Методы априорного статистического анализа возмущенного движения летательных аппаратов в турбулентных средах

Ermilov A.S.; Saltykova O.A.

Рассмотрены методы априорного статистического анализа, используемые для прогнозирования возмущенного движения летательных аппаратов (ЛА) в турбулентных средах. Для анализа методов априорного анализа применяются теоретические подходы, такие как сравнительный метод и метод математического моделирования. Использованы статистические методы, позволяющие оценить эффективность стохастических моделей для учета случайных возмущений, вызванных турбулентностью. Особое внимание уделено использованию байесовского анализа, метода максимального правдоподобия и метода Монте-Карло, применяемых для вероятностного прогнозирования траектории движения ЛА. Представленные модели иллюстрированы формулами, которые описывают динамику движения аппарата в турбулентных условиях, включая уравнения движения, основанные на законах Ньютона и Эйлера. Для оценки правильности расчетов изучены параметры, определяющие динамику возмущенного движения ЛА в турбулентной среде, такие как линейные и угловые скорости, интенсивность турбулентности, аэродинамические силы, моменты инерции и метеорологические условия. Это позволяет учитывать влияние турбулентности на управление и траекторию полета ЛА. Результаты исследования демонстрируют высокую точность предложенных методов в прогнозировании отклонений движения ЛА и подчеркивают важность дальнейшего развития вычислительных подходов для интеграции этих методов в системы управления в реальном времени, особенно для применения в условиях неопределенности и сложных внешних воздействий. Дальнейшие исследования могут быть направлены на повышение адаптивности моделей для различных типов ЛА с учетом оптимизации расчетных методов для уменьшения вычислительной сложности. Это позволит повысить эффективность прогнозов в более короткие сроки и снизить затраты ресурсов.

Методы априорного статистического анализа возмущенного движения летательных аппаратов в турбулентных средах

Связанные документы (рекомендация CORE)

Новости проекта

Новости

Партнеры

Индексация