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嵌入式大气数据传感系统的数据估算与方法研究

摘要第4-5页
abstract第5页
注释表第11-12页
缩略词第12-13页
第一章 绪论第13-26页
    1.1 研究背景第13-14页
    1.2 FADS系统研究现状第14-20页
        1.2.1 FADS传感系统的硬件分布第14-19页
        1.2.2 国内外研究现状第19-20页
    1.3 数据处理技术研究进展第20-24页
        1.3.1 大气压力数据传感技术第20页
        1.3.2 计算流体动力学(CFD)方法第20-23页
        1.3.3 大气数据参数估算方法第23-24页
    1.4 本文研究内容及意义第24-26页
        1.4.1 本文研究的内容第24-25页
        1.4.2 本文研究意义第25-26页
第二章 CFD计算方法第26-43页
    2.1 三维N-S(Navier-Stokes)方程的求解第26-32页
        2.1.1 N-S控制方程的微分与积分形式第26-28页
        2.1.2 CFD计算区域的空间离散第28-30页
        2.1.3 N-S控制方程的时间离散第30-31页
        2.1.4 N-S控制方程的边界条件第31-32页
    2.2 工程应用中常用的湍流模型第32-38页
        2.2.1 Spalart-Allmaras(S-A)湍流模型第32-34页
        2.2.2 k -ε 湍流模型第34-36页
        2.2.3 k-ωSST(Shear Stress Transport)湍流模型第36-38页
    2.3 湍流模型的选择第38-42页
        2.3.1 数值模拟翼型算例的选择第38-39页
        2.3.2 翼型计算网格的划分第39-40页
        2.3.3 不同湍流模型下翼型计算结果的对比第40-42页
    2.4 本章小结第42-43页
第三章 大气数据求解算法第43-59页
    3.1 FADS的空气动力学公式模型第43-48页
        3.1.1 飞机模型的选择第43-44页
        3.1.2 飞机机头表面压力分布模型第44页
        3.1.3 气流入射角与飞行参数的关系第44-46页
        3.1.4 马赫数与动静压的关系第46页
        3.1.5 形压系数的确定方法第46-48页
    3.2 利用神经网络的方法建立系统的空气动力学模型第48-54页
        3.2.1 神经网络的建立过程第48-50页
        3.2.2 神经网络的训练方法第50-54页
    3.3 FADS系统大气数据参数求解算法第54-58页
        3.3.1 三点法估算算法第54页
        3.3.2 加权最小二乘法第54-55页
        3.3.3 卡尔曼滤波算法第55-57页
        3.3.4 不同算法对比分析第57-58页
    3.4 本章小结第58-59页
第四章 以典型飞行器为背景的FADS仿真研究第59-85页
    4.1 飞机模型的三维重建第59-60页
    4.2 飞机模型的非结构网格划分与CFD计算第60-61页
    4.3 FADS系统测压孔的分布及优化第61-66页
        4.3.1 测压孔的位置分布第61-62页
        4.3.2 测压孔位置的优化第62-66页
    4.4 基于典型第三代歼击机的三点法的改进第66-73页
        4.4.1 迎角的估算方法第67-69页
        4.4.2 侧滑角的估算方法第69-70页
        4.4.3 静压、动压及马赫数的估算方法第70-71页
        4.4.4 形压系数的估算方法第71-73页
    4.5 飞机模型的CFD仿真结果分析第73-77页
        4.5.1 CFD计算工况第73页
        4.5.2 FADS系统的大气数据解算结果第73-77页
    4.6 FADS系统大气数据参数的校正第77-84页
        4.6.1 迎角与侧滑角的校正第78-81页
        4.6.2 形压系数的校正第81-84页
    4.7 本章小结第84-85页
第五章 总结与展望第85-88页
    5.1 研究工作总结及创新点第85-86页
    5.2 存在的问题及展望第86-88页
参考文献第88-93页
致谢第93页

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