嵌入式大气数据传感系统风洞标定试验研究

首先分析了嵌入式大气数据传感(Flush Airdata Sensing,FADS)系统的空气动力学模型,对于钝头布局的FADS系统,风洞试验需对迎角误差、侧滑角误差以及形压系数进行标定;对于锥形或非规则布局的FADS系统,空气动力学模型还需要通过风洞试验或飞行试验确定。选取锥形头部模型为试验对象在FD-06风洞中进行超声速试验,模型表面压力分布趋势合理可靠,试验表明:可使用纵平面的对称测压点压力差值解算迎角,使用水平面的对称测压点压力差值解算侧滑角。     

嵌入式大气数据传感系统压力传感器设计研究

嵌入式大气数据传感(FADS)系统较之传统的大气数据系统有很大的优势,它依靠飞行器前端的压力传感器间接得到飞行大气数据.在本文中,首先简要介绍了FADS系统的压力模型;然后通过分析压力传感器几何外形设计对系统性能的影响,建立了压力传感器的动力学模型,并提出了FADS系统中的压力传感器的设计准则;最后给出了仿真结果.     

FADS系统在飞翼布局飞行器上的应用研究

针对飞翼布局飞行平台对高精度迎角、侧滑角的依赖性,设计了一种采用安装于机头表面的测压孔和机翼前缘的测压孔相结合的FADS系统应用方案,给出了其空气动力学模型,并将该FADS系统与惯性系统相结合来提高机动情况下大气数据的测量精度。由于该系统以FADS测量结果为基础,所以可以保证最后输出结果的精度要求,而且还克服了FADS系统延时的影响,其计算复杂性基本没有增加,满足实时性要求,易于工程实现。     

尖楔前体飞行器FADS系统的神经网络算法

对人工神经网络算法在尖楔前体飞行器用嵌入式大气数据传感系统(Flush Air Data Sensing System,FADS)中的应用进行了探讨。针对该FADS系统存在的建模困难及解算精度低的问题,采用BP神经网络算法代替传统的空气动力学模型,通过合理选择网络结构参数及训练验证,分别建立了FADS系统的含有单隐含层的三层网络模型及含有双隐含层的四层网络模型,对攻角、侧滑角、自由来流静压及马赫数等参数进行求解。数值仿真结果表明,建立的用于尖楔前体飞行器的FADS系统的神经网络算法求解精度较高,且含有双隐含层的网络模型精度优于单隐含层的模型精度。     

测压点分布对嵌入式大气数据传感系统计算精度的影响研究

测压点是嵌入式大气数据传感(FADS)系统的数据来源,其分布形式直接影响到系统测量精度。基于牛顿模型和滤波算法建立FADS计算模型;以球形机头为例,设定飞行剖面的马赫数范围为4.30~15.79,高度范围为25~70km;得出测压点圆周角、圆锥角和非对称分布下大气参数的计算误差。结果表明:沿圆周方向增加测压点数量,可提高FADS系统测量精度,但存在门槛值,超过此门槛值效果有限;在测压点数量相同的情况下,增大圆锥角可明显提高FADS的测量精度;测压点的非对称分布则对测量精度没有影响。     

嵌入式飞行参数传感系统的神经网络算法

对使用BP网络来代替嵌入式飞行数据传感(FADS)系统的空气动力学模型进行了研究。针对FADS系统的特点设计了一个具有双隐含层的BP网络模型并详细推导出了它的快速算法。文中不仅设计了数据集的产生方法,而且对数据集的划分进行了探讨。试验结果显示,动静压的平均绝对误差均在130Pa以内,可以满足FADS系统的设计要求。     

嵌入式大气数据传感系统研究进展

大气数据的精确测量对飞行器的导航与控制至关重要。相较于传统的探针式大气数据测量系统,嵌入式大气数据传感系统更适用于隐身性能要求、大迎角飞行要求的飞行器或高超声速飞行器。回顾了嵌入式大气数据传感系统的发展历程,介绍了该系统完整的组成部分及其工作原理,并指出该系统在应用时的四项关键技术(测压孔布局、气动模型及求解算法、校正算法、故障检测及管理技术),结合国外多种飞行器上该系统不同的应用方案,分别对比分析四项关键技术不同应用方式的优缺点;指出了该系统的四项关键技术均会影响系统精度及可靠性,实际应用中需综合考虑选择其应用方式;最后展望了该系统在未来航空航天领域的应用。     

