导读:本文包含了嵌入式大气数据系统论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:模糊逻辑,嵌入式大气数据系统,自适应隶属函数,梯度下降
嵌入式大气数据系统论文文献综述
王坤,黄达[1]（2019）在《嵌入式大气数据传感系统的模糊逻辑建模方法》一文中研究指出为克服传统的大气数据传感系统的不足,对嵌入式大气数据系统展开了研究。以某飞翼布局飞行器为研究对象,通过风洞试验和CFD数据,研究了针对嵌入式大气数据系统的模糊逻辑建模方法。以模型表面若干测压点的压力或压力系数作为模糊逻辑系统的输入,以迎角、侧滑角、来流速度和海拔高度作为输出,分别采用自适应和固定形状参数的隶属函数作为模型组成部分,混合使用梯度下降法和最小二乘法来识别模糊逻辑系统的参数,从而建立针对该嵌入式大气数据系统的模糊逻辑模型。建模结果表明,相比以往仅使用梯度下降法和固定形状参数的隶属函数的模糊逻辑模型,自适应隶属函数的引入使得模型精度与求解速度得到提高。(本文来源于《空气动力学学报》期刊2019年03期）
刘朝君,孙健,严子奕[2]（2019）在《嵌入式大气数据传感系统校准方法研究》一文中研究指出针对嵌入式大气数据传感系统的空速校准问题,提出了一种基于释放气象探空气球获取试验空域的大气静压、静温、风速风向等大气数据,以此为基础进行空速校准的方法。通过对比动静压和真空速2种方法计算获得的马赫数结果,验证该方法的有效性。试验结果表明,该方法简单、有效,可为此类大气数据传感系统的空速校准提供参考。(本文来源于《飞机设计》期刊2019年02期）
王鹏[3]（2019）在《钝头机体用嵌入式大气数据传感系统的改进叁点式算法》一文中研究指出针对传统的用于钝头体飞行器的嵌入式大气数据传感系统的经典叁点式算法对测压孔配置约束性严格的特点,对经典叁点式算法进行了改进及验证。首先,对于经典叁点式算法及改进算法进行了论述;其次,针对不同测压孔配置对算法精度的影响进行了系统的评估;最后,对于传统的经典叁点式算法与改进叁点式算法的优劣进行了比较。结论为:(1)改进的叁点式算法对于测压孔的配置敏感性变差,即对测压孔约束很宽松,可用测压孔数增加,从而使得算法的适用性更强;(2)改进的叁点式算法的精度与叁点式算法相当,但是需要对测压孔进行系统选取及对比验证。(本文来源于《力学与实践》期刊2019年02期）
丁智坚,周欢,吴东升,吴颖川,贺元元[4]（2019）在《嵌入式大气数据测量系统技术研究进展》一文中研究指出针对高超声速飞行器大气数据测量问题,对嵌入式大气数据测量系统(FADS)技术研究背景、发展历程、国内外研究现状等进行了概括。重点围绕FADS关键技术、FADS解算算法及面向FADS/INS组合测量系统信息融合算法方面,对FADS技术进行了深入的剖析。最后,展望了FADS技术未来的发展方向及应用前景。(本文来源于《宇航学报》期刊2019年03期）
王晓璐,刘战合,苗楠,王菁[5]（2018）在《测压点分布对嵌入式大气数据传感系统计算精度的影响研究》一文中研究指出测压点是嵌入式大气数据传感(FADS)系统的数据来源,其分布形式直接影响到系统测量精度。基于牛顿模型和滤波算法建立FADS计算模型;以球形机头为例,设定飞行剖面的马赫数范围为4.30~15.79,高度范围为25~70km;得出测压点圆周角、圆锥角和非对称分布下大气参数的计算误差。结果表明:沿圆周方向增加测压点数量,可提高FADS系统测量精度,但存在门槛值,超过此门槛值效果有限;在测压点数量相同的情况下,增大圆锥角可明显提高FADS的测量精度;测压点的非对称分布则对测量精度没有影响。(本文来源于《航空工程进展》期刊2018年04期）
