基于神经网络的类乘波体飞行器FADS算法研究

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.

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

所属期刊栏目：41

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目资助91016019

在线出版日期：2011-08-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：16-20