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抑制高超声速飞行器级间分离气动干扰的预置舵偏设计方法
被引量：
2
1
作者
闫斌斌
孟中杰
+1 位作者
王鑫
闫杰
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第5期757-760,共4页
高超声速飞行器级间分离时,飞行速度约为6 Ma,动压约为70 kPa,前后体之间会有较强的气动干扰,造成飞行器出现姿态偏差。为了抑制这种气动干扰,提出了一种基于CMAC神经网络的预置舵偏设计方法。该方法利用CMAC神经网络的非线性映射作用,...
高超声速飞行器级间分离时,飞行速度约为6 Ma,动压约为70 kPa,前后体之间会有较强的气动干扰,造成飞行器出现姿态偏差。为了抑制这种气动干扰,提出了一种基于CMAC神经网络的预置舵偏设计方法。该方法利用CMAC神经网络的非线性映射作用,并对CMAC神经网络结构进行改进,不以网络输出量为网络自适应学习的输入,而是以分离后的攻角为网络学习的输入,计算不同的分离干扰所需的预置舵偏值。通过仿真验证,文中提出的预置舵偏设计能够有效抑制分离气动干扰对攻角和侧滑角的影响,能使角度偏差由4°减小到0.02°。
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关键词
高超声速
CMAC
级间分离预置舵偏
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职称材料
题名
抑制高超声速飞行器级间分离气动干扰的预置舵偏设计方法
被引量：
2
1
作者
闫斌斌
孟中杰
王鑫
闫杰
机构
西北工业大学航天学院
出处
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第5期757-760,共4页
基金
国家自然科学基金(90816027)
西北工业大学基础研究基金(JC20100203)资助
文摘
高超声速飞行器级间分离时,飞行速度约为6 Ma,动压约为70 kPa,前后体之间会有较强的气动干扰,造成飞行器出现姿态偏差。为了抑制这种气动干扰,提出了一种基于CMAC神经网络的预置舵偏设计方法。该方法利用CMAC神经网络的非线性映射作用,并对CMAC神经网络结构进行改进,不以网络输出量为网络自适应学习的输入,而是以分离后的攻角为网络学习的输入,计算不同的分离干扰所需的预置舵偏值。通过仿真验证,文中提出的预置舵偏设计能够有效抑制分离气动干扰对攻角和侧滑角的影响,能使角度偏差由4°减小到0.02°。
关键词
高超声速
CMAC
级间分离预置舵偏
Keywords
aircraft, analysis, calculations, design, hypersonic aerodynamics, interference suppression, neural networks, rudders, simulation, hypersonic vehicle, CMAC（ cerebellar model arithmetic computer）, stage separation, rudder deflection presetting
分类号
TJ765 [兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
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作者
出处
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被引量
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1
抑制高超声速飞行器级间分离气动干扰的预置舵偏设计方法
闫斌斌
孟中杰
王鑫
闫杰
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
2
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