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针对鸭式旋翼/机翼(Canard Rotor/Wing,CRW)飞机独特的气动布局,常规的分析方法及经验公式很难准确地对CRW飞机进行飞行动力学研究,通过飞行辨识对CRW飞机悬停状态特性进行了研究。首先,设计了飞行试验并获得了高质量的飞行数据,基于频率响应对CRW飞机的状态空间模型进行了简化。然后,在频域内对飞机的动力学参数进行了拟合优化,获得了CRW飞机悬停状态的动力学模型,并用飞行数据对所建模型进行了验证。最后,用辨识所得参数与常规直升机悬停状态时的参数进行了对比。结果显示悬停时CRW飞机的操纵导数和阻尼导数均比常规直升机小,经分析,操纵导数的减小主要是CRW飞机独特的旋翼设计所致,阻尼导数减小的原因主要是旋翼气动影响以及鸭翼、平尾、垂尾的结构影响。动力学特性分析结果为CRW飞机旋翼模式总体设计的进一步优化提供了指引和参考,所建立的模型可用于控制系统设计。 相似文献
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基于物理解算的民用飞机气动参数辨识方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
传统的风洞试验与理论计算无法满足建立高精确飞机飞行动力学模型的需求,有必要通过试飞后的气动参数辨识来修正其飞行动力学模型。以极大似然法为代表的传统动态激励气动参数辨识法极大地依赖于激励信号设计、辨识算法等,存在较大的不确定性。本文提出了一种基于物理解算的方法,利用飞机不同飞行条件下的配平数据,从物理机理出发,针对气动静导数条理进行一一解算,并形成了物理解算法的辨识流程和方案。这一方法可为后续动导数的动态激励辨识减少大量未知参数,从而提高了整个气动模型的修正精度和效率。研究结果表明这一方法具有较高的可靠性和准确性。 相似文献
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针对国内大型飞机结冰防护需求,开展针对大型结冰研究样机的H∞算法参数辨识结冰探测研究。首先通过参数调节选取一组合适的H∞算法参数,利用考虑测量噪声的结冰研究样机飞行仿真数据验证H∞算法的辨识能力,由结果对比发现辨识算法能够跟踪飞机气动导数随结冰累积过程的变化趋势,辨识精度较高,其最大归一化平方根(RMS)误差仅为真值的11%;分析了H∞算法对81种不同结冰累积过程的辨识能力,通过结果分析发现结冰累积时间较长且结冰速度较慢的情况辨识效果较差,结冰累积时间在100~300 s之间辨识精度较高;最后利用蒙特卡罗仿真分析了不同测量噪声大小对H∞算法辨识精度和跟踪延时的影响,给出了3个纵向气动导数在随机误差影响下的辨识误差和跟踪延时的统计结果,发现在给定噪声标准差变化范围内,升力和俯仰力矩关于迎角的导数能够得到较为准确的辨识结果,二者的归一化平方根误差均值仅为各自真值的1.8%和4%,其预报延时均值最大仅为3 s和9.5 s。 相似文献
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在飞机设计与研制过程中,通过气动参数辨识建立可靠的飞行动力学模型非常重要。传统的气动参数辨识工程算法,诸如极大似然法,需要给出合理的飞行动力学模型以及待辨识参数的初值。基于传统神经网络的气动参数辨识可以避免飞行动力学建模过程,这种方法需要通过增量法、导数法间接地从神经网络提取气动参数。本文提出了一种基于物理信息神经网络的飞机气动参数辨识方法,可将含待辨识参数的飞行动力学模型作为正则项加入损失函数,直接辨识得到气动参数。该方法可以显著减少建模数据需求,也能提高建模精度。飞行仿真数据验证结果表明,该方法的无噪声、含2%噪声仿真数据,纵向飞行状态空间模型辨识最大相对误差分别为1.80%、4.64%,表明了基于物理信息神经网络的飞机气动参数辨识方法具有可行性,并对含噪声的飞行数据具有泛化性。 相似文献
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《空气动力学学报》2018,(5)
飞行试验是获取返回器在真实飞行条件下气动力参数的重要途径,气动辨识结果对于评估理论计算和风洞实验气动数据,改进气动设计具有重要意义。月地高速再入气动环境复杂,气动力预测困难,结果具有很大不确定性,因此给出气动辨识结果的偏差是十分必要的。本文针对月地高速再入飞行试验,发展了返回器气动力参数辨识方法,并利用返回器飞行试验数据提取到了关键气动力参数。研究了返回器气动辨识数据偏差分析技术,剖析了各误差因素产生的气动偏差,并分析了产生气动参数辨识偏差的主要因素。在此基础上利用蒙特卡洛分析方法,计算得到了所有误差综合影响条件下返回器气动辨识结果的偏差区间。结果表明,大气密度、加速度、姿态角、高度、速度等参数的测量误差是产生辨识偏差的主要因素,全程配平迎角的估计结果精度很高,高空稀薄大气段气动力系数和升阻比等参数偏差较大,利用修正克拉马-罗界作为准则计算俯仰力矩导数和喷流推力辨识偏差是可行的。本文获取的月地高速再入返回器气动辨识偏差结果,可以为返回器设计分析提供依据。 相似文献
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准确计算直升机的悬停升限依赖于诸如桨尖损失系数,非均匀旋翼诱导速度分布,旋翼下洗引起的直升机增重效应及发动机与旋翼之间的功率传递系数等气动参数的准确度。然而,由于复杂的旋翼空气动力现象,准确预估以上气动参数有较大难度。本文提出了一种确定直升机垂直飞行状态上述气动参数的方法,该方法通过建立直升机垂直飞行状态的运动方程,实测直升机垂直飞行时的相关信息,采用参数辨识的方法得到直升机垂直飞行时的气动参数,然后,利用辨识结果确定直升机的悬停升限。结果表明该方法能有效地确定直升机垂直飞行时的气动参数及相应的悬停升限,且具有飞行试验简便,不受直升机装载和外界环境条件变化限制的特点。 相似文献
