首页--航空、航天论文--航空论文--飞机构造与设计论文--总体设计论文

高超声速飞行器气动参数辨识和输入设计技术研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
目录第7-15页
第一章 绪论第15-21页
    1.1 课题背景及意义第15-16页
    1.2 国内外研究现状第16-19页
        1.2.1 国外研究现状第16-18页
        1.2.2 国内研究现状第18-19页
    1.3 本文研究内容第19-21页
第二章 对象特性分析和辨识方案设计第21-29页
    2.1 高超声速飞行器对象特性分析第21-25页
    2.2 气动参数辨识方案设计第25-28页
        2.2.1 候选模型第26-27页
        2.2.2 辨识算法第27-28页
        2.2.3 激励方案第28页
    2.3 本章小结第28-29页
第三章 输入技术研究第29-43页
    3.1 单通道激励信号设计方案第29-36页
        3.1.1 激励设计一般原则第29-30页
        3.1.2 典型激励形式第30-33页
        3.1.3 多正弦激励和211激励的设计方法第33-36页
    3.2 多通道激励信号设计方案第36-39页
        3.2.1 多通道激励设计原则第36-37页
        3.2.2 多通道激励设计及优化方案第37-39页
    3.3 输入评价准则第39-41页
        3.3.1 克拉马罗界第40-41页
        3.3.2 信噪比和相干性第41页
    3.4 本章小结第41-43页
第四章 飞行仿真验证和演示样机试飞验证第43-71页
    4.1 仿真验证第43-59页
        4.1.1 高超模型控制结构第43-44页
        4.1.2 主动激励必要性验证第44-45页
        4.1.3 激励作用方式对比第45-46页
        4.1.4 激励幅值频率设计仿真验证第46-53页
        4.1.5 闭环控制激励对比第53-59页
    4.2 试飞验证第59-69页
        4.2.1 演示验证无人机第59-62页
        4.2.2 多正弦激励辨识结果第62-69页
    4.3 本章小结第69-71页
第五章 基于非线性模型的辨识算法第71-81页
    5.1 非线性气动模型第71-72页
    5.2 极大似然准则和Newton-Raphson优化算法第72-73页
        5.2.1 极大似然准则第72页
        5.2.2 基于极大似然法准则的Newton-Raphson优化算法第72-73页
    5.3 基于极大似然法准则的PSO算法第73-76页
        5.3.1 PSO算法第74页
        5.3.2 基于极大似然准则的PSO算法第74-76页
    5.4 辨识算法的仿真验证第76-80页
    5.5 本章小结第80-81页
第六章 总结第81-83页
    6.1 全文总结第81-82页
    6.2 展望第82-83页
参考文献第83-87页
作者攻读硕士学位期间所发表的论文第87-88页
致谢第88页

论文共88页,点击 下载论文
上一篇:体现饮食文化特色的厦门大学马来西亚分校餐饮空间构建策略及设计研究
下一篇:基于孔探技术的民航发动机健康管理研究