【大气】大气模型，用于根据海拔和单位系统确定空气的特性附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、引言

在航空航天、气象观测、环境工程、无人机飞行控制等领域，空气特性（如密度、温度、压强、粘度）是决定设备性能、任务安全性与运行效率的关键参数。这些特性随海拔高度显著变化 —— 例如，海拔 10km 处的空气密度仅为海平面的 1/3，温度低至 - 50℃以下，直接影响飞机升力、发动机推力与无人机续航。

传统依赖经验数据查询的方式，存在精度低、适配性差的问题，而大气模型通过建立海拔与空气特性的数学关系，可根据任意海拔高度与单位系统（国际单位制 SI、英制等）快速计算出精准的空气特性参数。其中，国际标准大气模型（International Standard Atmosphere，ISA）是应用最广泛的基准模型，其基于全球中纬度地区平均大气条件，划分了从海平面到 86km 的多层大气结构，为工程实践提供统一的计算标准。本文将系统介绍大气模型的分类、核心计算原理，以及如何根据海拔与单位系统确定空气特性，为相关领域的工程应用提供技术支撑。

二、大气模型的分类与核心作用

2.1 大气模型的分类

根据适用场景与精度需求，大气模型可分为基准模型、修正模型与专用模型三类，各类模型的特性与适用范围如下：

2.1.1 基准模型：国际标准大气（ISA）

ISA 模型由国际标准化组织（ISO）与国际民用航空组织（ICAO）联合制定，是全球通用的大气基准，其核心特点包括：

• 分层结构：将海拔 0-86km 的大气分为 6 层（对流层、平流层下部、平流层上部、中间层下部、中间层上部、外层），每层采用不同的温度梯度公式描述；

• 平均条件假设：基于中纬度地区（北纬 30°-60°）全年平均气象数据，假设海平面温度为 15℃（288.15K）、压强为 101325Pa（1 标准大气压）、密度为 1.225kg/m³；

• 无时间变化：不考虑昼夜、季节与天气波动，仅反映海拔相关的平均特性，适合作业前的性能预研与设备设计。

2.1.2 修正模型：实际大气偏差修正（ISA±ΔT）

实际大气与 ISA 基准存在偏差，需通过修正模型调整，核心修正参数为温度偏差 ΔT（实际温度与 ISA 同海拔温度的差值）：

• 正偏差（ISA+ΔT）：实际温度高于 ISA 基准（如夏季低海拔地区，ΔT 可达 + 10~+15K），此时空气密度低于基准值，会导致飞机升力下降、无人机载荷能力降低；

• 负偏差（ISA-ΔT）：实际温度低于 ISA 基准（如冬季高海拔地区，ΔT 可达 - 10~-20K），空气密度高于基准值，虽有利于提升升力，但会增加设备气动阻力。

修正模型通过 ΔT 调整温度计算结果，进而修正密度、压强等特性参数，适用于实时作业场景（如航班起飞前的性能计算、无人机飞行路径规划）。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

switch sys

    case 1

    % Reference temperature 15 Celsius

    To=288.15;      % K

    % Reference lapse rate

    a=-0.0065;      % K/m

    % Lapse rate constant

    k=a/To;

    % Reference pressure

    Po=101.325;     % KPa

    % Reference gravitation acceleration

    g=9.80665;      % m/s^2

    % Reference universal gas constant

    R=287.1;        % J/KgK

    Ro=R/g;         % m/K

    beta=-1/(a*Ro);

    % Reference density

    rho=1.225; %     Kg/m^3

    % Auxiliar variable

    Test=convlength(h,'m','ft');

    case 0

    % Reference temperature 59 Fahrenheit degree

    To=518.67;      % R

    % Reference lapse rate

    a=-0.00356616;  % R/ft

    % Lapse rate constant

    k=a/To;

    % Reference pressure

    Po=14.696;      % PSI

    % Reference gravitation acceleration

    g=32.174;       % ft/s^2

    % Reference universal gas constant

🔗 参考文献

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2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

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