基于BP神经网络的冰形特征参数预测

机翼结冰影响了飞机飞行的气动特性，严重时将会引起事故，对冰形特征参数进行预测对翼型气动特性研究以及后续防除冰措施具有重要的意义。本文利用BP神经网络，建立翼型冰形特征参数预测模型，并采用k折交叉验证进行网络结构选择，以气象与飞行条件作为输入，结冰极限、冰角高度和角度等冰形特征参数作为输出。结果表明:预测的冰形特征参数（除下冰角高度外）与数值结果相对误差低于5%，证明该方法具有较好的预测效果。     

基于遗传算法优化神经网络的结冰环境中MVD和LWC预测

水滴平均体积直径（Mean volumetric diameter,MVD）和液态水含量（Liquid water content,LWC）是两个影响飞机结冰的重要气象参数,但在实际中难以准确测得,如果能够实时、准确地获取这两个参数可以为积冰预测和飞机适航认证标准的建立提供一些指导。文中提出了一种基于遗传算法优化神经网络的结冰气象参数预测模型。以不同测点组合的冰厚和结冰速率、环境温度、飞行速度和机翼迎角为输入参数,结冰气象参数MVD和LWC为输出参数,构建遗传算法优化的结冰气象参数预测模型,并通过预测模型对数值计算测试组数据和结冰风洞实验数据的结冰气象参数进行预测。结果表明,基于遗传算法优化Elman神经网络的预测模型对结冰气象参数的测试组预测相对误差在10%以内,实验数据相对误差在20%以内,该方法具有一定的可行性。     

POD-BPNN预测模型及结冰条件不确定性量化

当前,数值模拟作为研究飞机结冰的主要手段之一,在计算结冰冰形时会引入大量参数不确定性,并影响数值模拟的精度和可信度。发展不确定性量化方法,科学量化这种不确定性对评估数值模拟结果具有重要意义。针对传统参数不确定性量化方法难以解决高维输入到输出的问题,基于本征正交分解和误差反向传播神经网络,提出了一种结冰冰形预测代理模型。以水滴中值粒径和温度为例,验证了代理模型单输入参数和双输入参数情况下的精度和泛化能力。最后,在代理模型计算的冰形基础上,结合蒙特卡洛采样,利用2σ准则确定结冰范围,发现水滴中值粒径不确定性主要影响明冰的冰角生长,而温度和水滴中值粒径不确定性的叠加主要作用于霜冰厚度。该研究为后续多结冰条件的影响分析和多维输入到输出的不确定性量化提供了思路。     

通用飞机机翼积冰冰形预测

从通用飞机机翼积冰冰形特征出发,确定机翼特征点,通过其对应积冰厚度描绘积冰冰形。提出了一种基于BP神经网络的机翼积冰厚度预测方法,并利用预测厚度还原预测冰形。将预测积冰厚度与实际积冰厚度相比较,预测值与实际值的平均均方根误差为1.893 mm,表明该方法可用于通用飞机机翼积冰冰形预测。     

基于分形理论的翼面复杂冰形表面粗糙度分析（英文）

模型表面的结冰外形是结冰风洞试验关注的核心信息,现有研究一般采用冰角高度、冰角角度、驻点冰厚等几何参数对二维冰形进行表征,忽略了冰形表面粗糙程度这一重要特征。针对此问题,提出将分形理论应用于结冰冰形的粗糙度表征,建立了基于分形理论的结冰表面粗糙度表征方法。首先在大型结冰风洞开展翼型结冰试验,采用激光线扫描在线测量系统对结冰生长过程中不同时刻翼面结冰的表面轮廓进行测量,获得翼面结冰的三维数值外形;然后结合分形理论对冰形进行分析,提取翼面不同位置冰的截面轮廓曲线,计算截面曲线的分形维数和粗糙度表征参数,以此归纳出分形维数的线性回归公式,并从截面曲线中提取数据点进行分形插值模拟实测冰形。研究结果表明,翼面结冰冰形粗糙表面具有分形特征;分形维数与粗糙度表征参数呈正相关,可作为冰形表面粗糙度的评定参数;分形插值模拟冰形曲线,逼近程度优异;冰形粗糙度的分形表达法为科学量化三维冰形特征提供了新思路。     