熊亮,田勇[6]（2018）在《嵌入式大气数据系统性能指标的影响因素分析》一文中研究指出测压孔布局、测压孔开孔方式、参数解算数学模型、管路延迟、防/除冰设计及可靠性设计是影响嵌入式大气数据传感器系统参数输出精度、系统任务可靠度及隐身性能的主要因素。根据嵌入式大气数据传感器系统对飞行器飞行过程大气数据的测量原理,分析了各种因素对系统性能的影响,总结了在嵌入式大气数据传感器系统设计过程中应遵循的设计流程及各个流程中的设计验证方法。为增强飞行器飞行安全及武器打击精度提供了可靠保障法。(本文来源于《第八届中国航空学会青年科技论坛论文集》期刊2018-11-05）
王臻,张彦军,雷武涛,陈利丽[7]（2018）在《嵌入式大气数据传感系统研究进展》一文中研究指出大气数据的精确测量对飞行器的导航与控制至关重要。相较于传统的探针式大气数据测量系统,嵌入式大气数据传感系统更适用于隐身性能要求、大迎角飞行要求的飞行器或高超声速飞行器。回顾了嵌入式大气数据传感系统的发展历程,介绍了该系统完整的组成部分及其工作原理,并指出该系统在应用时的四项关键技术(测压孔布局、气动模型及求解算法、校正算法、故障检测及管理技术),结合国外多种飞行器上该系统不同的应用方案,分别对比分析四项关键技术不同应用方式的优缺点;指出了该系统的四项关键技术均会影响系统精度及可靠性,实际应用中需综合考虑选择其应用方式;最后展望了该系统在未来航空航天领域的应用。(本文来源于《航空工程进展》期刊2018年03期）
陆辰[8]（2018）在《嵌入式大气数据系统算法及大气数据传感信息融合关键技术研究》一文中研究指出大气数据系统是飞机的重要机载航电设备,其性能直接影响飞行控制系统,进而影响飞行器的飞行质量和作战效能。对于下一代战斗机、高超声速飞行器等先进飞行器来说,以侵入式测量为特点的传统大气数据系统难以适应高热高压环境,在大马赫数、大攻角、跨大气层等恶劣飞行状态难以有效工作。针对于此,本文以先进飞行器大气数据测量为研究背景,研究了嵌入式大气数据系统算法与大气数据传感信息融合关键技术,旨在解决大气数据测量、容错技术中的关键问题,提高大气数据的测量精度、测量范围和可靠性。嵌入式大气数据系统(Flush Air Data System,FADS)以嵌入在机身表面的多测压孔压力信息测量为基础,结合压力分布模型进行大气参数的求解。通过解析算法求解大气参数,能够保证系统的稳定性,但是对FADS的测压孔布局存在较强的约束性。针对这一问题,论文提出了弱化测压孔配置约束条件的FADS解析计算方法,该方法可利用4个不共面的测压孔压力数据直接获得攻角、侧滑角、动压、静压以及总压的解析结果。与常用的FADS解析算法相比,该方法不再依赖分布在垂直线的测压孔,极大降低了FADS解析算法对测压孔配置的几何约束条件,提高了FADS测压孔配置的灵活性,充分利用多测压孔冗余度,有效提高FADS解析算法的可靠性,实现了大气数据全参数的解析计算,减少了计算量。FADS自主容错算法通常以FADS大气参数解算为基础,根据不同测压孔组合获取的大气参数,通过投票等方法实现故障检测、隔离和重构。为了充分挖掘FADS的系统冗余度,提升FADS的自主容错性能,论文针对多测压孔冗余的FADS大气参数解算方法、故障检测算法和自主容错算法展开了研究。鉴于FADS解析计算方法存在对大噪声敏感、增大故障检测难度的问题,提出了基于计算模型降元的FADS最小二乘法,解决了应用于多个压力数据的FADS大气参数解算问题,提升了大气参数解算精度,降低了算法对噪声的敏感性。在此基础上,提出了应用于FADS的卡方故障检测算法,同时,为了解决测压孔较多时可用于大气参数计算的测压孔组合数较多、计算量较大的问题,论文基于随机采样一致性思想,提出了多测压孔随机组合模式下的FADS自主容错方法,提高了FADS自主容错算法的故障检测、隔离与重构能力。