典型文献
基于飞行试验和风洞试验数据的融合算法研究
文献摘要：
飞行试验受飞行轨迹和试验激励的限制,通过飞行遥测数据辨识得到的实飞气动数据只能分布于飞行轨迹上的少量特征段.风洞试验由于受地面模拟能力的限制,试验数据与实飞飞行数据存在一定的天地差异.为了弥补飞行试验辨识数据和风洞试验数据的"缺陷",以一种典型轴对称飞行器为研究对象,对上述两种不同来源的气动数据进行数据融合方法研究.首先,通过气动力参数辨识方法得到飞行器沿实际飞行轨迹的六分量真实气动数据,然后比较与地面试验数据的差异性和一致性;最后分别采用基于梯度信息和基于高斯过程回归的数据融合方法对两种来源的气动数据进行融合.融合建模结果表明,两种融合模型预测数据均比单源模型精度更高;如果高、低精度数据的梯度信息较为一致,则基于梯度信息的数据融合方法效果更好;而基于高斯过程回归的数据融合方法能够给出融合数据的置信区间,有利于分析不确定度.
文献关键词：
飞行试验数据;风洞试验数据;梯度信息;高斯过程回归;数据融合
中图分类号：
作者姓名：
邓晨;陈功;王文正;郑凤麒;施孟佶
作者机构：
空气动力学国家重点实验室,绵阳 621000;中国空气动力研究与发展中心 计算空气动力研究所,绵阳 621000;电子科技大学 航空航天学院,成都 611731;飞行器集群智能感知与协同控制四川省重点实验室, 成都 611731
文献出处：
引用格式：
[1]邓晨;陈功;王文正;郑凤麒;施孟佶-.基于飞行试验和风洞试验数据的融合算法研究)[J].空气动力学学报,2022(06):45-50
A类：
B类：
风洞试验数据,融合算法,算法研究,飞行轨迹,遥测数据,数据辨识,识得,地面模拟,模拟能力,飞行数据,识数,轴对称,飞行器,不同来源,数据融合方法,过气,气动力,动力参数,参数辨识方法,六分量,地面试验,梯度信息,高斯过程回归,融合建模,融合模型,预测数据,模型精度,低精度,融合数据,置信区间,不确定度,飞行试验数据
AB值：
0.319903
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