基于Transformer的飞机状态预测

【类型】期刊

【作者】王经纬  高艳鹍  宋澣兴  刘一非 

【刊名】计算机工程与设计

【关键词】 深度学习,状态分类,气动力建模,多任务,大迎角,非定常气动力,时序预测

【摘要】在非定常气动力下，为防止飞机进入危险状态，通过建模进行状态预测，是保障飞行安全的重要手段，传统方法建模过程复杂、工程化难度大且普适性不强。为更好解决大迎角下飞行状态预测，使用基于深度学习的时序序列预测方法，推测飞机的飞行状态，达到最大限度发掘飞机性能、保障飞行安全的目的。提出一种多任务Transformer模型，同时完成飞行状态参数回归和飞行状态分类。实验结果表明，相比于同类模型，该模型的预测性能有大幅提升。

【年份】2024

【作者单位】中国航空研究院中国航空系统工程研究所;中国航天科工集团第二研究院七〇六所;北京邮电大学计算机学院;北京工商大学计算机学院;

【期号】02

【页码】477-483