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。     

高速自旋飞行器气动参数辨识

根据高速自旋飞行器运动的特点，发展了气动参数辨识的一种数学模型，辨识参数包括静态气动导数、气动阻尼导数和马格努斯力矩导数等。仿真算例证实了该数学模型的有效性。应用该数学模型分析处理了某高速自旋飞行器的飞行试验数据．辨识获得了其主要气动参数，并分析了若干常见误差源对气动参数辨识结果的影响。     

平尾积冰对飞机纵向气动参数的影响

建立飞机纵向动力学模型,基于最大似然参数估计原理,设计用于辨识飞机纵向气动参数的辨识系统,并对辨识系统的正确性和精确度进行了验证.以DHC-6飞机飞行试验数据为依据,对未积冰飞机和两种平尾积冰冰型的飞机进行纵向气动参数辨识,通过对比3种情况下飞机纵向气动参数的辨识结果,定量分析了平尾积冰对飞机纵向气动参数的影响.结果表明:平尾积冰将导致飞机纵向气动特性恶化,俯仰阻尼可减小15％,升降舵效率可降低20％,对飞行稳定性、操纵性以及飞行安全构成一定的威胁.     

大型客机纵向飞行品质参数辨识方法研究

为获得飞机的纵向飞行品质参数,分析了时域法和频域法的优缺点,并针对某大型客机的纵向试飞数据特点,实践了相应的数据预处理过程,修正了试飞数据。分别建立了合适的时域气动模型和频域的传递函数模型,应用极大似然法进行参数辨识。计算结果表明,时域法和频域法的计算得到的飞机本体和等效的短周期频率和阻尼比数据基本一致。     

一种时域稳定参数预报与最优估计兼容的参数辨识法

 本文导出一种基于时域稳定的参数预报与最优估计兼容的状态估计和参数辨识算法。这种算法将系统辨识分为三步:1.以辨识系统预报误差渐近稳定为准则的参数预报;2.以预报参数为条件的状态估计;3.对参数和状态的后验修正。即一般分割辨识算法（GPIA）与模型参考辨识算法（MRIA）相结合的兼容辨识算法。本文将这一算法用于飞行器气动系数和控制导数的辨识,并与GPIA算法所得结果相比较。     

有控飞行器气动参数辨识研究

研究了利用极大似然理论进行有控飞行器气动参数辨识的问题，首先介绍了牛顿－拉夫逊（ＭＮＲ）简化算法，然后，提出了采用此入外部激励的办法进行气动参数辨识，这种方法可增强参数的可辨识性，最后提出了构造故障弹道辨识气参数的设想，由于特定的故障弹道和外加激励一样，不同程度地激发了导弹的飞行信息，故辨识结果较好。     

飞机操稳特性大导数辨识及随机噪声影响分析

针对飞机研制中操稳特性需求,分别讨论了小扰动理论和参数辨识两种获得飞机稳定和操纵大导数的分析手段,由两种气动布局比较接近的小型无人机ANCE和大型客机Boeing 747数据验证了参数辨识方法的有效性和辨识结果的正确性。在此基础上对两者进行了大导数辨识,并由Monte Carlo仿真分析了飞行试验测量中的随机噪声对大导数辨识精度和模态响应特征值的影响。结果表明:随机噪声对由飞机固有气动特性决定的一些相对较小的大导数辨识精度影响较大,而部分大导数辨识精度较高;随机噪声对长周期和螺旋模态特征值影响较大,短周期、荷兰滚和滚转模态特征值辨识分析结果较为可信。     

用于气动导数辨识的试飞数据处理方法研究

飞行试验的测量环境十分复杂,未经处理的试飞数据直接用于飞机的气动导数辨识会降低辨识精度,甚至导致辨识的迭代过程发散或收敛到错误值。提出一套从野值剔除、数据平滑、时延修正到相容性检验的试飞数据处理方法,并将其应用到真实试飞数据的气动导数辨识中,通过对比分析数据处理前后的辨识过程和辨识结果,验证了本文提出的数据处理方法在改善辨识过程收敛特性和提高辨识精度上的有效性。     

数字化试飞平台下基于PSO的某型初级教练机飞行品质参数辨识试飞工程方法研究

飞机飞行品质系统辨识是根据飞机系统的输入和输出响应时间历程求取该系统的数学模型及模型中的各参数的过程.本文给出一种在飞行试验中辨识飞机飞行品质短周期模态特性参数辨识试飞工程方法,首先应用连续域等效低阶系统传递函数来描述飞行品质模态特性系统,然后采用基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的离散递推最小二乘算法,建立待估参数准则函数,通过极小化待估参数准则函数,求得参数的估计值,最后对辨识的模型进行验证.仿真算例表明该方法具有良好的收敛性和跟随性.     

基于飞行试验的模拟器气动模型校准方法

针对模拟器客观测试标准要求及仿真模型模拟逼真度需求,提出了一种基于飞行试验的模拟器气动模型校准方法。首先,以经过预处理的飞行试验数据和模拟数据为基础分别辨识得到气动导数;然后分析两辨识结果的统计关系,以确定修正系数;最后,根据不同状态点修正系数随动压变化规律建立了修正系数插值表,达到对仿真模型进行校准的目的。飞行试验数据验证表明,校准后的仿真气动模型容差范围能满足模拟器客观测试要求,显著提高了仿真模型模拟逼真度。     

估算飞机气动导数的多维最小二乘方法研究

给出了多维最小二乘法拟合经验曲线的格式.在基于总体布局参数的飞机操稳特性研究中,有些气动参数的估算还处于经验曲线阶段,本文用最小二乘法曲线拟合原理和空间多维理论建立了曲线的数学模型,尤其在开发软件过程中,利用所建立的数学模型可以更加简单、快速的估算飞机气动导数.最后对多种型号飞机进行算例分析,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,用此方法对经验曲线所建立的数学模型,在飞机的气动导数估算中,其结果是合理可行的.