1.一种基于改进Goman模型的非线性非定常气动力建模方法,其特征在于,包括以下内容:S1、建立Goman模型;S2、Goman模型描述气流分离点动态特性时,引入攻角速率及分离位置指数项的影响,从而形成改进Goman模型;S3、建立模型参数识别框架;S4、基于参数识别框架,辨识静态气动力模型参数;S5、基于参数辨识框架,辨识动态气动力模型参数;S6、基于静态气动力模型参数和动态气动力模型参数,完成气动力模型建模;Goman模型采用表达式(1)描述气流分离点的动态特性:改进Goman模型通过表达式(2)描述气流分离点的动态特性:其中,τ 1 为松弛时间常数,τ 2 为总时间延迟,x为分离位置,t为时间,α为攻角, 为攻角速率;x γ 为分离位置指数项,γ引入x的非线性影响;sign(·)为符号函数, 保持 方向的影响; 表征 v控制 的非线性影响;Goman模型采用表达式(3)描述气流分离点的静态特性:其中,δ为影响稳态分离曲线的斜率,参数α * 描述水平位置。
2.如权利要求1所述的一种基于改进Goman模型的非线性非定常气动力建模方法,其特征在于,分离位置指数项替换Goman模型描述气流分离点动态特性时分离位置的表达。
3.如权利要求1所述的一种基于改进Goman模型的非线性非定常气动力建模方法,其特征在于,基于风洞数据,采用标准的最小二乘估计方法,辨识静态气动力模型参数和动态气动力模型参数。
4.如权利要求1所述的一种基于改进Goman模型的非线性非定常气动力建模方法,其特征在于,辨识静态气动力模型参数包括以下内容:首先静态参数赋任意初值,动态参数为0;调用最小二乘算法,优化静态参数,对应攻角下的分离位置x通过表达式(3)得;最小二乘算法通过反复迭代,不断自动修正静态参数,当满足优化指标时,自动输出最终的最优静态参数。
5.如权利要求2所述的一种基于改进Goman模型的非线性非定常气动力建模方法,其特征在于,辨识动态气动力模型参数包括以下内容:首先动态参数赋任意初值,静态参数为最优静态参数;调用最小二乘算法,优化动态参数;最小二乘算法通过反复迭代,不断自动修正动态参数,当满足优化指标时,自动输出最终的最优动态参数。
6.一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,处理器执行所述程序时实现权利要求1-5任一项所述的方法。
7.一种计算机可读存储介质,存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现权利要求1-5任一项所述的方法。
8.一种处理器,其特征在于,处理器用于运行程序,程序运行时执行权利要求1-5任一项所述的方法。