目前无人机的控制系统大多针对单一控制点设计,当飞行器受到外界干扰或控制扰动后,飞行器姿态偏离平衡点,姿态将随时间而不断变化,影响气动效率,使飞行器实际性能偏离设计目标。本文以低速无人机为研究对象,研究非定常运动对气动性能的影响,主要工作如下:（1）低速无人机非定常运动时,存在低雷诺数特征,飞行器飞行过程中受到扰动,在升力面上会有涡结构的生成和脱落,其流动现象复杂,气动力非定常波动。为了更好地数值模拟低速无人机非定常运动时的气动特性及流场特征,对数值计算过程中涉及的流动控制方程、空间和时间离散、控制方程求解、湍流模型选取、网格划分等基础问题和关键技术展开了研究;针对动边界问题,提出了IDW-MSA网格变形方法,显式求解网格变形;建立了一套高效的数值计算方法;对数值计算方法进行了验证,与经典算例进行对比,吻合良好。（2）无人机飞行过程中受到扰动后偏离理想状态,姿态在平衡位置附近不断波动变化,通过分析飞行器实际飞行记录数据,得到飞行器姿态幅值和减缩频率等参数的变化范围,这是后文研究工作中参数选取的依据。飞行器姿态变化规律可以看作无数三角函数相叠加而成,对问题抽象提炼,将三维复杂运动转化为二维三角函数运动。本文系统研究了不同运动参数（减缩频率、运动幅值和相位角等）对翼型俯仰运动、沉浮运动和俯仰沉浮耦合运动时气动特性和流场的影响。（3）针对翼型在低频俯仰运动过程中出现提前动态失速的问题,提出通过合理控制翼型后缘运动,消除或减缓非定常运动过程中出现的动态失速问题,并详细研究了翼型后缘偏转起始时刻、最大偏转量、偏转时长以及后缘不同运动形式对控制翼型动态失速的影响。在翼型俯仰运动下行阶段,通过控制后缘向下偏转,增大翼型弯度,使上行阶段时翼型前缘上表面流速增大,翼型周围流体有更多能量抵抗逆压梯度,这能够有效缓解或消除在翼型在俯仰上行阶段最大迎角附近发生动态失速的可能。（4）针对非定常数值计算耗时严重的问题,采用了传统计算方法Theodorsen函数和POD降阶模型方法进行计算,前者计算简单,但误差大,后者需要系统输入输出具有很强的规律性。这两种方法都不适合快速高效准确地预测飞行器在不同运动状态下的非定常气动力。本文提出了一种新的降阶模型方法,由Kriging算法和回归框架构建而成,以滤波高斯白噪声为CFD求解器生成输入信号,产生训练数据,构建模型。该模型能够预测翼型在低速范围内,轻失速条件下的非定常气动力。相对传统降阶模型方法,该模型节约了大量获取训练数据所消耗的时间,而且降阶模型预测结果与CFD计算结果吻合良好。因此,该方法非常适合于工程应用,如设计优化、气动弹性分析以及飞行器性能分析等。（5）以某低速无人机为研究对象,以飞行器实际飞行数据为基础,分析飞行数据的频率特性及幅值变化规律,以对翼型俯仰和沉浮运动气动特性研究结论为支撑,通过CFD数值计算方法和提出的降阶模型,对飞行器实际飞行过程中的动态气动特性进行研究,评估无人机在动态条件下的气动性能。无人机在动态条件下的气动性能低于定常条件下的气动性能,直接影响无人机的航程和航时。