[发明专利]一种飞翼滑翔机翼型阻力系数灰色估计方法

权利要求书

1.一种飞翼滑翔机翼型阻力系数灰色估计方法，其特征在于步骤如下：

步骤1：基于强化缓冲算子对已知阻力系数数据序列进行预处理；

步骤2：根据预处理后的数据序列建立灰色GM(2,1)模型；

步骤3：建立与背景值相关的目标函数；

步骤4：利用遗传算法对目标函数进行优化；

步骤5：对所建模型进行评估检验；

步骤6：对未求解阻力系数进行预测。

2.根据权利要求1所述的一种飞翼滑翔机翼型阻力系数灰色估计方法，其特征在于：所述步骤1中基于强化缓冲算子对已知数据序列进行预处理，设X＝(x(1),x(2),...,x(n))为系统行为数据序列，D为作用于X的算子，X经算子D的作用后所得的序列记为：

XD＝(x(1)d,x(2)d,...,x(n)d) (1)

其中：

x(n)d＝x(n) (3)。

3.根据权利要求2所述的一种飞翼滑翔机翼型阻力系数灰色估计方法，其特征在于：所述步骤2中建立的灰色GM(2,1)模型：

α⁽¹⁾x⁽⁰⁾(k)+a₁x⁽⁰⁾(k)+a₂z⁽¹⁾(k)＝b

其中，α⁽¹⁾x⁽⁰⁾(k)为一次累减序列，x⁽⁰⁾(k)为初始序列，z⁽¹⁾(k)为紧邻生成序列，a₁、a₂为发展系数，b为灰作用量。

4.根据权利要求3所述的一种飞翼滑翔机翼型阻力系数灰色估计方法，其特征在于：所述步骤3中以平均相对误差函数作为优化的目标函数：

其中，代表预测值。

5.根据权利要求4所述的一种飞翼滑翔机翼型阻力系数灰色估计方法，其特征在于：所述步骤4中，利用遗传算法对目标函数进行优化，包括如下步骤：

步骤4.1：初始化种群的大小，即随机产生N个初始数据，构成初始种群P(0)；

步骤4.2：计算适应度，目标函数如公式(7)所示；

步骤4.3：选择，即从当前群体中选出优良的个体保留并传递给下一代，第i个个体的选择概率P_i为：

其中，N为群体个数，F_i为第i个个体的适应度值；

步骤4.4：交叉，即以某个概率互换部分染色体，实现信息交换；

步骤4.5：变异，即将某一个染色体的某些基因位按照一定概率互换，以产生新的个体。

6.根据权利要求5所述的一种飞翼滑翔机翼型阻力系数灰色估计方法，其特征在于：所述步骤5中对所建模型进行评估检验，包括如下步骤：

步骤5.1：相对误差检验，计算方法同式(7)；

步骤5.2：后验差检验，计算方法为：

其中，q(i)为残差，为残差的均值，x⁽⁰⁾(i)代表初始序列中的数据，代表初始序列的均值；

步骤5.3：小误差概率检验，计算方法为：

步骤5.4：根据MRE、C、p^*确定模型精度，如果精度满足要求，则进行下一步。

7.根据权利要求6所述的一种飞翼滑翔机翼型阻力系数灰色估计方法，其特征在于：所述步骤6中对未求解阻力系数进行预测，包括如下步骤：

步骤6.1：建立白化方程如下：

步骤6.2：对式(11)中的参数进行估计，记参数向量估计方法如下：

其中，B和Y的定义如下：

Y＝(α⁽¹⁾x⁽⁰⁾(2),α⁽¹⁾x⁽⁰⁾(3),...,α⁽¹⁾x⁽⁰⁾(n)) (14)

其中，α⁽¹⁾x⁽⁰⁾(k)＝x⁽⁰⁾(k)-x⁽⁰⁾(k-1),k＝2,3,...,n；

步骤6.3：假设白化方程的通解为将攻角的值代入通解，即可得对应的阻力系数预测值。