雀搜索算法核极限学习机气动参数辨识非线性

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基于自适应遗传算法的飞行器气动参数辨识(英文)

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宇航学报 2003年第3期24卷 303-308页

作者：王晓鹏上海航天技术研究院上海200233

为了克服传统辨识算法的缺点 ,把自适应遗传算法作为辨识算法 ,进行飞行器的非线性气动参数的最大似然仿真辨识。在仿真辨识中 ,加入了零均值高斯分布的随机观测噪声。辨识结果比较满意 ,表明自适应遗传算法具有良好的优化性能 ,是进行... 详细信息

为了克服传统辨识算法的缺点 ,把自适应遗传算法作为辨识算法 ,进行飞行器的非线性气动参数的最大似然仿真辨识。在仿真辨识中 ,加入了零均值高斯分布的随机观测噪声。辨识结果比较满意 ,表明自适应遗传算法具有良好的优化性能 ,是进行气动参数辨识的一种实用的辨识算法。

关键词：气动参数辨识飞行器自适应遗传算法最大似然法

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ESPSO在翼伞气动参数辨识中的应用

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仪器仪表学报 2018年第10期39卷 10-17页

作者：金焱骅姚敏赵敏王松松南京航空航天大学自动化学院

为建立更加精确的翼伞六自由度模型,采用生态系统粒子群（ESPSO）算法对目标翼伞的气动参数进行参数辨识,来获取气动参数值。首先对翼伞的六自由度动力学方程进行分析,建立了参数辨识目标函数;然后,针对仿真飞行数据,分别利用粒子群算... 详细信息

为建立更加精确的翼伞六自由度模型,采用生态系统粒子群（ESPSO）算法对目标翼伞的气动参数进行参数辨识,来获取气动参数值。首先对翼伞的六自由度动力学方程进行分析,建立了参数辨识目标函数;然后,针对仿真飞行数据,分别利用粒子群算法和生态系统粒子群算法使参数辨识目标函数最小化,从而得到翼伞的气动参数值,通过比较发现,粒子群算法辨识结果平均误差为0.80%,生态系统粒子群算法辨识结果平均误差为0.21%;最后,针对实测飞行数据,采用生态系统粒子群算法使参数辨识目标函数最小化,从而得到实验翼伞的气动参数值。通过对比利用辨识气动参数建立的翼伞模型输出数据与实测飞行数据,三轴的速度误差平均值小于10%。结果表明,该方案能够为实际工程中的翼伞飞行性能研究及控制设计提供技术支撑。

关键词：翼伞六自由度模型气动参数辨识生态系统粒子群优化算法

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基于自适应混沌变异粒子群优化算法的旋转弹丸气动参数辨识

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兵工学报 2017年第1期38卷 73-80页

作者：管军周家胜易文俊刘世平常思江史继刚南京理工大学瞬态物理国家重点实验室江苏南京210094 海军驻沈阳弹药专业军事总代表室辽宁沈阳110045 南京理工大学能源与动力工程学院江苏南京210094

将最大似然准则应用于高速旋转弹丸的气动参数辨识问题中,提出一种新的自适应混沌变异粒子群算法求解该准则下的气动参数最优解,进而得到弹丸的气动参数。该算法通过自适应调整惯性权重、利用混沌优化的思想产生初始粒子、设定早熟判别... 详细信息

将最大似然准则应用于高速旋转弹丸的气动参数辨识问题中,提出一种新的自适应混沌变异粒子群算法求解该准则下的气动参数最优解,进而得到弹丸的气动参数。该算法通过自适应调整惯性权重、利用混沌优化的思想产生初始粒子、设定早熟判别机制来判断是否陷入局部最优解,并通过粒子变异的策略使其跳出局部最优解等方法进一步优化基本粒子群算法。通过常用的测试函数对该算法进行了测试,测试结果表明:相比于基本粒子群算法,该算法具有收敛速度快、寻优精度高、应用范围广等优点。利用系统仿真的方法模拟弹丸的自由飞行数据,并利用该数据结合所提算法对弹丸的主要气动参数进行辨识,辨识结果表明:该算法可以有效辨识弹丸的气动参数,且精度高,收敛速度快,可以应用于工程实际问题。

