电传飞机系统动态特性识别

提出了一套识别飞机系统动态特性的方法。对于短时激励信号,可同时采取时域法和频域法;对长时激励信号仅采取频域法。方法验证采用了变稳飞机电传系统试飞数据和专门的仿真试验数据。结果表明:该方法可解决电传飞机系统识别和评定中的许多问题,并为更进一步的应用研究打下基础。     

飞机对连续大气紊流时域响应的数字计算

提出了一种新的计算方法—飞机对连续大气紊流时域响应的数字计算方法。论证和计算了这一方法的正确性和合理性：利用乘同余法产生均匀分布伪随机数，经过参数变换求出高斯分布的伪随机数；计算它们的均值、均方差、均方根、相关函数和功率谱密度，检查其统计特性；进行线性插值，利用差分方程解算Ｄｒｙｄｅｎ滤波器的时域模型，求出纵向各大气紊流分量的信号；给出解算连续大气紊流的飞机模型，求出飞机的时域响应。最后，分析并判断了大气紊流对飞机的影响。通过计算和分析表明，这种计算方法是正确可行的，它比频域分析方法更清晰、更直观和更为有效。并首次成功地用于飞行轨迹稳定性的地面模拟试验。     

大气紊流环境下的纵向飞行参数响应分析

介绍了大气紊流环境下飞机纵向飞行参数的计算与匹配方法.由于紊流的随机性特征,飞行参数响应分析采用时域与频域相结合的方式,对某型飞机紊流环境下的纵向飞行参数进行了计算分析.采用所介绍的方法,可以获得比较合理的飞行情况来指导型号设计工作.     

DFBW飞机人-机闭环纵向着陆特性研究

本文根据试飞员的飞行体会和一组试飞曲线,提出驾驶员参数随着着陆过程变化的频率域模型,建立装有DFBW飞机的人-机闭环系统数学模型,编制非线性全量时域仿真程序,对纵向着陆过程动态作了全面的定量分析,其结果与装有MCS飞机的试飞情况吻合,验证了本文建模、程序可信度和精度,从而得出某DFBW飞机着陆特性是可被驾驶员接受的一些有益结论。     

飞机从向等效系统识别与评价的应用研究

本文运用时域和频域的等效系统法,针对几种典型的短时信号激励,通过ＢＷ－１变稳机研制试验收度飞和应用研究试飞,进行了大量的纵向等效模型参数识别。最后基于部分识别结果,依据美军标ＭＩＬ＿Ｆ－８７８５Ｃ的要求,从飞行品质的评判方面作了一些初步的探讨 。     

模态参数识别在飞行颤振试验中的应用

 本文介绍了飞机飞行颤振试验的简况、颤振试飞数据处理的特点和一些特殊要求。简要介绍了用频域参数识别方法和时域参数识别方法识别模态频率和阻尼的基本原理和基本数学模型。文中着重介绍了为解决颤振试飞中所获得的信号的信噪比差,而又要求识别的模态阻尼值的精度比较高这个矛盾和为了尽量缩短数据分析所花费的计算时间而采取的若干措施。     

使用频域极大似然法辨识飞机等效系统参数

在飞机飞行试验的数据处理过程中,采用频域方法是比较方便的。频域极大似然法则是一种有效的方法,它具有频域计算简单,同时估计又是渐进无偏和一致的优点。由于飞行试验数据是时域数据,使用这种方法需要使用FFT的方法将实测的时域数据转换成频域数据后再进行辨识。在军用飞机等效系统参数辨识过程中,取得了很好的计算结果。     

最小二乘复频域法在颤振试飞数据处理中的应用

针对大型飞机试飞过程中,数据通道多、颤振模态密集的特点,采用最小二乘复频域法(LSCF)实现了多输入多输出系统密集模态参数识别,并引入稳态图帮助识别真实模态。LSCF法采用右矩阵分式模型,使用Z域基函数,通过最小化误差代价函数求解待定参数;根据真实模态随模型阶次增大而趋于稳定的特点,通过绘制稳态图识别出真实模态。从飞机实测试飞数据中识别出多阶密集模态,并与地面共振试验结果进行了对照,验证了方法的有效性。     

一种非线性部分极曲线的试飞方法

介绍了一种不测推力获取非线性部分极曲线的试飞方法。从飞机纵向动力学方程出发,推导出了利用试飞数据计算非线性部分诱导阻力系数Ａ值的公式,在铅垂对称平面内进行了飞行试验。试验结果表明：不测推力法试飞结果同测推力法试飞结果、风洞预测值以及Ｊ７原型机资料值具有良好的一致性,不测推力法是一种经济、可靠、简便而有效的试飞方法,可用于同类型飞机的非线性曲线试飞研究。     

飞机对连续大气紊流时域响应的数学计算

提出了一种新的计算方法－飞机对连续大气紊流时域响应的数字计算方法，论证和计算了这一方法的正确性和合理性；利用乘同余法产生均匀分布伪随机数，经过参数变换求出高斯分布的伪随机数，计算它们的均值，均方差，均方根，相关函数和功率谱密度，检查其统计特性；进行线性，早用差分方程解算Ｄｒｙｄｅｎ滤波器的时域模型，求出纵向各大气紊流分量的信号；给出解算连续大气紊流的飞机模型，求出飞机的时域响应，最后，分析并判断了     

试验机机翼下挂载吊舱气动稳定性评估方法

采用CFD方法和飞行动力学仿真方法估算机翼下挂载吊舱对试验机飞行品质的影响。采用CFD技术计算挂载吊舱引起的试验机气动力和力矩增量,并将所得增量引入经试飞数据校验的飞机本体气动数据中,建立挂载吊舱后的整机气动模型;然后进行原机和挂载吊舱飞机的动力学仿真计算,评估挂载吊舱对飞机短周期运动模态的影响。计算结果显示,挂载吊舱后飞机短周期频率和阻尼比变化较小,未引起纵向飞行品质降级。     

