基于数学代理模型的嵌入式大气数据传感系统算法及应用研究

发布时间：2017-10-21 04:30

  本文关键词：基于数学代理模型的嵌入式大气数据传感系统算法及应用研究

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【摘要】：由于现代飞行器对其高速性、机动性、敏捷性和隐身性能的要求,FADS(flush air-data sensing)系统已经对飞行控制系统有不可忽视的作用。本文以飞翼飞行器为几何模型,采用CFD数值模拟对此飞行器进行流体分析,得到大量样本数据。利用Kriging算法和BP神经网络这两种算法构建了FADS系统,对头部取点时两种算法精度进行了比较,发现在样本数量较小的情况下,Kriging算法的精度比BP神经网络略高。并且随着测压点数量增加,FADS系统的精度会有明显提高。考虑到某些飞行器头部布点的不便,本文还对机翼机身的布点规律进行了探究。发现机翼和机身布点也是可行的,只是由于大迎角情况下机翼机身上会存在分离区,这个分离区中的测压孔的压强没有规律性,这会导致精度比头部取点要差。另外,对机翼布点而言,靠近机身和前缘处的点对马赫数Ma、迎角α和侧滑角β较为敏感,对于机身而言,机身上的点对β不敏感,而越是靠近前缘处,对Ma和α越敏感。对于Kriging算法和BP神经网络而言,要实现对大气数据的预测,都需要大量的样本数据。由于不同高度上,压强系数的变化不大,可以只计算一个高度,来减少样本点个数。本文建立以压强系数为输入,大气数据为输出的FADS系统,分别预测静压和动压,以及Ma、α、β值,并且预测的误差不大。
【关键词】：嵌入式大气数据传感系统 空气动力学模型 Kriging算法 BP神经网络
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：V247.5
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-13
• 第一章 绪论13-20
• 1.1 研究背景13-14
• 1.2 国内外研究现状14-19
• 1.3 本文的研究内容19-20
• 第二章 基于全局优化的Kriging算法20-29
• 2.1 Kriging插值法的基本原理20
• 2.2 计算试验设计与分析包（DACE）20-25
• 2.2.1 DACE中的Kriging模型21-22
• 2.2.2 回归函数22-23
• 2.2.3 相关函数23-25
• 2.3 Kriging算法实现25-26
• 2.4 全局优化退火算法26-27
• 2.4.1 模拟退火算法的步骤26-27
• 2.4.2 模拟退火算法的流程27
• 2.5 算法流程27-29
• 第三章 人工神经网络算法29-36
• 3.1 神经网络简介29-32
• 3.1.1 激活函数30-31
• 3.1.2 网络结构31-32
• 3.1.3 学习方法32
• 3.2 神经网络的建立32-33
• 3.3 神经网络的学习33-36
• 第四章 数值计算36-43
• 4.1 控制方程36-37
• 4.2 离散格式37-38
• 4.3 湍流模型38-39
• 4.4 计算模型39
• 4.5 CFD模型验证39-40
• 4.6 流场分析40-43
• 第五章 算法验证及头部取点分析43-51
• 5.1 三测压点44-47
• 5.1.1 纵向取点（1,2,6）44-45
• 5.1.2 横向取点（1,4,8）45
• 5.1.3 斜向取点（1,3,7）45-46
• 5.1.4 三角形取点（2,5,7）46-47
• 5.2 四测压点47-48
• 5.2.1 四测压点（2,4,6,8）47-48
• 5.2.2 四测压点（3,5,7,9）48
• 5.3 五测压点48-50
• 5.4 本章小结50-51
• 第六章 测压点布局研究51-63
• 6.1 机翼布点53-57
• 6.1.1 对B面的取点数据54-55
• 6.1.2 对A面的取点数据55-56
• 6.1.3 A、B面对比分析。56-57
• 6.2 机身布点57-60
• 6.3 混合布点60-62
• 6.4 本章小结62-63
• 第七章 基于压强系数的FADS系统模型63-67
• 7.1 静压与动压预测63-65
• 7.2 迎角、偏航角和马赫数预测65-66
• 7.3 本章小结66-67
• 第八章 结论67-68
• 参考文献68-71
• 致谢71-72
• 在学期间的研究成果及发表的学术论文72

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前6条

1 温瑞珩;郑守铎;叶玮;;嵌入式大气数据传感技术的发展现状[J];电光与控制;2008年08期

2 宋秀毅;陆宇平;;飞翼飞行器嵌入式大气数据传感系统算法研究[J];传感器与微系统;2008年04期

3 方习高;陆宇平;;嵌入式大气数据传感系统的求解算法研究[J];计算机测量与控制;2008年03期

4 冯建超;郑成军;陈峰;;嵌入式大气数据传感系统及其BP网络校正算法[J];计算机测量与控制;2006年04期

5 张斌;于盛林;;嵌入式飞行参数传感系统的神经网络算法[J];航空学报;2006年02期

6 陈华根,吴健生,王家林,陈冰;模拟退火算法机理研究[J];同济大学学报(自然科学版);2004年06期

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本文编号：1071304