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发展非定常气动力模型降阶技术旨在缩减计算耗费并且使得计算流体力学信息能够应用于气动伺服弹性以及设计优化当中。采用小波方法建立基于Volterra级数的非定常气动力降阶模型。在模型识别过程中,激励是光滑连续的且以零阶保持方式进行离散,采样频率选择二的整数幂次。近似的一阶Volterra核基于Haar尺度函数族展开,鉴于Volterra核在系统响应中的衰减特性,可在合适的有限时长截断一阶核。为了获得一阶核的各项展开系数,需要求解由输入/输出数据组成的超定方程,其中涉及到奇异值分解算法。为了验证小波方法的有效性,算例选取了二维的NACA64a010翼型。数值仿真结果表明该方法能够比较准确地预测结构小扰动引起的非定常气动力响应且能描述一定的非线性现象。 相似文献
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基于非定常气动力辨识技术的气动弹性数值模拟 总被引:17,自引:6,他引:11
选择离散型输入输出差分模型,运用最小二乘方法进行非定常气动力建模,并将辨识得到的降阶模型用于气动弹性的数值模拟。1个马赫数下的颤振临界点的计算仅需调用一次非定常流场求解器。计算精度保持与非定常欧拉方程计算方法相当的同时计算效率提高了1~2个量级。计算了跨声速具有S型颤振边界的气动弹性标准算例-Isogaiwing和三维气动弹性标模算例AGARD445.6,辨识模型计算边界与非定常Euler方程计算结果吻合。证明非定常气动力辨识技术可以提供高效的高精度的气动弹性分析。 相似文献
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基于神经网络模型的动态非线性气动力辨识方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在标准径向基函数(RBF)神经网络模型的基础上发展了带输出反馈的RBF神经网络。将计算流体力学(CFD)方法计算的时域气动载荷作为输入信号,建立跨声速非定常非线性气动力模型,并进一步运用CFD方法验证模型的精度。算例表明带输出反馈的RBF神经网络较标准RBF神经网络精度更高,能更准确描述跨声速激波大幅振荡时的非线性和非定常特性,并可推广用于多自由度运动的动态非线性气动力建模。用多级信号训练,预测简谐信号输入下的气动力算例表明带输出反馈的RBF神经网络能够预测不同振幅、不同频率的信号激励下的非线性气动力。 相似文献
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旋翼翼型低Ma数动态失速特性计算 总被引:3,自引:1,他引:2
低Ma数下,翼型前缘涡强度的增加和移动使法向力系数产生很大的超调量,Beddoes通过增加一项与延迟后后缘分离点有关项来模拟该特性,并改进Leishman-Beddoes二维翼型动态失速模型。在此基础上,本文在非定常法向力系数中引入一阶延迟,推迟失速判断点,得到修正后模型;而后,通过计算NACA0012、OA207翼型在低Ma数下的非定常气动力,并与实验结果进行对比,验证了模型在计算翼型低Ma数下非定常气动力的准确性,并分析了折合频率、迎角平均值、振幅对计算结果的影响。 相似文献
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采用截断三阶Volterra级数模型来研究空气动力二阶核函数的辨识问题,选取一簇正交化的切比雪夫多项式对二阶核函数进行参数化处理,并将非参数辨识问题转化成参数辨识问题。相比于其他方法,本文模型能有效降低对激励信号幅值的敏感程度,保证辨识出的核函数具有较好的保真度;只针对三阶Volterra降阶模型中的一阶、二阶核函数进行辨识,即可提升原系统一阶、二阶核函数的辨识精度,却不会显著增加辨识过程的工作量;参数化辨识方法属于整体性辨识,根据已有的部分数据对(输入、输出数据)就能完成系统辨识,且能达到较好的辨识精度,从而有效地减少了执行计算流体力学(CFD)代码程序的总次数,节约了大量的时间成本。算例表明,与目前流行的非参数化方法相比,本文提出的切比雪夫函数辨识方法,精度上达到预期要求,辨识过程消耗的CFD总时间量至少可降低一个数量级。 相似文献
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以二维非定常Navier-Stokes方程为模型方程,采用Jameson有限体积并引入变系数隐式残值光顺及固接网格计算了直升机旋翼不同展向位置处翼剖面的非定常气动力,进而采用插值的方法模拟直升机在悬停及前飞状态下,旋翼的桨叶所受的非常气动力载荷,并将之与桨叶的结构振动方程相耦合,求解其时域内的结构响应,非定常下气动力计算结果与实验结果做了对比,两者比较吻合,旋翼结构响应计算结果合理。 相似文献
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时序效应减小转子叶片表面非定常气动力的数值模拟 总被引:2,自引:0,他引:2
利用商用Numeca软件模拟了一个1.5级压气机中的时序效应现象,研究了导叶-静子周向相对位置变化时中间转子叶片表面非定常气动力及压力系数的变化。该1.5级压气机为南航低速压气机试验器(LSC)的简化结构,各排叶片数之比为1:1:1。为了孤立分析尾迹和势扰动的影响,还进行了导-转和转-静结构的计算。结果表明,通过调整导叶-静子的周向相对位置,可以使中间转子叶片表面非定常气动力的一阶响应幅值显著减小。 相似文献
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飞机大攻角非定常气动力建模与辨识 总被引:6,自引:2,他引:4
采用一阶微分方程描述由非线性非定常效应引起的气动力增量 ,从而建立了一种新的飞机大攻角非定常气动力数学模型。研究了模型在缓变运动下的线化形式和动导数表达式。讨论了模型参数的辨识问题。算例证实了所建立的气动力数学模型的正确性和所述模型参数辨识方法的有效性 相似文献
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基于模糊聚类的模糊神经网络在非定常气动力建模中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
建立了一种基于模糊聚类的模糊神经网络模型.该模型利用模糊聚类技术确定系统的模糊空间和模糊规则数,利用BP算法调整模糊神经网络的权系数.应用该模型对某飞机模型做俯仰-滚转耦合运动的非定常气动力进行了辨识.结果表明,基于模糊聚类的模糊神经网络计算速度快,辨识结果与实验结果符合较好.用模糊聚类技术可以解决模糊神经网络的结构辨识问题,基于模糊聚类的模糊神经网络可以很好地用于复杂机动飞行的非定常气动力建模. 相似文献