关键词：兵器科学与技术弹丸气动参数辨识粒子群优化算法最大似然准则

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基于迎角分区的全局飞行器气动参数辨识方法

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系统工程与电子技术 2023年第11期45卷 3588-3596页

作者：臧剑文毕晓烨金钊刘浩闫明大连理工大学航空航天学院辽宁大连116024 沈阳飞机设计研究所辽宁沈阳110035

针对综合考虑飞行器全局气动非线性特性,面向高效全局飞行器气动参数辨识需求,提出了一种基于迎角分区的改进气动参数辨识方法,采用轴正交决策树的迎角分区方法,将涉及大范围的迎角变量划分为多个区间,对每一区间使用递归最小二乘来估... 详细信息

针对综合考虑飞行器全局气动非线性特性,面向高效全局飞行器气动参数辨识需求,提出了一种基于迎角分区的改进气动参数辨识方法,采用轴正交决策树的迎角分区方法,将涉及大范围的迎角变量划分为多个区间,对每一区间使用递归最小二乘来估计气动导数,实现在每个区间内对线性气动特性进行辨识。通过引入加权函数的过渡方法,给出局部模型转化全局建模的计算准则,保证了整个模型的连续性。最后,通过某型飞机模型开展了迎角分区气动参数辨识及对比分析工作,结果表明迎角分区辨识吻合较好,且与传统全局辨识方法相比计算效率更高,说明了迎角分区辨识方法的有效性和优势。

关键词：迎角分区气动参数辨识加权函数全局建模

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导弹气动参数辨识与优化输入设计

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宇航学报 2008年第3期29卷 789-793页

作者：汪清钱炜祺何开锋中国空气动力研究与发展中心绵阳621000

导弹气动参数的可辨识性和辨识准度很大程度上取决于控制输入设计。首先阐述了导弹气动参数辨识的最大似然方法,在此基础上发展了一种控制输入的优化设计方法,目标函数取为参数估计的不确定椭球体积,最优解搜索采用粒子群优化算法。最后... 详细信息

导弹气动参数的可辨识性和辨识准度很大程度上取决于控制输入设计。首先阐述了导弹气动参数辨识的最大似然方法,在此基础上发展了一种控制输入的优化设计方法,目标函数取为参数估计的不确定椭球体积,最优解搜索采用粒子群优化算法。最后,给出一个样例导弹的优化输入设计和飞行试验气动参数辨识结果。计算分析结果表明,所发展的优化输入设计方法是有效的,辨识获得的气动参数可信度较高。

关键词：导弹气动参数辨识优化输入设计最大似然法粒子群优化算法

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适用于部分试验数据缺失的气动参数辨识方法

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西北工业大学学报 2023年第2期41卷 282-292页

作者：刘洋李春娜方远龚春林西北工业大学航天学院陕西西安710072

为解决试验中部分数据缺失或难以测量的问题,提出了一种适用于部分试验数据缺失的气动参数联合辨识方法。该方法将气动参数辨识问题转为优化问题,以飞行状态初值和气动参数插值表为设计变量,使用包含全部气动参数的弹道模型,构建包含多... 详细信息

为解决试验中部分数据缺失或难以测量的问题,提出了一种适用于部分试验数据缺失的气动参数联合辨识方法。该方法将气动参数辨识问题转为优化问题,以飞行状态初值和气动参数插值表为设计变量,使用包含全部气动参数的弹道模型,构建包含多条数据的目标函数。优化中以气动参数数据库和现有方法辨识结果为先验知识,拟合出未测量数据的初值作为基准值,设计了可行样本选取方法,利用差分进化算法进行求解。应用所提方法处理264条试验数据,结果表明相比于现有气动参数辨识方法,所提方法能辨识全部气动参数,准确度更高,且能反算出未测量的飞行试验数据,具有实际工程意义。