民用飞机适航用临界冰形的确定及验证

对民用飞机结冰适航取证用临界冰形确定及验证进行研究。在民用飞机结冰适航取证过程中,首先需要确定临界冰形,为结冰后的性能和操稳评估提供冰形输入。首先确定临界冰形的判断标准,制定临界冰形确定的工作思路;然后采用SADRICE结冰数值软件开展结冰冰形参数的敏感性分析,获取临界结冰条件;最后通过冰风洞试验对参数敏感性结论进行验证。结果表明数值模拟参数敏感性分析结论与冰风洞试验结果一致,数值模拟所得临界冰形上冰角与冰风洞试验一致,下冰角存在一定差异,但不影响冰形临界性判断结论。参数敏感性分析所得临界结冰条件以及冰风洞试验所得临界冰形正确,可作为结冰适航取证临界结冰条件及临界冰形。临界冰形确定思路、方法可为其他民用飞机结冰适航取证提供参考。     

气动除冰飞机结冰风洞试验技术

民用飞机为获得型号合格证，应按照有关结冰适航规章条款进行结冰适航验证，结冰风洞试验是获取临界冰形的有效途径。本文以Y12F飞机结冰风洞试验实际工程过程为例，总结与分析了气动除冰飞机结冰风洞试验的模型设计、气动除冰套模拟、试验状态转换、试验流程、冰形测量等关键技术，并给出代表性试验结果。试验结果表明:在典型最大结冰条件下，除冰套工作正常，除冰套循环工作期间正常除冰；除冰套工作间歇，机翼前缘结冰表现为前缘形成较为光滑、厚度约为5~6mm的冰帽，上翼面产生1道高度为3~4mm的冰脊，下翼面形成3道2~4mm的冰脊。     

基于云雾参数误差的结冰外形修正方法

结冰风洞云雾参数控制和测量2方面的技术瓶颈,导致结冰试验中的云雾条件存在较大误差,这会降低实验结果的精度。针对这一问题,从空气动力学的角度分析了冰形修正的关键要素,建立了采用人工神经网络技术对云雾参数与冰形典型几何特征量之间复杂非线性关系进行近似模拟的方法,并基于无限插值方法建立了一种冰形修正方法。以 NACA0012翼型为例,对液态水含量和水滴粒径这2个云雾参数所带来的冰形误差进行了修正,修正后的冰形与目标冰形的吻合度有明显的改进,验证结果表明该方法可以应用于结冰风洞试验,能为实验结果的修正提供依据。     

冰形表面激光光带中心线快速提取方法

在风洞结冰模型3D冰形测量中，激光三角测量法相对传统测量方法检测速度快、精确度高，具有极高研究价值。然而由于冰体对激光透射严重，影响激光中心线提取精度从而影响测量精度。针对此问题，提出一种冰形表面激光光带中心线快速提取方法。该算法具体实现步骤为:首先，采用基于三维块匹配去噪算法对图像进行降噪，并对图像进行视觉显著性计算，分割出光带区域；其次，求取梯度图并转换至频域空间，根据图像频谱特征求取能量中心区域；最后，对区域采用灰度重心法求取中心线亚像素级位置。采用冰箱冻结的半径已知圆柱冰块评估该算法，测得算法处理时效为28.57FPS，使用该算法的冰形轮廓重建精度达到0.017mm。实验证明算法满足冰形在线测量技术要求，为开展结冰实验中结冰生长过程在线三维检测技术奠定技术基础。     

叶片翼型结冰形态及其气动特性

针对风力机叶片翼型形状对结冰过程的影响及其导致的气动特性变化问题,采用欧拉法及热传质原理构建叶片结冰过程的数学模型并进行数值模拟分析。以NH02系列翼型族为例,建立翼型曲率特征模型,研究叶片关键参数如最大厚度对结冰量的影响机制,预测了某翼型在不同工况下的冰形及位置,探究了干净与结冰翼型的升、阻力特性变化规律。结果表明,结冰量与叶片的相对厚度及最大相对厚度所在位置呈正相关性;结冰导致升力系数变化范围为5%～20%,阻力系数为干净翼型的1.4～2.45倍;结冰致使翼型失速迎角变小,翼型提前进入失速状态。     

