f16aerodata.m

基于Matlab2007的美军F16战斗机的非线性模型

    0.1135    0.1185    0.1184    0.1171    0.1243    0.1279    0.1279    0.1258    0.1257    0.1281    0.1258    0.1228    0.1221    0.1186    0.1180  0.1108    0.1121    0.1122    0.1072;
    0.1137    0.1195    0.1146    0.1161    0.1209    0.1211    0.1211    0.1195    0.1183    0.1200    0.1185    0.1153    0.1160    0.1152    0.1135  0.1087    0.1072    0.1121    0.1063;
    0.1037    0.1090    0.1094    0.1049    0.1109    0.1123    0.1181    0.1184    0.1170    0.1147    0.1141    0.1126    0.1129    0.1129    0.1109  0.1049    0.1094    0.1090    0.1037;
    0.0857    0.0858    0.0857    0.0796    0.0851    0.0919    0.1150    0.1087    0.1089    0.1025    0.1022    0.1007    0.1012    0.0994    0.0952  0.0897    0.0958    0.0959    0.0958;
    0.0842    0.0807    0.0787    0.0778    0.0791    0.0793    0.0805    0.0846    0.0808    0.0821    0.0802    0.0799    0.0826    0.0800    0.0709  0.0756    0.0765    0.0785    0.0820;
    0.0847    0.0813    0.0798    0.0824    0.0843    0.0843    0.0853    0.0841    0.0858    0.0864    0.0857    0.0828    0.0817    0.0857    0.0816  0.0797    0.0771    0.0786    0.0820];
f16data.CX(:,:,4) = [-0.1023   -0.1012   -0.1080   -0.1047   -0.1035   -0.0991   -0.0929   -0.0910   -0.0884   -0.0884   -0.0907   -0.0908   -0.0913   -0.0918   -0.0943  -0.0955   -0.0988   -0.0920   -0.0931;
   -0.1038   -0.1067   -0.1057   -0.1030   -0.0998   -0.0998   -0.0992   -0.0999   -0.1006   -0.1010   -0.1007   -0.1009   -0.1004   -0.1000   -0.1006  -0.1038   -0.1065   -0.1075   -0.1046;
   -0.0963   -0.1011   -0.1013   -0.1016   -0.1006   -0.1013   -0.1017   -0.1028   -0.1039   -0.1092   -0.1040   -0.1029   -0.1022   -0.1008   -0.1014  -0.1024   -0.1021   -0.1019   -0.0971;
   -0.0664   -0.0715   -0.0755   -0.0780   -0.0845   -0.0873   -0.0885   -0.0896   -0.0898   -0.0902   -0.0894   -0.0884   -0.0868   -0.0851   -0.0821  -0.0756   -0.0731   -0.0691   -0.0640;
   -0.0472   -0.0498   -0.0521   -0.0533   -0.0567   -0.0578   -0.0586   -0.0595   -0.0602   -0.0606   -0.0600   -0.0592   -0.0584   -0.0566   -0.0550  -0.0516   -0.0504   -0.0481   -0.0455;
   -0.0146   -0.0134   -0.0124   -0.0130   -0.0170   -0.0176   -0.0183   -0.0189   -0.0205   -0.0200   -0.0206   -0.0195   -0.0184   -0.0169   -0.0161  -0.0121   -0.0115   -0.0134   -0.0155;
    0.0182    0.0242    0.0281    0.0313    0.0326    0.0331    0.0322    0.0327    0.0320    0.0313    0.0313    0.0323    0.0329    0.0328    0.0326  0.0313    0.0281    0.0242    0.0182;
    0.0537    0.0602    0.0689    0.0736    0.0785    0.0808    0.0826    0.0836    0.0835    0.0829    0.0833    0.0829    0.0820    0.0810    0.0785  0.0736    0.0689    0.0602    0.0537;
    0.0871    0.0924    0.0907    0.0898    0.0975    0.0996    0.0999    0.0998    0.0974    0.0971    0.0981    0.0987    0.0992    0.0959    0.0947  0.0870    0.0879    0.0896    0.0843;
    0.0916    0.1016    0.1008    0.0996    0.1007    0.1027    0.1027    0.0995    0.0971    0.0949    0.0960    0.0985    0.0999    0.0984    0.0981  0.0970    0.0982    0.0990    0.0890;