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Aerodynamic Modeling and Parameter Estimation from QAR Data of an Airplane Approaching a High-altitude Airport 总被引:1,自引:0,他引:1
WANG Qinga b WU Kaiyuanb c ZHANG Tianjiaoa b KONG Yi’nana b QIAN Weiqia b aState 《中国航空学报》2012,25(3):361-371
Aerodynamic modeling and parameter estimation from quick accesses recorder (QAR) data is an important technical way to analyze the effects of highland weather conditions upon aerodynamic characteristics of airplane. It is also an essential content of flight accident analysis. The related techniques are developed in the present paper, including the geometric method for angle of attack and sideslip angle estimation, the extended Kalman filter associated with modified Bryson-Frazier smoother (EKF-MBF) method for aerodynamic coefficient identification, the radial basis function (RBF) neural network method for aerodynamic modeling, and the Delta method for stability/control derivative estimation. As an application example, the QAR data of a civil airplane approaching a high-altitude airport are processed and the aerodynamic coefficient and derivative estimates are obtained. The estimation results are reasonable, which shows that the developed techniques are feasible. The causes for the distribution of aerodynamic derivative estimates are analyzed. Accordingly, several measures to improve estimation accuracy are put forward. 相似文献
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针对小型无人机(UAVs)研制中操稳特性和飞行控制律设计评估对气动参数辨识的需求,提出了一种混合遗传粒子群优化算法(HGAPSO)。该算法以粒子群优化算法(PSO)为主体,在粒子优化路径中,引入遗传算法(GA)的交叉变异操作,增强粒子群跳出局部最优的能力;同时采用Kent映射改进粒子种群的初始化,使初始种群在可行解空间内分布更加均匀,增强全局优化能力。基于仿真结果,依据辨识准度及辨识成功率,对比了HGAPSO、常规PSO和GA优化算法气动参数辨识的结果,然后用蒙特卡洛仿真测试随机观测噪声的影响,结果表明该算法兼备PSO算法高的搜索效率和GA算法的全局优化能力,对随机观测噪声不敏感。最后,通过设计小型UAV试飞示例进行综合应用评价,结果表明:HGAPSO算法基于真实试飞数据进行气动参数辨识取得了满意结果,具有良好的实用性。 相似文献
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根据气动参数估算的需要,分析了样条函数的基本概念,方程及三次插值样条函数在参数估算中的应用,以某歼击机全机平衡升力线斜率对马赫数的偏导数为例,用三次插值样条函数对其进行了估算。 相似文献
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提出一种在飞机概念设计中基于参数辨识理论的设计参数分析方法。在给定的设计重量和任务剖面要求下,利用基于物理的运动方程和动力学方程模型辨识出飞机气动力参数,并在总体性能评估的基础上进行设计参数分析,给气动设计提供了设计参考;在辨识过程中针对参数可行域离散度很高使得很难收敛到Pareto解的问题,提出了将神经网络预测模型融合到遗传操作过程,使得尽量在可行域内搜索。最后通过对某客机进行算例分析,表明基于辨识理论的参数分析方法和改进的算法是合理和可行的。与一般经验公式方法相比,该方法对布局类型的限制较小,在满足概念设计参数分析准确度要求的条件下能够为下一步的气动设计提供设计指标。 相似文献
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