基于NB-IoT技术和GA-BP神经网络的车位预测系统

围绕有效整合城市停车资源,提高现有车位存量利用率的需求,构建了一种基于NB-IoT技术的车位预测系统。该系统采用NB-IoT技术进行信息采集与传输实现车位信息的共享;考虑到车位状态信息实时变化的特性,用历史车位占用数据来建立车位预测模型,推测出未来短时内车位变化趋势。为了提高车位预测的精度,采用遗传算法(Genetic algorithm,GA)优化反向传播(Back propagtion,BP)神经网络建立GA-BP神经网络车位预测模型。以某地下停车场历史数据为例进行仿真实验,研究结果表明:车位预测模型预测值与实际值相近且趋势保持一致,能够有效准确的预测车位状态变化,具有较高的精度。     

一种使用BP神经网络加速的蒙特卡洛拉格朗日水滴求解器（英文）

结冰可能威胁飞行安全。拉格朗日方法被广泛应用于求解结冰过程中的水收集系数,但是其发展受到鲁棒性问题和高计算成本限制。为了弥补拉格朗日方法的缺陷,使用蒙特卡洛积分法和反向传播(Backpropagation, BP)神经网络分别用于解决鲁棒性问题和降低计算成本。基于蒙特卡洛方法的拉格朗日求解器可实现对任意模型或计算条件的无条件稳定。构建了BP神经网络用于预测水滴撞击概率,通过筛除非撞击水滴减少计算量。BP神经网络不针对特定模型提前训练,使用异步并行策略使BP神经网络训练和水滴运动同时求解,建立了广泛适用的异步拉格朗日求解器。使用GLC-305后掠三维翼型和某型发动机短舱模型对求解器进行验证,结果显示BP神经网络可以有效提升计算效率,对比没有神经网络辅助最多节省27%运行时间,同时保有同等计算精确度。本文研究为首次尝试神经网络技术与结冰数值模拟融合,为进一步发展拉格朗日方法提供有力支撑。     

旋转帽罩结冰相似准则的冰风洞试验研究

为了验证旋转帽罩冰风洞试验相似准则的适用性，开展了旋转帽罩表面结冰过程研究，推导了旋转帽罩结冰相似准则。采用底面直径100 mm、锥角80°的旋转锥作为原尺寸模型，底面直径50 mm、锥角80°的旋转锥作为缩比模型，进行不同工况冰风洞试验。通过图像法采集了帽罩表面冰形，并将冰形进行无量纲化处理，对比了原尺寸模型与缩比模型的结冰冰形。结果表明:对于明冰工况，帽罩前半部分冰形吻合较好，帽罩后半部分吻合欠佳；对于霜冰工况，全尺寸模型与缩比模型的冰形吻合良好。对造成这一现象的原因进行了分析，并提出改进的建议。     

面向过冷大水滴适航验证的结冰探测技术研究

过冷大水滴（Supercooled large droplet,SLD）结冰超出了常规防除冰系统的防护范围,是一种更为严重的结冰情形,极大地影响着飞行安全。在美国联邦航空管理局14 CFR 25.140条款中明确提到为保证飞机在SLD结冰条件下的安全运行,首先且必须要对SLD结冰气象环境进行探测。由于水滴破碎会改变水滴运动轨迹和表面撞击水分布,使水滴撞击极限变小,而水滴飞溅对结冰极限位置影响不大,因此本文通过研究大、小粒径水滴在飞机上收集范围不同的特点,提出一种可以满足SLD结冰适航符合性的结冰探测技术。该结冰探测技术采用常规结冰探测器,根据水滴收集范围将其布置于不同敏感结冰部位,可以实现全剖面飞行的结冰环境探测。     

霜状结冰及其对机翼气动特性影响的数值模拟

在霜状冰结冰过程及结冰对机翼气动特性影响的数值模拟中,基于壁面函数法引入了粗糙度影响,结合欧拉坐标系下空气-过冷水滴两相流动控制方程的计算,文中以NACA0012为对象进行了霜状冰结冰过程的数值模拟,并把计算得到的冰形与试验数据及国外的结冰预测软件的结果进行了对比.本文同时考察了结冰对机翼气动特性的影响,结果表明结冰后最大升力系数降低了26%,失速攻角降低了3°,并且阻力系数也有了增加.     