    0.0509    0.0714    0.0750    0.0890    0.0953    0.1072    0.1108    0.1113    0.1116    0.1104    0.1093    0.1096    0.1077    0.1068    0.1046  0.0983    0.0843    0.0807    0.0602;
    0.0481    0.0560    0.0705    0.0783    0.0929    0.0987    0.1128    0.1195    0.1207    0.1201    0.1199    0.1210    0.1188    0.1155    0.1081  0.0935    0.0857    0.0712    0.0633;
    0.0664    0.0741    0.0694    0.0785    0.0926    0.0951    0.1054    0.1091    0.1127    0.1127    0.1139    0.1100    0.1039    0.1031    0.0988  0.0847    0.0756    0.0803    0.0726;
    0.0846    0.0811    0.0842    0.0845    0.0933    0.0938    0.0922    0.0946    0.0992    0.0996    0.0989    0.0978    0.0954    0.0922    0.0894  0.0806    0.0803    0.0772    0.0807;
    0.0908    0.0985    0.1011    0.0999    0.1063    0.1061    0.1018    0.0996    0.1021    0.1071    0.1071    0.1064    0.1070    0.1036    0.1032  0.0968    0.0980    0.0954    0.0877;
    0.0842    0.0869    0.0790    0.0882    0.1025    0.1010    0.0993    0.0980    0.0991    0.1030    0.0972    0.0897    0.0914    0.0969    0.1015  0.0872    0.0780    0.0859    0.0832;
    0.0749    0.0823    0.0849    0.0794    0.0831    0.0841    0.0896    0.0908    0.0915    0.0914    0.0908    0.0893    0.0895    0.0889    0.0868  0.0831    0.0886    0.0860    0.0786;
    0.0504    0.0500    0.0504    0.0467    0.0813    0.0811    0.0972    0.0950    0.1075    0.1190    0.1101    0.1001    0.0967    0.0958    0.0931  0.0585    0.0622    0.0618    0.0622;
    0.0421    0.0380    0.0355    0.0397    0.0420    0.0417    0.0424    0.0478    0.0473    0.0519    0.0484    0.0465    0.0489    0.0472    0.0450  0.0427    0.0385    0.0410    0.0451;
    0.0433    0.0404    0.0395    0.0467    0.0495    0.0492    0.0499    0.0484    0.0500    0.0504    0.0495    0.0463    0.0457    0.0510    0.0482  0.0454    0.0382    0.0391    0.0420];
f16data.CX(:,:,5) = [-0.1068   -0.1102   -0.1160   -0.1176   -0.1291   -0.1289   -0.1244   -0.1158   -0.1137   -0.1141   -0.1164   -0.1192   -0.1200   -0.1240   -0.1243  -0.1128   -0.1112   -0.1054   -0.1020;
   -0.1122   -0.1180   -0.1227   -0.1292   -0.1365   -0.1397   -0.1406   -0.1416   -0.1442   -0.1450   -0.1448   -0.1428   -0.1408   -0.1440   -0.1397  -0.1324   -0.1259   -0.1212   -0.1154;
   -0.1102   -0.1212   -0.1319   -0.1359   -0.1403   -0.1427   -0.1454   -0.1480   -0.1520   -0.1633   -0.1518   -0.1482   -0.1457   -0.1438   -0.1419  -0.1375   -0.1335   -0.1228   -0.1118;
   -0.0911   -0.1027   -0.1093   -0.1144   -0.1244   -0.1304   -0.1316   -0.1320   -0.1333   -0.1337   -0.1340   -0.1322   -0.1309   -0.1280   -0.1243  -0.1143   -0.1092   -0.1026   -0.0910;
   -0.0811   -0.0889   -0.0955   -0.0996   -0.1015   -0.1037   -0.1056   -0.1065   -0.1077   -0.1075   -0.1072   -0.1061   -0.1045   -0.1024   -0.1003  -0.0984   -0.0943   -0.0877   -0.0799;
   -0.0575   -0.0588   -0.0631   -0.0676   -0.0671   -0.0694   -0.0715   -0.0739   -0.0775   -0.0785   -0.0787   -0.0744   -0.0704   -0.0688   -0.0669  -0.0674   -0.0624   -0.0586   -0.0573;