当先进飞行器处于高机动等飞行状态时,其机身周围恶劣的流场环境对大气数据传感器的影响无法消除,因而要进一步提高先进飞行器大气数据系统的可靠性,就需要在不依赖于大气数据传感器的前提下实现大气数据全参数解算。为此,本文针对基于多源信息融合的大气数据估计算法开展了研究工作。基于平流层风场平稳、水平的特性,以飞行器动力学模型为连接纽带,引入飞行器控制系统参数,提出了融合导航与飞控数据的大气数据估计方法,分别设计了以大气数据为状态量、广义导航参数为量测量的滤波器模型以及以大气数据和导航数据为状态量、导航数据为量测量的滤波器模型,解决了在不增加额外测量设备和系统硬件前提下的大气数据全参数精确间接测量问题。当先进飞行器处于对流层、中间层时,机身周围的风场不再满足平稳性,为了在先进飞行器的不同飞行阶段持续提供大气参数估计结果,进一步提升系统的可靠性,需要解决变化风场下的大气数据估计问题,扩展基于多源信息融合的大气参数解算方法的适用范围。针对风场变化模型已知的情况,本文提出了风速两级估计下的大气数据估计算法,通过对风速进行粗估计获得较为准确的风速滤波初值,而后结合风场变化模型建立大气数据滤波算法结构,该方法为平均风迭加大气紊流形式的变化风场提供了有效的大气数据估计。针对风场变化模型未知的情况,提出了不依赖于风场变化模型的大气数据计算方法,将风速作为未知的偏置量,采用初始化的叁步扩展Kalman滤波算法实现大气数据的估计,解决了风场变化模型未知情况下的大气数据测量问题,拓展了融合多源信息的大气数据估计算法适用范围。最后,论文建立了嵌入式大气数据系统算法及大气数据传感信息融合综合验证平台,对论文中所研究的FADS解析计算方法、FADS自主容错算法、融合导航与飞控多源信息源的大气数据估计算法以及应用于变化风场下的大气数据估计算法等进行实现和仿真分析,验证了论文所研究算法的有效性和有益效果,对论文的研究工作具有重要的支撑作用。(本文来源于《南京航空航天大学》期刊2018-04-01）
王坤[9]（2018）在《嵌入式大气数据传感系统的模糊逻辑建模方法研究》一文中研究指出本文研究了嵌入式大气数据传感系统(Flush Air Data Sensing System,FADS System)的模糊逻辑(Fuzzy Logic)建模方法。以某飞机模型头部和机翼前缘风洞试验的测压数据为依据,首先,通过自己编写的数值计算程序计算了飞机在若干风洞试验状态下的表面压力,与试验数据和Fluent结果吻合较好。以此验证了数值计算采用的网格、计算方法和模型及参数设置的合理性。在此基础上,计算了在不同海拔高度下该飞机飞行时的表面压力。然后,在上述风洞试验和CFD仿真数据的基础上,本文详细探讨了模糊逻辑结构的建立、内部函数及隶属函数的参数识别、结构识别的方法,建立了飞机表面压力和迎角、侧滑角、风速及海拔高度之间的非线性映射模型。以往模糊逻辑方法主要应用于对非定常气动力的建模和工业控制领域,本文将其引入嵌入式大气数据传感系统的建模研究,本质上是利用了该方法特别适合非线性建模的特点。再者,与以往使用的模糊逻辑方法的不同之处在于,常见的模糊逻辑方法在应用于非线性系统建模时(如非线性气动力)通常只采用了梯度下降算法来识别内部函数参数。本文使用了可变形状参数的隶属函数,让它和内部函数的参数同时变化,并混合使用梯度下降法和最小二乘法来识别模糊逻辑系统的参数,使得对FADS系统建模的精度更高、速度更快,最终建立的模型能够更好地描述原始数据之间的非线性关系。最后,由于试验模型表面布置了几十个测压点,本文研究了多种选取不同位置和数量的测压点的建模方案。综合考量了建模的精度、速度并结合测压装置的实际使用情况,给出了测压点位置与数量的优化选取建议,可以对FADS系统的实际工程应用加以指导。(本文来源于《南京航空航天大学》期刊2018-03-01）