嵌入式大气数据传感系统的模糊逻辑建模方法

为克服传统的大气数据传感系统的不足,对嵌入式大气数据系统展开了研究。以某飞翼布局飞行器为研究对象,通过风洞试验和CFD数据,研究了针对嵌入式大气数据系统的模糊逻辑建模方法。以模型表面若干测压点的压力或压力系数作为模糊逻辑系统的输入,以迎角、侧滑角、来流速度和海拔高度作为输出,分别采用自适应和固定形状参数的隶属函数作为模型组成部分,混合使用梯度下降法和最小二乘法来识别模糊逻辑系统的参数,从而建立针对该嵌入式大气数据系统的模糊逻辑模型。建模结果表明,相比以往仅使用梯度下降法和固定形状参数的隶属函数的模糊逻辑模型,自适应隶属函数的引入使得模型精度与求解速度得到提高。     

基于神经网络的类乘波体飞行器FADS算法研究

大气数据是飞行器飞行的重要参数,大气数据系统是必备的机载航电系统。嵌入式大气数据系统（FADS）是新一代大气数据系统,可用于类乘波体飞行器。飞行器外形特殊,大飞行包线内FADS压力场模型复杂,解算算法尚不完备。针对飞行器的特点,利用三维几何建模和计算流体动力学（CFD）计算的方法,分析FADS压力场模型特性,设计并验证了基于神经网络的类乘波体飞行器FADS算法,结果表明,算法对马赫数、攻角和侧滑角大气参数的解算可行有效。     

基于奇偶方程的FADS传感器故障检测方法

重复使用运载器（RLV）的嵌入式大气数据传感系统（FADS）中传感器的高可靠性是RLV飞行控制系统高可靠性的保障。结合FADS采用多个测压点冗余配置的特点,利用各传感器测量值之间存在的解析冗余关系,设计奇偶方程,实现对各个测压点故障传感器的有效检测。     

高超声速飞行器FADS算法研究

应用BP神经网络开展高超声速飞行器嵌入式大气数据系统(FADS)算法研究。采用自主研发CACFD软件平台求解欧拉方程,计算获得飞行器头部的压力分布作为神经网络样本训练的输入,对应的来流状态,如静压、马赫数、迎角和侧滑角作为样本的目标训练神经网络,建立基于BP神经网络FADS求解算法,并进行测试研究。研究表明,基于神经网络技术的FADS算法具有较好的鲁棒性和求解精度,实时性强,是一种非常有效的求解算法。研究结果得出,一定样本数范围内,FADS的求解精度随着样本数增加而提高;算法的平均误差随着测压点的增加而减小;包含大锥角位置测压点的布点组合,明显比只有小锥角测压点布点组合的求解结果平均误差要小;去掉顶点测压点,对算法的求解结果影响不大;1%压力测量误差时,神经网络泛化性能表现非常稳定。     

高超声速飞行器嵌入式大气数据传感系统测压点布局

<正>精确测量大气飞行数据对于现代飞行器是至关重要的,全部的大气飞行数据可以由迎角、侧滑角等数据描述,利用这些参数,其他大气数据便可以推算出来。对于高超声速飞行器,随着速度的增加,温度逐渐升高,飞行环境便越来越恶劣,传统的大气数据传感系统已经不能满足高超声速的飞行状态。嵌入式大气数据传感(Flush Air Data Sensing,FADS)系统可以适应高超声速飞行时的高热状态,它通过机头表面压强测量值,通过一定的算法,可以得     

FADS/INS组合法迎角、侧滑角测量方法研究

嵌入式大气数据传感(FADS)系统比传统迎角、侧滑角传感器在测量精度、可靠性、隐身性能上都具有较大的优势,因此该系统可被应用于各型飞行器上。但由于该系统在获得大气参数方面存在延时,所以,它在飞行器机动飞行状态下,迎角和侧滑角的测量精度会下降。针对这一问题,本文提出了以FADS测量结果为基础,采用惯性导航系统(INS)测量的迎角、侧滑角变化量进行修正的FADS/INS组合法迎角、侧滑角测量方法。理论分析和仿真结果表明,该组合系统在飞行器处于平稳和机动飞行时,对迎角、侧滑角的测量均能获得较高精度。     