关键词：气动参数辨识联合辨识方法试验数据缺失差分进化算法全局优化

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喷流控制飞行器气动参数辨识方法研究

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空气动力学学报 2011年第4期29卷 433-438页

作者：王贵东崔尔杰陈则霖中国航天空气动力技术研究院北京100074

研究了喷流控制飞行器的气动建模与参数估计方法,以某飞船返回舱飞行试验为例,通过辨识得到了返回舱再入过程中的气动导数、喷流力矩放大系数等重要气动参数。该方法是研究喷流干扰效应的一种有效途径,辨识结果有助于提高返回舱姿态控... 详细信息

研究了喷流控制飞行器的气动建模与参数估计方法,以某飞船返回舱飞行试验为例,通过辨识得到了返回舱再入过程中的气动导数、喷流力矩放大系数等重要气动参数。该方法是研究喷流干扰效应的一种有效途径,辨识结果有助于提高返回舱姿态控制的准确度。

关键词：飞船返回舱飞行试验气动参数辨识喷流控制

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基于卡尔曼滤波的再入飞行器气动参数辨识

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中国惯性技术学报 2014年第6期12卷 755-758页

作者：崔乃刚卢宝刚傅瑜张旭哈尔滨工业大学航天学院哈尔滨150001 北京宇航系统工程研究所北京100076

再入飞行器的制导系统易受气动参数扰动的影响,为此研究气动参数在线辨识方法可以为再入制导系统提供服务,有效提高制导的精度。以卡尔曼滤波理论作为基础,推导了再入飞行器气动参数辨识的数学模型。为增强卡尔曼滤波方法对气动参数的... 详细信息

再入飞行器的制导系统易受气动参数扰动的影响,为此研究气动参数在线辨识方法可以为再入制导系统提供服务,有效提高制导的精度。以卡尔曼滤波理论作为基础,推导了再入飞行器气动参数辨识的数学模型。为增强卡尔曼滤波方法对气动参数的辨识效果,气动参数误差模型采用一阶高斯马尔科夫过程描述,并增广到状态方程组中,根据获得的带有测量误差的惯导信息,对气动参数进行估计。最后,进行了数学仿真研究。仿真结果表明,该方法都能够在10个采样周期内收敛,且估计精度在1%以内。

关键词：气动参数辨识卡尔曼滤波一阶马尔科夫再入飞行器惯导设备

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基于物理信息神经网络的飞机气动参数辨识方法

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空气动力学学报 2023年第9期41卷 30-37页

作者：付军泉钟伯文钟运琴刘赟南昌航空大学飞行器工程学院南昌330063 江西省飞行器设计与气动仿真重点实验室南昌330063 中国科学院大学中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室北京100190

在飞机设计与研制过程中,通过气动参数辨识建立可靠的飞行动力学模型非常重要。传统的气动参数辨识工程算法,诸如极大似然法,需要给出合理的飞行动力学模型以及待辨识参数的初值。基于传统神经网络的气动参数辨识可以避免飞行动力学建... 详细信息

在飞机设计与研制过程中,通过气动参数辨识建立可靠的飞行动力学模型非常重要。传统的气动参数辨识工程算法,诸如极大似然法,需要给出合理的飞行动力学模型以及待辨识参数的初值。基于传统神经网络的气动参数辨识可以避免飞行动力学建模过程,这种方法需要通过增量法、导数法间接地从神经网络提取气动参数。本文提出了一种基于物理信息神经网络的飞机气动参数辨识方法,可将含待辨识参数的飞行动力学模型作为正则项加入损失函数,直接辨识得到气动参数。该方法可以显著减少建模数据需求,也能提高建模精度。飞行仿真数据验证结果表明,该方法的无噪声、含2%噪声仿真数据,纵向飞行状态空间模型辨识最大相对误差分别为1.80%、4.64%,表明了基于物理信息神经网络的飞机气动参数辨识方法具有可行性,并对含噪声的飞行数据具有泛化性。

关键词：深度学习基于物理信息的神经网络飞行动力学状态空间气动参数辨识

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