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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种不确定外形飞行器气动参数辨识方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118940393B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410915967.6，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权一种不确定外形飞行器气动参数辨识方法是由韦常柱;俞茗叶;刘哲;孙智力;许河川;徐磊设计研发完成，并于2024-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种不确定外形飞行器气动参数辨识方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种不确定外形飞行器气动参数辨识方法，所述待定包括如下步骤：步骤1：构建气动模型学习样本库；步骤2：构建飞行状态到气动力力矩系数的基础气动辨识网络模型；步骤3：构建气动辨识网络样本；步骤4：利用气动辨识网络样本，每间隔T时刻采用随机梯度下降方法对气动辨识网络进行增量调整，从而获得更加准确的气动辨识网络模型；步骤5：根据实时飞行状态与整后的气动辨识网络模型获得不确定外形飞行器气动系数，对气动系数进行数值微分求导获得气动参数。该方法采用“线下学习+线上修正”的气动参数在线辨识方法，充分利用基于人工智能的气动参数辨识优势，实现不确定外形飞行器气动参数的在线快速准确辨识。

本发明授权一种不确定外形飞行器气动参数辨识方法在权利要求书中公布了：1.一种不确定外形飞行器气动参数辨识方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：步骤1：收集不确定外形飞行器风洞试验与历史飞行数据，获得飞行状态与气动力、力矩系数，构建气动模型学习样本库；步骤2：基于步骤1构建的气动模型学习样本库，通过神经网络学习训练构建飞行状态到气动力力矩系数的基础气动辨识网络模型；步骤3：在线飞行时，收集空速、过载量测信息，利用飞行力学原理构建气动辨识网络样本，具体步骤如下：步骤3.1：在线可量测数据收集：在线可量测数据包括飞行器三通道姿态角速率ωx,ωy,ωz、弹体系轴向过载nx、弹体系法向过载ny、弹体系侧向过载nz、动压q、俯仰舵偏角滚转舵偏角δγ、偏航舵偏角δψ、变形量ξ；步骤3.2：不可测样本特征与标签构建：通过速度在弹体系下的分量得到攻角与侧滑角，设为空速在弹体系下的分量，则攻角通过如下方式给出： 样本标签轴向力系数CA、法向力系数CN、侧向力系数CZ、滚转力矩系数Cmx、偏航力矩系数Cmy、俯仰力矩系数Cmz通过如下简化的关系式得出： 其中，姿态角加速度可通过姿态角速度ωx、ωy、ωz数值差分得到，m为质量，S为气动参考面积，L为气动参考长度，Jx,Jy,Jz为转动惯量；步骤3.3：样本归一化：采用最大—最小归一化方式进行样本归一化，该归一化公式形式如下： 其中，Y表示某单一变量的原始样本序列，是归一化后的数据序列，n为样本个数，Up是归一化上界，Low是归一化下界；步骤4：利用步骤3构建的气动辨识网络样本，每间隔T时刻采用随机梯度下降方法对气动辨识网络进行增量调整，从而获得更加准确的气动辨识网络模型；步骤5：根据实时飞行状态与步骤4整后的气动辨识网络模型获得不确定外形飞行器气动系数，对气动系数进行数值微分求导获得气动参数，具体步骤如下：步骤5.1：气动系数求取：将气动系数输入步骤4调整后的气动辨识网络模型，即可快速获得准确的气动系数；步骤5.2：气动参数求取：采用数值微分方法对气动系数进行数值微分求导，获得气动参数。

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