【摘 要】
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为建立更加精确的翼伞六自由度模型,采用生态系统粒子群(ESPSO)算法对目标翼伞的气动参数进行参数辨识,来获取气动参数值.首先对翼伞的六自由度动力学方程进行分析,建立了参
【机 构】
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南京航空航天大学自动化学院 南京211106
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为建立更加精确的翼伞六自由度模型,采用生态系统粒子群(ESPSO)算法对目标翼伞的气动参数进行参数辨识,来获取气动参数值.首先对翼伞的六自由度动力学方程进行分析,建立了参数辨识目标函数;然后,针对仿真飞行数据,分别利用粒子群算法和生态系统粒子群算法使参数辨识目标函数最小化,从而得到翼伞的气动参数值,通过比较发现,粒子群算法辨识结果平均误差为0.80％,生态系统粒子群算法辨识结果平均误差为0.21％;最后,针对实测飞行数据,采用生态系统粒子群算法使参数辨识目标函数最小化,从而得到实验翼伞的气动参数值.通过对比利用辨识气动参数建立的翼伞模型输出数据与实测飞行数据,三轴的速度误差平均值小于10％.结果 表明,该方案能够为实际工程中的翼伞飞行性能研究及控制设计提供技术支撑.
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