本文针对非定常空气动力建模技术,提出了基于支持向量机原理的建模新方法,通过与非定常气动力建模常用的方法比较,发现该建模方法在模型精度上有很大的优势。文章参与建模的样本数据和模型校核数据来自某飞机模型大振幅运动风洞试验。实验在南京航空航天大学大学的NH-2低速风洞中进行。实验中模型的运动方式主要有单自由度滚转运动、单自由度偏航运动和偏航滚转耦合运动。通过建立在南航NH-2低速风洞中的大振幅运动动态试验系统获得模型的非定常气动力。试验数据的后处理采用傅里叶快速变换滤波,通过将实验数据转换到频域找出噪声信号的频率范围并去除,然后转换回时域信号,以此实现实验数据的滤波处理。支持向量机建模研究是本文的主要内容。文中详细介绍了支持向量机建模的基本原理和方法,并编写了建模原始程序,由此获得了非定常气动力模型。研究结果表明,支持向量机建模是一种可靠的建模方法,通过与模糊逻辑建模方法的结果进行比较,预测结果还优于模糊逻辑建模,在解决一些小样本问题中,有快速、准确的优点。最后对于支持向量机建模,本文进行了应用尝试。基于动导数仿真原理,根据模型静态风洞试验获得的俯仰力矩系数规律,仿真计算模型的纵向阻尼导数。计算结果与动导数试验结果比较表明,仿真的动导数基本反映了模型的纵向阻尼特性,比较准确地表明了模型阻尼和发散的攻角范围,同时可以通过调整仿真计算的振动频率来获得更准确的动导数的量级。
【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】:V211.74
文章目录
摘要
ABSTRACT
注释表
第一章 绪论
1.1 研究背景及目的
1.2 研究现状
1.2.1 风洞试验设备
1.2.2 非定常气动力建模及空气动力数学模型
1.2.3 风洞试验数据初期处理
1.2.4 动导数仿真
1.3 研究目的、内容及创新点
第二章 大振幅振荡风洞实验
2.1 两自由度动态实验台
2.2 实验设计
2.3 实验数据处理
2.4 小结
第三章 支持向量机建模方法及结果
3.1 支持向量机的基础
3.1.1 机器学习
3.1.2 经验风险最小化
3.2 支持向量机
3.2.1 广义最优分类面
3.2.2 支持向量机
3.2.3 核函数
3.2.4 基于支持向量机的非线性系统辨识
3.3 支持向量机建模结果
3.3.1 单自由度滚转非定常气动力建模
3.3.2 单自由度偏航非定常气动力建模
3.3.3 偏航滚转耦合非定常气动力建模
3.4 小结
第四章 不同建模方法结果比较
4.1 模糊逻辑建模
4.1.1 模糊逻辑建模简介
4.1.2 模糊逻辑建模原理
4.1.3 模糊逻辑建模单自由度滚转运动算例
4.1.4 模糊逻辑建模单自由度偏航运动算例
4.1.5 模糊逻辑建模偏航滚转耦合算例
4.2 小结
第五章 支持向量机建模算例
5.1 飞机动导数仿真
5.1.1 飞机动导数
5.1.2 动导数仿真数学模型
5.1.3 试验装置及数据处理
5.1.4 动导数仿真模型
5.1.5 算例
5.2 小结
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
致谢
在学期间的研究成果及发表的学术论文
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2101817
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