   -0.0183   -0.0188   -0.0211   -0.0241   -0.0226   -0.0254   -0.0291   -0.0333   -0.0370   -0.0336   -0.0345   -0.0326   -0.0283   -0.0247   -0.0236  -0.0251   -0.0221   -0.0198   -0.0193;
    0.0195    0.0186    0.0204    0.0186    0.0194    0.0181    0.0154    0.0162    0.0198    0.0212    0.0157    0.0131    0.0136    0.0158    0.0179  0.0171    0.0189    0.0171    0.0180;
    0.0494    0.0626    0.0562    0.0477    0.0323    0.0279    0.0289    0.0263    0.0204    0.0187    0.0173    0.0255    0.0183    0.0165    0.0119  0.0273    0.0358    0.0422    0.0290;
    0.0699    0.0695    0.0627    0.0557    0.0366    0.0316    0.0263    0.0207    0.0160    0.0198    0.0165    0.0218    0.0244    0.0228    0.0214  0.0405    0.0475    0.0543    0.0547;
    0.0207    0.0324    0.0323    0.0293    0.0304    0.0404    0.0419    0.0404    0.0385    0.0381    0.0374    0.0379    0.0389    0.0417    0.0446  0.0435    0.0465    0.0466    0.0349;
    0.0211    0.0282    0.0309    0.0263    0.0307    0.0334    0.0437    0.0466    0.0458    0.0479    0.0495    0.0495    0.0487    0.0467    0.0434  0.0390    0.0436    0.0409    0.0338;
    0.0386    0.0462    0.0331    0.0339    0.0365    0.0407    0.0394    0.0411    0.0407    0.0418    0.0431    0.0426    0.0392    0.0405    0.0381  0.0355    0.0347    0.0478    0.0402;
    0.0460    0.0438    0.0341    0.0311    0.0348    0.0373    0.0362    0.0335    0.0338    0.0363    0.0325    0.0340    0.0342    0.0356    0.0338  0.0301    0.0331    0.0428    0.0450;
    0.0394    0.0479    0.0513    0.0447    0.0538    0.0528    0.0483    0.0441    0.0444    0.0472    0.0488    0.0497    0.0507    0.0487    0.0495  0.0478    0.0525    0.0476    0.0376;
    0.0336    0.0411    0.0380    0.0471    0.0543    0.0508    0.0471    0.0445    0.0450    0.0484    0.0442    0.0383    0.0410    0.0471    0.0522  0.0432    0.0272    0.0347    0.0315;
    0.0158    0.0284    0.0361    0.0335    0.0487    0.0443    0.0442    0.0432    0.0451    0.0460    0.0451    0.0433    0.0435    0.0438    0.0416  0.0363    0.0397    0.0340    0.0246;
   -0.0186   -0.0121   -0.0057   -0.0070    0.0410    0.0451    0.0655    0.0604    0.0655    0.0641    0.0677    0.0701    0.0702    0.0636    0.0546  0.0033    0.0020   -0.0005    0.0058;
   -0.0242   -0.0267   -0.0277   -0.0200   -0.0215   -0.0224   -0.0223   -0.0180   -0.0202   -0.0173   -0.0046    0.0281    0.0311    0.0053   -0.0210  -0.0288   -0.0312   -0.0240   -0.0152;
   -0.0208   -0.0271   -0.0315   -0.0229   -0.0156   -0.0165   -0.0141   -0.0184   -0.0173   -0.0173   -0.0168   -0.0185   -0.0183   -0.0130   -0.0157 -0.0237   -0.0323   -0.0246   -0.0150];

% CX_lef(alpha2,beta)
f16data.CX_lef = [-0.0277   -0.0285   -0.0318   -0.0256   -0.0184   -0.0156   -0.0159   -0.0162   -0.0174   -0.0181   -0.0179   -0.0167   -0.0168   -0.0156   -0.0153  -0.0225   -0.0287   -0.0254   -0.0246;
   -0.0314   -0.0310   -0.0259   -0.0191   -0.0161   -0.0157   -0.0162   -0.0173   -0.0189   -0.0193   -0.0186   -0.0186   -0.0170   -0.0155   -0.0154  -0.0184   -0.0252   -0.0303   -0.0307;
   -0.0295   -0.0298   -0.0260   -0.0233   -0.0209   -0.0215   -0.0214   -0.0224   -0.0230   -0.0224   -0.0220   -0.0217   -0.0213   -0.0205   -0.0199  -0.0223   -0.0250   -0.0288   -0.0285;
