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基于神经网络的类乘波体飞行器FADS算法研究
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
原文服务方:
航空计算技术
嵌入式大气数据系统
类乘波体飞行器
CFD计算
神经网络
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.
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文献信息
篇名
基于神经网络的类乘波体飞行器FADS算法研究
来源期刊
航空计算技术
学科
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
研究方向
页码范围
16-20
页数
分类号
TP183
字数
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1671-654X.2011.02.005
五维指标
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
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版权信息
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2017(2)
引证文献(0)
二级引证文献(2)
2018(1)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
2019(3)
引证文献(0)
二级引证文献(3)
研究主题发展历程
节点文献
嵌入式大气数据系统
类乘波体飞行器
CFD计算
神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
航空计算技术
主办单位:
中国航空工业西安航空计算技术研究所
出版周期:
双月刊
ISSN:
1671-654X
CN:
61-1276/TP
开本:
大16开
出版地:
西安市太白北路156号
邮发代号:
创刊时间:
1971-01-01
语种:
中文
出版文献量(篇)
3899
总下载数(次)
0
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