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使用RBF神经网络气动模型提取气动导数

聂璐  向锦武  
【摘要】:用飞行试验数据训练RBF(Radial Basis Function)神经网络气动模型,以飞机运动参数和控制变量为网络的输入,气动力和力矩系数为网络的输出。DELTA法由气动导数代表的意义出发,微小改变输入,引起输出变化,输出变化量与输入变化的商即可以得到气动导数。数值仿真中使用DC-8飞机横向数据训练气动模型,并用DELTA法估算气动导数,与输出误差法估算的气动导数相对比,结果证明方法可行有效。RBF神经网络气动模型和DELTA法相结合提取气动导数.避免了输出误差方法计算中的一些弱点,同时也为不稳定飞机气动参数辨识和非定常气动力建模提供了参考。

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