蒋海睿[10]（2017）在《嵌入式大气数据传感系统的数据估算与方法研究》一文中研究指出随着现代飞行器的快速发展,飞行器在性能上得到了很大提高,进而对控制系统所用传感器的可靠性、使用范畴提出了更为严苛的规范,传统的探针式大气数据传感系统已然无法适应现代飞行器系统的使用需求。嵌入式大气数据传感系统(FADS)相较传统的探针式系统,精度更高,隐形性能更佳,适用范围更广。国内外已对不同飞行器模型的FADS系统开展了一些工作,但对锥头体飞行器模型的FADS系统甚少。针对航天领域飞行器FADS系统研究的需求,本文以典型锥头体飞行器模型为研究对象,对其测压孔的分布、空气动力学模型的建立、CFD仿真分析、大气数据参数估算方法及大气数据参数的校正等方面进行了研究。首先,对“战隼”飞行器图像进行叁维重构,获得其精准的几何外形,并通过CATIA对模型进行简化,在此基础上,借助Pointwise对整体模型进行非结构网格的离散化处理,并结合研究所在的环境,定义各类边界条件。其次,利用位势流模型及飞行器的近似几何外形公式,建立空气动力学模型,仿真分析其表面的压力分布,并推导大气数据参数与飞机表面的压力分布之间的关系式;根据对象模型特征,选择合适的测压孔位置布局方式,建立八点位的测压孔分布模型。最后,将Pointwise中所得非结构网格体导入Fluent中求解飞行器压强场,得到不同工况下的表面压力分布值,进一步结合叁点法的解析公式,估算大气数据参数值,并与实际真实值作对比分析,利用数值方法对误差进行校正。(本文来源于《南京航空航天大学》期刊2017-03-01）
嵌入式大气数据系统论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对嵌入式大气数据传感系统的空速校准问题,提出了一种基于释放气象探空气球获取试验空域的大气静压、静温、风速风向等大气数据,以此为基础进行空速校准的方法。通过对比动静压和真空速2种方法计算获得的马赫数结果,验证该方法的有效性。试验结果表明,该方法简单、有效,可为此类大气数据传感系统的空速校准提供参考。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
嵌入式大气数据系统论文参考文献
[1].王坤,黄达.嵌入式大气数据传感系统的模糊逻辑建模方法[J].空气动力学学报.2019
[2].刘朝君,孙健,严子奕.嵌入式大气数据传感系统校准方法研究[J].飞机设计.2019
[3].王鹏.钝头机体用嵌入式大气数据传感系统的改进叁点式算法[J].力学与实践.2019
[4].丁智坚,周欢,吴东升,吴颖川,贺元元.嵌入式大气数据测量系统技术研究进展[J].宇航学报.2019
[5].王晓璐,刘战合,苗楠,王菁.测压点分布对嵌入式大气数据传感系统计算精度的影响研究[J].航空工程进展.2018
[6].熊亮,田勇.嵌入式大气数据系统性能指标的影响因素分析[C].第八届中国航空学会青年科技论坛论文集.2018
[7].王臻,张彦军,雷武涛,陈利丽.嵌入式大气数据传感系统研究进展[J].航空工程进展.2018
[8].陆辰.嵌入式大气数据系统算法及大气数据传感信息融合关键技术研究[D].南京航空航天大学.2018
[9].王坤.嵌入式大气数据传感系统的模糊逻辑建模方法研究[D].南京航空航天大学.2018
[10].蒋海睿.嵌入式大气数据传感系统的数据估算与方法研究[D].南京航空航天大学.2017