基于神经网络的类乘波体飞行器FADS算法研究

• 作者: 刘建业 孟博 李荣冰 马航帅
• 来源期刊: 航空计算技术
• 关键词: 嵌入式大气数据系统 类乘波体飞行器 CFD计算 神经网络
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 所属期刊栏目: 计算方法
• 页码范围: 16-20
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-654X.2011.02.005

摘要

大气数据是飞行器飞行的重要参数,大气数据系统是必备的机载航电系统.嵌入式大气数据系统(FADS)是新一代大气数据系统,可用于类乘波体飞行器.飞行器外形特殊,大飞行包线内FADS压力场模型复杂,解算算法尚不完备.针对飞行器的特点,利用三维几何建模和计算流体动力学(CFD)计算的方法,分析FADS压力场模型特性,设计并验证了基于神经网络的类乘波体飞行器FADS算法,结果表明,算法对马赫数、攻角和侧滑角大气参数的解算可行有效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘建业	南京航空航天大学导航研究中心	518	6244	33.0	51.0
2	李荣冰	南京航空航天大学导航研究中心	110	1426	17.0	32.0
3	孟博	南京航空航天大学导航研究中心	3	20	3.0	3.0
4	马航帅	南京航空航天大学导航研究中心	4	33	3.0	4.0