偏最小二乘法在气动数据建模中的应用.pdf

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1、第35卷第3期宇航学报Vo1．35N0．32014年3月JournalofAstronauticsMarch2014偏最小二乘法在气动数据建模中的应用何开锋，钱炜祺，张勇，王文正，(1．空气动力学国家重点实验室，绵阳621000；2中国空气动力研究与发展中心，绵阳621000)摘要：探索将偏最小二乘方法推广应用于带翼轴对称飞行器的气动特性建模这一多变量非线性复杂气动问题，从已有的轴对称飞行器气动力数学模型出发，利用交叉校验法确定模型中的成分数，建立泛化能力较强的偏最小二乘数学模型。此后以某轴对称飞行器滚转舵偏时的法向力建模和三个舵面都偏转时的轴向力建模为算例来对建模方法的有效性进行分析

2、，并与正交最小二乘方法的建模结果进行对比。结果表明：将偏最小二乘法应用于气动特性建模是可行的，且其建模效果整体上优于正交最小二乘法，在工程上有较好的应用前景。关键词：偏最小二乘法；气动特性建模；带翼轴对称飞行器中图分类号：V211文献标识码：A文章编号：1000-1328(2014)03-0277-06DOI：10．3873／j．issn．1000．1328．2014．03．005ApplicationofPartialLeastSquaresRegressionMethodinModelingofAerodynamicDataHEKai．feng，QIANWei．qi，ZHANGYo

3、ng，WANGWen．zheng，(1．StateKeyLaboratoryofAerodynamics，Mianyang621000，China；2．ChinaAerodynamicsResearchandDevelopmentCenter，Mianyang621000，China)Abstract：Partialleastsquaresregression(PLS)isanewmultivariatedataanalysismethodtakingadvantageoftheLeastSquaresregression，principalcomponentanalysis(PCA)

4、，andcanonicalcorrelationanalysis(CCA)．Inthispaper，itisinnovatedandutilizedforthecomplexmultivariatenonlinearproblemofmodelingfortheaerodynamicdataoftheaxi—symmetricflightvehiclewithcontrolsurfaces．Basedonthenow—availabletrigonometricmathematicalmodeloftheaxi—symmetricflightvehiclewithcontrolsurf

5、aces，thecross—validationmethodisusedtodeterminethenumberoftheprincipalcomponentsandthePLSmodelwithgoodgeneralizationcapabilityisconstructed．Furthermore，thePLSmethodisusedfortwoexamplesofmodelingofnormalforceforanaxi—symmetricflightvehiclewithailerondeflectingonlyandmodelingofaxialforcefortheaxi-

6、symmetricflightvehiclewithallthecontrolsurfacesdeflecting．andthemodelingresuhsarecomparedwiththeresultsofanothermodelingmethodoforthogonalleastsquaresregression(OLS)．TheresultsshowthatPLSisafeasibleandeffectivemethodforaerodynamicmodelingandthemodelingresultsaregenerallybetterthanOLS，andthemetho

7、disofbrightprospectinengineeringpractices．Keywords：PartialLeastSquaresregression；Aerodynamicmodeling；Axi—symmetricflightvehiclewithcontrolsurfaces自变量之间的多重相关性或样本容量少于变量个数0引言等问题，并集多元线性回归分析、主成份分析和典型偏最小二乘分析(PartialLeastSquares相关分