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飞行失控是造成民机灾难性航空事故的重要因素,飞行失控中飞机难以避免超出正常飞行包线范围,进入具有复杂非线性和非定常动态气动特性的极限飞行状态。本文开展典型民机布局飞机极限飞行状态的动导数、大振幅试验,对大迎角动态气动力的参数影响规律以及非线性、非定常特性进行分析和建模。结果表明,在飞机失速到过失速区域,飞行姿态快速变化过程中动态气动力的非线性和非定常特征显著;在动导数试验和建模中,考虑运动角速率的影响,可以预示气动力非线性的迎角范围,并捕捉到关于飞机动稳定性演化的关键特征;利用Goman-Khrabrov状态空间模型结合大振幅试验,可以确定模型中表征非定常特征的关键时间常数,获得特定极限飞行状态运动中的非定常动态气动力特性。研究方法和结果为开展民机极限飞行状态的动态气动力风洞试验设计与建模提供了一个可行途径,能改进飞机飞行失控预防、极限状态改出、飞行模拟训练和飞行事故分析等。 相似文献
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非定常气动力非线性微分方程建模方法 总被引:3,自引:1,他引:2
为准确描述过失速机动中非定常气动力特性,研究了以非线性微分方程为基本结构的非定常气动建模方法.基于动力学系统建模思想,分析揭示该模型的物理机理,并发展和改进了基于风洞强迫振荡试验的模型参数辨识方法:基于小振幅试验数据,采用线性回归参数辨识方法辨识确定气动模型中特征时间常数等线性参数;基于大振幅试验数据,采用遗传算法全局... 相似文献
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一种基于CFD的叶轮机非定常气动力组合建模方法 总被引:3,自引:3,他引:0
为了获得一个准确高效的非定常空气动力学模型并将其应用于叶轮机叶片颤振特性分析中去,论文发展了一种基于CFD方法的叶轮机非定常气动力组合建模方法,可以快速计算叶轮机叶片在等相角差振动时的气动阻尼系数。运用小扰动流场的叠加原理,通过不同通道数模型的非定常流场求解(通常需要两次或三次),针对流场的周期性边界条件,组合分析得到一系列更多通道数情况下的非定常气动力低阶模型。基于这种降阶模型计算的气动阻尼系数与直接的CFD方法计算结果吻合很好,计算效率提高10倍以上。 相似文献
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现有的大迎角非定常气动力建模方法,通常是以一个或多个频率的稳定振动试验数据来预测稳定滞环。然而,飞机快速机动如过失速机动的过程,不可能是持续的稳定振动,而是一个非稳定的动态过程。因此,这个过程中的气动力不会达到稳定滞环,而是始终处于进入滞环的初始非稳定过程中。基于振动理论分析得出,非定常气动力的动态响应过程存在非稳定和稳定两个阶段,传统建模方法着眼于稳定阶段,而飞机的真实机动过程在非稳定阶段。设计了一种适于非线性系统辨识的激励输入,并以最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法为例,实现了在大迎角区幅值和频率范围内任意运动的非定常气动力建模。模型训练完成后,用来预测某机翼在不同基准状态下大迎角范围内做俯仰运动时的升力系数、阻力系数和俯仰力矩系数。结果表明,不仅稳定滞环实现了准确预测,进入滞环的初始非稳定过程也得到了准确预测;此外,基准状态对气动力在初始非稳定过程中的特性存在明显影响。进一步的验证还表明,基于稳定滞环数据只能预测到稳定滞环,无法预测进入滞环的非稳定过程。 相似文献
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《中国航空学报》2020,33(10):2499-2509
Common, unsteady aerodynamic modeling methods usually use wind tunnel test data from forced vibration tests to predict stable hysteresis loop. However, these methods ignore the initial unstable process of entering the hysteresis loop that exists in the actual maneuvering process of the aircraft. Here, an excitation input suitable for nonlinear system identification is introduced to model unsteady aerodynamic forces with any motion in the amplitude and frequency ranges based on the Least Squares Support Vector Machines (LS-SVMs). In the selection of the input form, avoiding the use of reduced frequency as a parameter makes the model more universal. After model training is completed, the method is applied to predict the lift coefficient, drag coefficient and pitching moment coefficient of the RAE2822 airfoil, in sine and sweep motions under the conditions of plunging and pitching at Mach number 0.8. The predicted results of the initial unstable process and the final stable process are in close agreement with the Computational Fluid Dynamics (CFD) data, demonstrating the feasibility of the model for nonlinear unsteady aerodynamics modeling and the effectiveness of the input design approach. 相似文献
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不论是现代高机动隐身战斗机的设计需求还是常规布局飞机的飞行动力学分析,深入研究大迎角飞行时的非线性非定常气动力模型都极其重要。基于纵向运动小振幅及大振幅强迫振荡试验数据,分析了常规稳定导数模型的准确性,并从导数模型出发发展了简化涡流和分离流时间迟滞效应的非定常气动力线性模型和非线性模型,最后应用风洞典型机动历程模拟试验验证了模型的有效性。结果表明:对于复杂构型高机动飞机模型,发展并改进的非线性微分方程模型可以准确预测飞机不同机动下的非定常气动力特性,具有较强的工程可行性。 相似文献