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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种修正直升机飞行动力学模型中输入参数误差的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：CN119647278B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202411827484.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种修正直升机飞行动力学模型中输入参数误差的方法是由王浩瑞;李攀;陆永丰设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种修正直升机飞行动力学模型中输入参数误差的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种修正直升机飞行动力学模型中输入参数误差的方法，S1、对待修正的直升机飞行动力学模型进行参数化建模；S2、用已完成修正的直升机飞行动力学模型生成样本集；S3、用机器学习算法基于样本集进行训练，获得完成训练的机器学习模型；输入真实数据，预测存在误差的每个输入参数；S4、进行误差回归预测，完成对误差的修正。本发明用具备相同输入参数类型且已完成修正的直升机飞行动力学模型生成样本集，从而结合对应的机器学习算法进行训练，有效获取出待修正模型所需的识别误差的依据，然后再针对存在误差的参数进行误差回顾预测，完成误差修正，无需研究人员根据机理认知和修正经验反复调整修正，大大提升了简便性和效率。

本发明授权一种修正直升机飞行动力学模型中输入参数误差的方法在权利要求书中公布了：1.一种修正直升机飞行动力学模型中输入参数误差的方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、对待修正的直升机飞行动力学模型进行参数化建模： 基于气动数据和气动干扰数据搭建待修正的直升机飞行动力学模型，气动数据和气动干扰数据均包括多个输入参数；其中，气动数据中多个输入参数的类型包括旋翼、机身、平尾、垂尾和尾桨；气动干扰数据中多个输入参数的类型包括机身干扰、平尾干扰、垂尾干扰和尾桨干扰； S2、利用已完成修正的直升机飞行动力学模型生成样本集： 利用已完成修正的直升机飞行动力学模型进行仿真，其中，已完成修正的直升机飞行动力学模型具备步骤S1中每个类型的输入参数；所述仿真包括： 对已完成修正的直升机飞行动力学模型中每个类型的输入参数依次进行修改，在每次修改后进行对应的仿真，获取每次仿真对应的每组多速度操纵量变化，将每个类型的输入参数和对应的每组多速度操纵量变化作为每个样本，形成样本集； S3、利用机器学习算法基于样本集进行训练，获得完成训练的机器学习模型；输入真实数据，预测存在误差的每个输入参数： 基于步骤S2中的样本集，利用机器学习算法进行训练，获得反映每个类型的输入参数和对应的多速度操纵量变化关系的机器学习模型； 将步骤S1中待修正的直升机飞行动力学模型的真实数据输入到机器学习模型中，利用机器学习模型逆向预测出真实数据中存在误差的每个输入参数； S4、进行误差回归预测，完成对误差的修正： 对步骤S3中存在误差的每个输入参数进行误差回归预测，确定出真实数据中存在误差的每个输入参数对应的每个误差值，基于每个误差值将真实数据中存在误差的每个输入参数进行对应的修正。

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