飞机结冰的不确定性量化研究进展

为深入认识影响飞机结冰的不确定性及其研究方法,从自然条件结冰、冰风洞试验、数值模拟等方面,介绍了飞机结冰不确定性来源,以蒙特卡洛法、多项式混沌法和随机配置法等为例,系统分析了各种不确定性量化方法在计算能力、求解精度等方面的优劣。考虑飞机结冰不确定性量化处于起步时期,重点综述了数值模拟中结冰条件不确定性对冰形和气动特性的影响。从结合单步法和多步法确定最佳结冰时间步长来提升结冰计算精度和效率、对其他关键部件进行结冰不确定性量化从而为更精细化的防/除冰系统的设计提供支撑,以及通过建立高精度的代理模型来代替原本复杂的数值模拟系统以应对考虑多个不确定性因素共同作用所带来的计算挑战等多个方面,全面展望不确定性量化方法及其在飞机结冰应用中的发展方向。     

POD-BPNN预测模型及结冰条件不确定性量化

当前,数值模拟作为研究飞机结冰的主要手段之一,在计算结冰冰形时会引入大量参数不确定性,并影响数值模拟的精度和可信度。发展不确定性量化方法,科学量化这种不确定性对评估数值模拟结果具有重要意义。针对传统参数不确定性量化方法难以解决高维输入到输出的问题,基于本征正交分解和误差反向传播神经网络,提出了一种结冰冰形预测代理模型。以水滴中值粒径和温度为例,验证了代理模型单输入参数和双输入参数情况下的精度和泛化能力。最后,在代理模型计算的冰形基础上,结合蒙特卡洛采样,利用2σ准则确定结冰范围,发现水滴中值粒径不确定性主要影响明冰的冰角生长,而温度和水滴中值粒径不确定性的叠加主要作用于霜冰厚度。该研究为后续多结冰条件的影响分析和多维输入到输出的不确定性量化提供了思路。