机翼结冰生命周期的数字孪生软件系统

飞机巡航中的机翼结冰情况是关系到飞行安全的重大实际问题之一,如果能够实时监测甚至根据环境提前预测机翼结冰过程和状况,对改进机翼防除冰设计、规避飞行危险都具有重大意义。数字孪生技术作为5G信息时代中新兴的技术,为物理过程的虚拟呈现提供了新的思路与解决方案、同时数字孪生技术结合人工智能等技术,同样可以应用于飞机巡航中机翼结冰物理过程,对实时监测与预测提供了新的技术保证。从数字孪生的角度出发,以机翼结冰神经网络模型为切入点,设计实现了一款基于数字孪生和人工智能技术的巡航中机翼结冰二维过程快速呈现软件系统。软件获取飞机巡航结冰参数与飞行参数,运行结果能够利用动态显示方式,呈现飞机巡航中机翼结冰全生命周期。     

待机状态下机翼结冰的快速计算方法

飞机在飞行过程中遭遇结冰气象,尤其是过冷大水滴结冰条件所导致的机翼结冰,将严重影响飞机的气动性能与操纵品质,从而导致飞行故障或飞行事故,是飞机飞行安全的重要影响因素,是飞机研制中必须重点解决的难题。虽然针对结冰已建立有多种计算仿真程序,但快速获得结冰模拟冰形,包括过冷大水滴条件下的结冰模型是工程师们一直追求的解决方案。利用前向多层神经网络,尝试建立了一种针对待机状态下的机翼结冰模型。此方法基于坐标转换原理,将获取的采用直角坐标表达的标准翼型的机翼结冰数据转换为对应的极坐标表达的数据,以飞行参数、气象参数和极坐标角度作为输入,极坐标模值作为输出训练构建出此种机翼结冰模型。使用所建立的模型,仿真预测结果表明该计算方法具备快速性和精确性,其计算精度可满足实际要求。