超声速飞行器FADS系统实时解算设计与验证

针对典型超声速飞行器的头部外形,采用CFD数值模拟方法计算获得超声速飞行器头部测压点阵列的压力数据,设计了基于BP神经网络技术的求解算法和基于FPGA+DSP构架数字信号处理的解算机、飞行马赫数2.0~4.5的嵌入式大气数据传感系统实时解算方案。应用蒙特卡罗法分析测量总误差对算法模型的影响,并获得满足嵌入式大气数据传感系统设计目标要求的测量系统总误差。算法在解算机上完成1次计算所需时间1ms,完全可以满足嵌入式大气数据传感系统算法实时解算设计的要求。在1.2m×1.2m超声速风洞完成求解算法的实时解算试验,试验结果与风洞系统的测量结果基本吻合,系统在实时解算过程中未出现异常、能灵敏反映出来流参数变化、具有很好的鲁棒性和敏捷性。静压测量相对误差≤6.9%,马赫数测量误差0.1,迎角和侧滑角的测量误差均1°。最后还分析了试验误差影响因素,提出了试验改进的方法。     

飞行器飞行大气数据传感技术发展现状与展望

飞行器飞行大气数据传感技术是现代飞行器全包线飞行控制、通信导航和武器打击轨迹精确控制获取飞行大气参数测量的关键或重要途径。回顾了飞行器飞行大气数据传感技术发展历程,阐述了技术跨代发展的驱动因素和系统架构设计、压力受感与传递转换、参数解算模型设计、复杂气象环境适应性设计、系统校准与飞行验证五项关键技术解决情况,分析了现有技术的不足与缺陷,从现代飞行器发展与应用需要出发,结合工程技术研究成果,提出了飞行器飞行大气数据传感技术未来重点发展方向。     

基于RBF神经网络的FADS系统及其算法研究

以典型的十字形布局的大气数据传感系统及其跨声速应用为研究对象,基于RBF神经网络,设计了新的FADS算法和故障检测处理方法。将测压点按不同功能进行精细的划分和组合,形成更加精简、目的性更强且相互独立的RBF网络处理子模块,利用各子网络模块提供的冗余特性,使用基于故障特征向量表的方法,实施简单而有效的故障检测与处理。仿真验证表明,迎角与侧滑角的测量误差不大于0.5°,且故障检测是有效的。     

数值模拟模型尺度与来流条件对实验数据的影响

采用商业计算软件CFD-Fastran,数值模拟了高超声速一体化飞行器在真实飞行以及风洞实验来流条件下的流场,通过对壁面压力与摩擦力进行积分,得到全机的阻力系数、升力系数以及俯仰力矩系数。对不同来流条件以及模型缩比尺度的气动数据相关性进行研究,其中风洞来流条件的马赫数与静压与真实飞行条件相同,但总焓以及模型尺度不同。数值模拟结果揭示了风洞来流条件以及模型缩比尺度对飞行器整体气动性能的影响,表明发动机内流道摩阻系数计算结果的不同是发动机通流状态下全尺寸模型与缩比模型的阻力系数不同的主要原因。该结果为风洞实验数据的修正提供了参考。     

压力扫描阀系统的扫描速度特性研究

压力测量在气动力实验中是一项基本的测量技术,在测量飞行器表面压力分布时测压孔往往多达几百个甚至上千个。目前大多应用扫描阀系统来完成这类实验。由于这样的测压系统只需一个或几个压力传感器,所以其外形尺寸可以做得相当小,以至能方便地将整个压力扫描阀安装在实验模型内,可大大减小导管的长度,缩短压力平衡所需的时间。     

分布嵌入式大气数据系统算法的初步研究

针对某型飞机给出了DFADS系统的构型描述,进行了DFADS的算法设计,算法采用了一种非物理映射的方法来建立各测压点压力和基本大气参数之间的关系.先是利用制定的多传感器数据表决规则表决出2～3对相关的测压点,然后通过建立相关测压点压力和其压力系数值之间的关系,利用这几对测压点的压力对事先建立的Cpi(α,β,Ma)映射关系表格数据库进行查表计算,从而得到当前的飞行状态.本文利用计算流体动力学(CFD)计算手段获得了332个飞行状态下飞机前机身14个测压点的表面压力系数数据,并以此为基础对DFADS的算法进行了仿真验证.结果表明,该DFADS的算法可以根据14个点的压力输入,正确地解算当前的大气参数.     

小型无人机的导航与制导仿真系统研究

研究了基于飞行器动力学模型的小型无人机的惯性组合导航与制导系统仿真技术,组合导航系统嵌入了飞行器的轨迹和姿态控制回路,建立了基于MATLAB/AEROSIM的组合导航计算机仿真系统,仿真系统包括惯性组合导航仿真模块、传感器仿真支持模块、飞行器6自由度动力学模型模块、飞行器轨迹生成、轨迹控制与姿态控制模块、导航仿真评估模块。基于该仿真系统,目前已开展惯性/卫星深组合、惯性/大气数据融合等理论算法和技术研究。