表面热流可辨识性初步分析

表面热流的可辨识性分析可用于飞行器防热层内温度测量精度和测温点位置的确定,在工程上有较强的实用意义。从无量纲分析和仿真辨识出发,根据防热层材料热物性系数、测点位置、表面热流的频域特性等参数对表面热流辨识结果的影响规律,总结出了表面热流辨识问题的相似参数：基于表面热流频率参数的傅立叶数。此后,以这一傅立叶数为判据,针对不同测量误差值的情况初步建立起了表面热流可辨识性的准则和分析方法。     

表面热流辨识结果的误差分析与估计

对于工程上的表面热流辨识问题,通常希望能够根据测量精度对辨识结果误差进行快速估计,用以优化测试方案。本文首先对给定单一频率的热流辨识误差进行定量分析,建立了辨识误差与热流频率和测量精度之间的响应面模型。然后对多个给定频率组合情况下的辨识误差规律进行分析,结果显示,频率组合热流中的低频分量能在辨识结果得到较好地复现,高频分量是导致辨识结果出现误差的主要原因。因此,辨识结果精度可以通过最高频率热流分量的辨识误差与测量精度之间的对应关系来进行大致估计。基于这一认识,本文利用时域不同频率组合的热流分量在频域可解耦的性质,通过Parseval定理得出高频分量的能量占比,建立了频率组合热流的辨识误差估计方法,并通过算例进行了验证。     

大飞机机翼结冰对飞行动力学特性影响研究

机翼结冰会严重影响飞机的气动特性,威胁飞行安全。采用线化小扰动分析方法和非线性全局稳定性分析方法,对大飞机机翼对称结冰情况下的飞行动力学特性展开研究。研究结果表明:机翼结冰主要影响飞机的升阻特性,使得平衡迎角和需用推力增大,临界迎角和运载能力下降,对起降特性尤为不利;在操稳特性方面,机翼结冰会影响纵向短周期模态自由振荡频率,在少数情况下会降低短周期模态的阻尼比,同时操纵升降舵以及水平安定面进行纵向操纵时,在少数飞行状态下会出现不稳定情况。     

考虑烧蚀情况下的表面热流辨识

针对烧蚀传热问题,在热解面模型的基础上通过伴随方程推导建立了基于测点温度辨识表面热流的方法,并进行了算例考核。结果表明:热流辨识结果与真值符合较好,辨识结果与真值之间的偏差随测量误差的增加而增加;烧蚀后退量测量结果的误差对辨识结果有较为显著的影响。然后,将该辨识方法用于钝头型碳酚醛材料Narmco4028试件在陶瓷加热风洞中的烧蚀试验结果分析,结果表明辨识出的表面热流与加热功率基本符合,辨识方法是有效的,在工程实际中有较好的应用前景。     

一体化试验评估在美国飞行器研制中的应用

一体化试验评估是从分系统、研制过程、研究手段三个维度来对飞行器各研制阶段的试验活动进行统筹规划和组织实施的方法,可以有效提高试验效率、缩短试验周期、减少试验成本并降低试验风险。文章在剖析美国提出的飞行器一体化试验评估内涵的基础上,介绍了一体化试验评估方法在飞行器外挂物投放、航空推进系统、高超声速武器系统以及无人机系统中的应用情况,分析了一体化试验评估应用于飞行器研制中的除地面风洞试验和飞行试验外的其他相关关键技术,并从大数据和人工智能、高性能计算、体系分析、人类行为建模四个方面对其后续发展趋势进行了展望,最后总结了一体化试验评估在美国飞行器研制中落地的原因和对我国应用的启示。     

大飞机机翼结冰条件下的纵向飞行动力学特性研究

为了研究机翼结冰对飞机气动特性的影响,采用线性化小扰动分析方法和非线性全局稳定性分析方法,对大飞机机翼对称结冰情况下的飞行动力学特性展开了研究。结果表明:机翼结冰主要影响飞机的升阻特性,使得飞机的平衡迎角和需用推力增大、临界迎角和运载能力减小;机翼结冰后,飞机阻尼减小,振荡加剧;同时操纵升降舵和水平安定面,飞机可能出现不稳定情况。研究结果可为不同结冰程度下的操纵策略、飞行安全边界评估、结冰实时探测等工程应用提供理论支持。     

考虑约束的材料热传导系数辨识方法

材料热传导系数的辨识是一类典型的热传导逆问题。本文建立了辨识随温度变化的热传导系数的遗传算法,并通过辨识增量和引入罚函数等方法,考虑了一类典型防热材料热传导系数值随温度增加不减小的物理约束,以及一项工程应用中的约束,即温度较高时温度的仿真计算结果应高于温度实测值,建立起了考虑约束的材料热传导系数辨识方法。通过典型算例的分析计算结果表明,所建立的辨识算法是有效的,克服了原有算法在测量误差较大情况下辨识结果出现非物理振荡的不足,辨识结果也具有更强的工程实用价值。     

人工智能与空气动力学结合的初步思考

以人工智能为核心的新一轮技术革命及产业变革正在影响着社会的各个领域,世界各航空航天大国均在人工智能与空气动力学的结合方面开展了许多有益的尝试与探索。本文回顾了人工智能技术的发展历程及现状,重点讨论了大数据时代背景下人工智能在风洞试验、数值计算和飞行试验等空气动力学研究的三大手段上的应用,详细分析了人工智能在辅助海量气动数据分析与知识发现上发挥的作用,探讨了人工智能在气动建模与先进飞行器设计中蕴藏的应用价值,并指出了人工智能与空气动力学相结合所带来的挑战。