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传统的风洞试验与理论计算无法满足建立高精确飞机飞行动力学模型的需求，有必要通过试飞后的气动参数辨识来修正其飞行动力学模型。以极大似然法为代表的传统动态激励气动参数辨识法极大地依赖于激励信号设计、辨识算法等，存在较大的不确定性。本文提出了一种基于物理解算的方法，利用飞机不同飞行条件下的配平数据，从物理机理出发，针对气动静导数条理进行一一解算，并形成了物理解算法的辨识流程和方案。这一方法可为后续动导数的动态激励辨识减少大量未知参数，从而提高了整个气动模型的修正精度和效率。研究结果表明这一方法具有较高的可靠性和