基于Measurement Studio的民机颤振试飞数据实时监控分析系统设计与研究

颤振试飞是风险极高、多学科交叉的复杂试飞科目,其实时监控及分析显得极为重要。以某型国产民机颤振试飞为背景,基于Measurement Studio平台,设计开发了颤振试飞数据实时监控分析系统。系统集成了半带宽法、快速傅里叶变换、小波转换等算法,实现了颤振数据的时频域分析、阻尼计算,并以文本格式在实时状态下记录了颤振数据,同时以多线程和DataBinding模型完成了分析结果的实时显示,为国产民机的安全试飞提供了技术保障。     

无人驾驶高空侦察机爬升控制方案分析

介绍了无人驾驶高空侦察机（ＵＡＶ）的爬升轨迹控制方案原理，对纵向控制回路进行了详细分析，按简单拉力法进行了飞行性能计算，同时还分析了爬升方案曲线与优化性能轨迹的关系，并对爬升轨迹计算和试飞遥测数据进行了比较。经分析计算与试飞结果表明，对于爬升较缓慢的飞机，本控制方案可实现沿优化性能轨迹上升，并自动转入有利速度巡航。     

航空发动机试飞关键参数趋势监控的实现及应用

为了实现航空发动机滑油压力、滑油温度、振动值在试飞中的趋势监控,采用神经网络方法对某型发动机大量试飞数据进行训练和验证,获得了这几个参数全过程较为准确的计算模型。计算模型应用于该型号另1台发动机参数趋势监控中,在应用前,利用有限架次试飞数据修正了这几个参数的计算模型,采用动态链接库形式实现计算模型与原有实时监控系统的协同工作,进行了模型计算结果和试飞结果趋势实时对比监控。结果表明:模型计算结果和试飞结果变化趋势吻合良好,说明了神经网络计算模型的准确性以及在关键参数趋势监控中的工程实用性。     

基于地面试验数据的飞机横航向飞行品质评估

针对工程实际运用中的飞机飞行品质评估问题,研究了利用地面试飞数据进行品质评估的方法。提出根据飞机在扰动作用下所固有的模态特性及其模态表达式来对飞机的时域响应进行拟合,从而计算出模态参数的方法。结合Lab Windows/CVI与Matlab混合编程技术,对软件实现过程进行了说明。算例验证结果表明,所提算法能够用于某型飞机的品质评估工作。     

电传运输类飞机气动模型校准与验证试飞方法

针对电传运输类飞机气动模型试飞校准与验证工作中,试飞数据的高相关性导致的无法有效获取气动模型参数的问题,提出了一种通过优化设计试飞动作与试验状态,隔离相关性高的气动模型影响因素,逐步实现对气动模型参数试飞校准的方法。试飞验证结果表明,该试飞方法可有效支持气动模型试飞校准工作,且校准后的气动模型满足CCAR-60客观测试的容差要求。     

采用工作模态识别法进行模态分析

对于一些大型工作结构 ,有时很难测得输入信号 ,只能单独利用实测响应数据进行工作模态识别。本文针对工程实际中的这一情况 ,首先利用响应间互相关函数同脉冲响应函数在表达形式上的相似性 ,推导出了多参考点时域工作模态复指数法 ,继而又从响应间的互相关函数入手 ,推导出了多参考点频域工作模态识别法。最后采用一飞机模型对这两种方法进行了试验验证 ,并将所得结果做了对比分析 ,结果表明 ,两种多参考点方法都能较有效地单独从实测响应数据提取结构的模态参数 ,且频域工作模态识别法比时域工作模态复指数法识别精度更高。     

非电传民机纵向气动参数辨识激励信号研究

针对非电传民机气动参数辨识时,须通过设计激励信号激发出与待辨识参数相关的飞机运动模态才能得到准确的气动参数的特点,开展了适用于非电传民机纵向气动参数辨识的激励信号设计方法研究。基于信号能量分布和幅频响应分析的信号设计方法,对激励信号进行参数设计;综合辨识效果和驾驶员的易操纵性,建议选取经参数设计后的单周期正弦信号作为非电传民机的纵向激励信号。试飞验证结果表明,所提方法能够较好地激发出飞机运动模态,使试飞数据具有较高的气动参数可辨识性。     

飞行颤振试验数据处理方法及软件研制

介绍了用脉冲激振进行飞行颤振试验时的数据处理方法及软件研制。讨论了数据预处理方法和时域、频域参数识别方法。证明了时域和频域方法理论上是等价的,但实际应用中,因频域方法可选频段拟合,识别结果比时域方法好。仿真计算和实际应用结果表明该方法和软件是有效的。     

神经网络模型在TDNS准则中的应用研究

时域Neal-Smith（TDNS）准则源于频域Neal-Smith（FDNS）准则和阶跃目标跟踪准则,被广泛应用于纵向驾驶员诱发振荡（PIO）趋势的预测研究。在该准则采用的人机闭环系统中,广泛运用结构简单且能反映飞行员基本行为特征的拟线性驾驶员模型。但在实际情况中,驾驶员的行为通常具有高度的非线性,为了更精确地描述驾驶员的非线性特性,采用神经网络方法建立驾驶员模型。利用某机的试飞数据对神经网络进行了训练和测试,生成了神经网络模型。针对TDNS预测准则,建立了相应的仿真模型,通过仿真运算,得到了该飞机的P10预测结果。研究表明：相对于传统的驾驶员模型,神经网络模型能够更好与真实驾驶员相匹配;在TDNS评估准则中运用神经网络模型具有实际的意义。