水滴多尺寸分布对水滴撞击特性和结冰增长的影响

水滴直径是影响水滴撞击特性的重要参数,而撞击特性在很大程度上影响结冰冰形,因此,在结冰数值模拟中,如何合理选取水滴分布模型,对于保证计算精度有重要意义.本文基于求解雷诺时均N-S方程获得的流场结果,采用拉格朗日法计算水滴撞击特性,并采用Messinger模型进行结冰增长模拟,研究了水滴直径、水滴多尺寸分布对水滴撞击特性和结冰冰形的影响.结果表明,水滴的多尺寸分布对于结冰数值模拟结果具有重要影响,采用Langmuir D分布能够满足数值模拟精度要求.     

基于大型结冰风洞的航空发动机结冰与防冰试验技术

航空发动机结冰和防冰过程复杂,数值计算无法对其进行准确模拟,因此试验研究是发动机研究过程中必不可少的手段。我国首座大型结冰风洞已具备开展飞机翼段结冰试验的能力,有必要进一步发展航空发动机结冰与防冰试验技术,以满足下一步我国航空发动机型号设计与适航取证的需求。依托3 m×2 m大型结冰风洞,发展了进气模拟技术和热气供气技术,提出了一套结冰风洞试验流程及方法,并针对某型航空发动机进气部件开展了结冰风洞验证试验。结果表明:试验可真实模拟发动机内外流耦合和压气机引气防冰状态,且提出的结冰风洞试验流程及方法合理可行,实现了试验动态过程监测及进气道内流场压力测量,为下一步我国航空发动机结冰防护系统设计与安全适航符合性验证提供了技术支撑。     

基于机器学习的结冰风洞温度场预测

结冰风洞是开展飞行器结冰与防除冰研究的重要基础设施,其制冷系统通过调节压缩机吸气压力实现风洞内气流温度的精确控制,吸气压力控制及降温方式影响着风洞的试验效率。为实现压缩机吸气压力的准确预测,本文采用自适应粒子群算法优化后的支持向量回归（APSO–SVR）建立预测模型;在此基础上,利用多层感知机（MLP）神经网络建立分析模型,研究试验工况参数对风洞降温速率的影响。结果表明:压缩机吸气压力的预测值与试验值的平均绝对百分比误差（E_MAP）低于4%,均方误差（E_MS）低于0.003;影响风洞降温速率的工况参数主要有气流压力、试验风速、压缩机吸气压力和换热器出口初始温度,其中,压缩机吸气压力对降温速率的影响是最显著的。     

大型季节性可移动式结冰风洞及其试验方法研究

利用冬季自然低温进行结冰试验是飞机大尺寸部件和整机结冰试验的有效方法.文章总结了法国、加拿大、美国、俄罗斯等国家季节性结冰风洞的主要参数,分析了季节性结冰风洞在大尺寸机翼、螺旋桨和飞机等方面的试验能力.基于中国航空工业空气动力研究院季节性可移动式结冰风洞开展了螺旋桨结冰和机上地面结冰试验方法研究,分析了螺旋桨结冰和冰脱...     

基于线结构光的冰横截面轮廓测量

为实现冰横截面轮廓非接触测量,提出了基于线结构光的冰横截面轮廓测量方法:将面激光垂直投射在冰块上,利用摄像机拍摄冰块表面变形激光线,并根据事先标定的激光平面与摄像机间几何关系,计算冰面激光线三维坐标点,这些三维坐标点在激光平面上的投影即为冰块横截面轮廓。设计了基于线结构光的冰轮廓测量简易装置,开发了测量程序,并针对冰面激光线反射能量弱导致的激光线图像对比度低的问题,研究了冰面激光中心线提取方法。对冰箱冻结的已知半径圆柱冰块进行了横截面轮廓测量,平均相对误差为0.018,最大相对误差为0.052;还对二元翼型结冰冰块进行了横截面轮廓测量,得到了初步测量结果;为开展结冰试验中结冰生长过程冰形在线三维测量奠定了技术基础。