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摘要:
在飞行器气动性能优化建模中,准确的气动力模型是飞行器控制律设计的基础.针对建模方法不当以及模型结构不合理难以有效提高建模精度的问题,提出了一种粗糙集与小波神经网络(WNN)的气动力建模方法.利用WNN良好的非线性建模能力,在飞行实测数据基础上构建飞行器的气动力模型,并通过一种启发式的粗糙集约简算法优化待定的WNN结构,以改善模型性能.横侧向与纵向气动力建模仿真结果表明,与经验公式相比,粗糙集约简确定的WNN,网络结构简化合理,模型性能有效提升,预测输出误差可控制在0.005以内.证明为飞行器气动力性能优化建模提供了依据.
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文献信息
篇名 飞行实测数据气动力建模研究
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 气动力建模 小波神经网络 粗糙集 飞行器
年,卷(期) 2016,(8) 所属期刊栏目 航空航天领域仿真
研究方向 页码范围 72-75
页数 4页 分类号 TP301.6|TP183
字数 3588字 语种 中文
DOI
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 甘旭升 空军工程大学空管领航学院 58 152 7.0 10.0
2 李永新 19 41 3.0 5.0
3 屈虹 空军工程大学空管领航学院 8 5 2.0 2.0
4 赵海涛 空军工程大学空管领航学院 2 2 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
气动力建模
小波神经网络
粗糙集
飞行器
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
出版文献量(篇)
20896
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