【摘 要】
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目前风洞试验仅为民用飞机飞行性能提供有限数据。全飞行包线的技术支持对于民机飞行试验十分重要,需要采用数学建模和参数辨识的方法。选择合适的机器学习算法是参数辨识中
【机 构】
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复旦大学航空航天系,上海飞机设计研究院
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目前风洞试验仅为民用飞机飞行性能提供有限数据。全飞行包线的技术支持对于民机飞行试验十分重要,需要采用数学建模和参数辨识的方法。选择合适的机器学习算法是参数辨识中最为关键的一步。支持向量机（SVM）采用结构风险最小化原理,尤其适用于小样本情形。根据A320非巡航起降阶段的几组真实数据,以及全机气动力估算的结果,使用最小二乘支持向量机建立预测模型。随后采用粒子群算法优化模型参数从而提升泛化能力。由此实现民机飞行包线的气动性能整体建模与辨识。与Ma=0.78时的实验数据相比较,PSO-LSSVM模型的预测结果吻
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