Se desarrollan dos modelos paramétricos de bajo orden para las fuerzas y momentos que experimenta una hélice en rotación durante el vuelo hacia adelante. Los modelos se derivan utilizando un enfoque basado en principios fundamentales y son computacionalmente eficientes en el sentido de estar representados por expresiones explícitas. Los parámetros de los modelos se pueden identificar utilizando aprendizaje supervisado/ajuste de caja gris a partir de datos etiquetados, o se pueden predecir utilizando solo los coeficientes de carga estática (es decir, los coeficientes de empuje y par en vuelo estacionario). El segundo modelo es un modelo multinomial que se deriva mediante una expansión en serie de Taylor del primer modelo y se puede considerar como un modelo de parámetros concentrados de orden inferior. Los modelos y los métodos de generación de parámetros se prueban experimentalmente contra 19 hélices probadas en un túnel de viento bajo condiciones de flujo oblicuo, para las cuales se dispone de los datos. Los modelos se prueban contra 181 hélices adicionales de conjuntos de datos existentes.