嵌入式大气数据传感系统算法及其关键技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-18页 |
| ·研究背景 | 第13-16页 |
| ·选题依据 | 第16页 |
| ·研究内容 | 第16-18页 |
| 第二章 大气数据系统及FADS 系统基本原理 | 第18-31页 |
| ·大气数据传感系统简介 | 第18-21页 |
| ·传统的大气数据传感系统 | 第21-26页 |
| ·空速管 | 第21-23页 |
| ·大气总温传感器 | 第23页 |
| ·迎角和侧滑角传感器 | 第23-25页 |
| ·大气数据计算机 | 第25-26页 |
| ·FADS 系统工作原理及组成 | 第26-30页 |
| ·测压孔 | 第28页 |
| ·压力传感器 | 第28-29页 |
| ·引气管路 | 第29-30页 |
| ·FADS 系统的主要测试 | 第30-31页 |
| 第三章 FADS 测压孔布局及优化 | 第31-42页 |
| ·数值计算迎角误差法 | 第31-33页 |
| ·基于模糊逻辑优化法 | 第33-34页 |
| ·目标函数极值优化方法 | 第34-42页 |
| ·优化流程 | 第34-36页 |
| ·目标函数 | 第36-37页 |
| ·目标函数求极值方法 | 第37-39页 |
| ·几种典型情况下的优化 | 第39-42页 |
| 第四章 FADS 空气动力学模型 | 第42-54页 |
| ·FADS 公式模型的建立 | 第43-47页 |
| ·表面压力分布模型 | 第43-44页 |
| ·气流入射角与飞行参数的关系 | 第44-45页 |
| ·马赫数与动静压的关系 | 第45页 |
| ·形压系数的确定 | 第45-47页 |
| ·神经网络建立FADS 空气动力学模型 | 第47-54页 |
| ·神经网络简介 | 第48-50页 |
| ·神经网络的建立 | 第50-51页 |
| ·神经网络训练 | 第51-54页 |
| 第五章 FADS 求解算法 | 第54-77页 |
| ·最小二乘法 | 第54-56页 |
| ·最小二乘法求解思路和过程 | 第54-55页 |
| ·最小二乘法算法启动 | 第55页 |
| ·最小二乘法收敛性 | 第55-56页 |
| ·三点法 | 第56-62页 |
| ·当地迎角和当地侧滑角的求解 | 第56-57页 |
| ·迭代求解动、静压 | 第57-59页 |
| ·迭代过程收敛性 | 第59-61页 |
| ·马赫数求解 | 第61-62页 |
| ·非线性方程组迭代过程中的多解问题 | 第62-64页 |
| ·高马赫数时的收敛问题 | 第64-65页 |
| ·提高算法抗干扰性改进 | 第65-69页 |
| ·卡尔曼滤波简介 | 第66-67页 |
| ·应用卡尔曼滤波提高算法抗干扰性 | 第67-69页 |
| ·神经网络法 | 第69-71页 |
| ·单个BP 网络求解大气数据 | 第69页 |
| ·多个BP 网络求解大气数据 | 第69-71页 |
| ·查表法 | 第71-72页 |
| ·各种算法性能分析和比较 | 第72-77页 |
| ·实时性 | 第72-73页 |
| ·精度 | 第73-75页 |
| ·工程应用时选用建议 | 第75-77页 |
| 第六章 FADS 校准技术 | 第77-88页 |
| ·传感器校准基本方法 | 第77-78页 |
| ·FADS 校准数据来源 | 第78-82页 |
| ·CFD 仿真数据 | 第78-79页 |
| ·风洞数据 | 第79-80页 |
| ·飞行测试数据 | 第80-81页 |
| ·校准所需数据准备 | 第81-82页 |
| ·FADS 校准算法 | 第82-88页 |
| ·迎角和侧滑角校准 | 第82-85页 |
| ·形压系数校准 | 第85-88页 |
| 第七章 FADS 系统误差分析 | 第88-94页 |
| ·管道延时误差 | 第88-89页 |
| ·测压孔位置误差 | 第89-91页 |
| ·测压孔初始安装位置偏差 | 第89-90页 |
| ·结构变形导致测压孔位置偏差 | 第90-91页 |
| ·传感器误差 | 第91-92页 |
| ·热分子蒸腾误差 | 第92页 |
| ·粘滞作用误差 | 第92-94页 |
| 第八章 结论 | 第94-97页 |
| ·主要工作 | 第94页 |
| ·存在的问题 | 第94-95页 |
| ·进一步设想与展望 | 第95-97页 |
| 参考文献 | 第97-101页 |
| 致谢 | 第101-102页 |
| 在学期间发表的学术论文 | 第102页 |
