基于物理信息神经网络的飞机气动参数辨识方法

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。     

QAR数据处理在气动力矩参数辨识中的应用

长期飞行引起的结构疲劳损伤和复杂环境下的腐蚀损伤等因素导致飞机的气动模型会随时间略有变动,而飞机气动模型的辨识对于分析飞机当前的运行状况具有重要意义.为了完成飞机气动模型的再次辨识,通过分析、处理飞机自带的快速存取记录器(QAR)数据,根据动力学原理建立气动力矩数学模型,最后运用极大似然法辨识出各气动导数.经验证,辨识结果满足仿真要求,可应用于模拟飞行、机务维修信息指导和事故预警与重现等.     

QAR数据处理在气动力矩参数辨识中的应用

长期飞行引起的结构疲劳损伤和复杂环境下的腐蚀损伤等因素导致飞机的气动模型会随时间略有变动,而飞机气动模型的辨识对于分析飞机当前的运行状况具有重要意义.为了完成飞机气动模型的再次辨识,通过分析、处理飞机自带的快速存取记录器(QAR)数据,根据动力学原理建立气动力矩数学模型,最后运用极大似然法辨识出各气动导数.经验证,辨识结果满足仿真要求,可应用于模拟飞行、机务维修信息指导和事故预警与重现等.     

基于试飞数据的飞行模拟器气动模型校核

为了提高飞行模拟器气动模型模拟的逼真度和置信度,提出了一种模拟器气动模型校核方法。采用先校核纵向、再校核横航向,先校核稳态、再校核动态的思路,通过对比试飞数据与仿真模型相关参数来修正引起偏差的气动导数项;综合分析不同状态点修正系数存在的统计规律,形成可用于飞行仿真解算的气动参数修正模型。试飞数据验证表明,校核后的仿真气动模型能满足模拟器客观测试规范要求,显著提高了气动模型模拟的逼真度。     

用极大似然法辨识轴对称飞行器的气动参数

采用极大似然法完成了轴对称飞行器的非线性气动参数辨识。根据飞行弹道的特性,采用考虑了横侧向运动耦合的纵向三自由度飞行动力学模型;为了反映气动参数随马赫数的变化,给出了一种考虑马赫数变化的气动参数数学模型,并采用了分段辨识的技巧;通过采用建模前估计法的辨识结果作为极大似然法的初值,保证了极大似然法的收敛,计算结果表明：这种算法对大攻角下的非线性气动参数能获得满意的辨识结果。     

无人机飞行试验参数辨识研究

针对大型无人机飞行试验,探讨了无人机气动导数的参数辨识过程。根据无人机飞行试验数据特点及模态激励方式,分析并实践了相应的数据处理过程,修正了试飞数据;结合参数的相关性分析,建立了合适的气动模型,进行了气动导数辨识并验证了部分导数,辨识结果是真实可信的。所研究内容对验证和优化无人机空气动力和飞控设计进而合理地评价无人机的性能和品质具有重要意义。     

鸭式旋翼/机翼飞机悬停状态飞行动力学特性

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。     

基于遥测数据的无人机飞行包线估算方法研究

飞行包线对于无人机的飞行安全至关重要。为了建立更加完善的飞行包线,提出了一种基于遥测数据的气动参数辨识方法结合可达集理论的包线估计综合方法;基于动力学方程建立无人机的气动参数模型,利用辨识模型的参数解算不同高度下的飞行包线,再利用线性系统理论与可达集理论扩展计算不同飞行包线下的相关极限飞行参数;最后,基于某型无人机实际飞行中记录的遥测数据,解算了该无人机的飞行包线,验证了该方法的可行性和有效性。     

基于参数辨识原理的飞机参数分析及算法研究

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。     

基于总体布局参数的飞机静稳定性研究

基于飞机初步设计阶段所得到的总体布局参数,建立飞机气动导数数值模型,对亚声速静稳定性进行估算。最后对所建立的数值模型进行算例分析,并与计算流体动力学(CFD)方法所求的气动导数、实际飞行试验数据进行对比,结果表明,基于总体布局参数计算的气动导数方法快速、合理。