   -0.0148   -0.0153   -0.0163   -0.0150   -0.0167   -0.0173   -0.0185   -0.0189   -0.0193   -0.0196   -0.0192   -0.0185   -0.0179   -0.0178   -0.0162  -0.0155   -0.0168   -0.0158   -0.0153;
   -0.0136   -0.0149   -0.0143   -0.0136   -0.0168   -0.0178   -0.0182   -0.0188   -0.0197   -0.0202   -0.0196   -0.0188   -0.0180   -0.0172   -0.0160  -0.0144   -0.0151   -0.0149   -0.0144;
   -0.0029   -0.0010   -0.0003   -0.0005   -0.0004   -0.0006   -0.0017   -0.0027   -0.0033   -0.0033   -0.0033   -0.0024   -0.0014   -0.0004    0.0004  0.0013    0.0011   -0.0002   -0.0021;
    0.0085    0.0104    0.0116    0.0121    0.0131    0.0125    0.0122    0.0119    0.0104    0.0099    0.0096    0.0106    0.0117    0.0126    0.0127  0.0117    0.0112    0.0100    0.0081;
    0.0145    0.0168    0.0196    0.0218    0.0225    0.0231    0.0238    0.0238    0.0231    0.0224    0.0224    0.0226    0.0227    0.0223    0.0222  0.0215    0.0193    0.0165    0.0142;
    0.0165    0.0170    0.0205    0.0226    0.0252    0.0245    0.0236    0.0232    0.0233    0.0221    0.0232    0.0241    0.0250    0.0267    0.0276  0.0250    0.0229    0.0212    0.0189;
    0.0138    0.0172    0.0157    0.0178    0.0226    0.0251    0.0264    0.0274    0.0271    0.0278    0.0275    0.0271    0.0267    0.0249    0.0252  0.0203    0.0183    0.0198    0.0164;
    0.0092    0.0122    0.0129    0.0165    0.0202    0.0253    0.0279    0.0295    0.0296    0.0301    0.0309    0.0306    0.0278    0.0261    0.0247  0.0200    0.0174    0.0167    0.0137;
    0.0099    0.0134    0.0162    0.0149    0.0208    0.0229    0.0273    0.0286    0.0303    0.0305    0.0286    0.0307    0.0292    0.0259    0.0253  0.0194    0.0207    0.0179    0.0144;
    0.0206    0.0202    0.0236    0.0246    0.0289    0.0293    0.0290    0.0320    0.0317    0.0328    0.0314    0.0305    0.0289    0.0281    0.0262  0.0219    0.0209    0.0175    0.0179;
    0.0257    0.0274    0.0266    0.0236    0.0266    0.0283    0.0236    0.0298    0.0268    0.0309    0.0307    0.0280    0.0238    0.0284    0.0254  0.0224    0.0254    0.0262    0.0245];

% CXq(alpha1)
f16data.CXq = [0.9530    0.9530    0.9530    1.5500    1.9000    2.4600    2.9200    3.3000    2.7600    2.0500    1.5000    1.4900    1.8300    1.2100    1.3300   1.6100    0.9100    3.4300    0.6170    0.2730]';

 % dCXq_lef(alpha2)
f16data.dCXq_lef = [-1.2200   -1.2200   -1.2200   -1.6600   -1.6200   -1.5800   -1.9600   -2.5100   -2.0400   -1.6400   -0.8240   -0.8170   -1.1000   -0.5500]';


%--------------------------------------------------------------------------
% CZ,T
%--------------------------------------------------------------------------
% CZ(alpha1,beta,de1)
f16data.CZ(:,:,1) = [1.1940    1.2720    1.3110    1.3560    1.3960    1.3470    1.3390    1.3140    1.3210    1.3150    1.3370    1.3320    1.3400    1.3380    1.2940  1.2350    1.1850    1.1400    1.1000;
    0.9960    1.0570    1.0900    1.1210    1.1280    1.1290    1.1310    1.1430    1.1580    1.1710    1.1770    1.1420    1.1480    1.1310    1.1370  1.1300    1.1000    1.0600    1.0050;