飞行器双自由度耦合振荡的数值模拟方法

针对模拟双自由度(2DOF)运动的"PQR"强迫振荡试验装置,通过坐标变换,将机构运动转化为空间欧拉角进行表示,实现对机构俯仰/偏航、俯仰/滚转和偏航/滚转等3种耦合运动的统一描述,采用预定运动轨迹的动网格计算技术,构造了基于非定常雷诺平均Navier-Stokes(URANS)方程的飞行器双自由度振荡数值模拟方法。围绕某复杂构型飞行器低速流动,在模型迎角10°、滚转角±40°、偏航角±40°振荡预设条件下分别对单自由度偏航、滚转振荡和双自由度偏航/滚转振荡进行了模拟,得到的气动系数迟滞回线在形态和量值上与风洞试验结果吻合,证明当前方法可以作为飞行器复杂耦合运动的一种有效研究手段。针对偏航/滚转耦合振荡,从运动形式和气动特性上与单独偏航、滚转运动进行了对比分析,结果表明,耦合运动在气流角、绕体轴的旋转角速度等方面与单自由度叠加效果不同,力矩系数迟滞回线存在曲线交叉的现象,表现出与单自由度振荡不同的阻尼特性。在当前模拟状态下,偏航/滚转振荡流场以横向分离涡运动为主要特征,可以推测大迎角情况下纵横向分离涡流动结构更加复杂,耦合作用更强,需要进一步在分离流模拟方法上开展研究。     

径向基神经网络在非线性非定常气动力建模中的应用研究

基于南航NH-2风洞中某飞机模型大迎角大振幅单自由度偏航、滚转及偏航-滚转耦合的谐波、阶跃运动实验数据,应用径向基神经网络,研究人工神经网络描述非线性非定常气动力特性的能力.研究结果表明,所建立的径向基神经网络模型的预测结果与训练数据和验证数据都符合得很好,说明神经网络建模方法可以有效地对高度非线性的气动力进行建模.研究还表明,用神经网络建立模型时所需要的风洞实验数据可以减少,从而提高风洞实验效率、减少风洞实验的时间和成本.     

基于状态空间法的横航向非定常气动力建模

建立了大迎角下横航向非定常气动力的状态空间法的模型,并依据某战斗机的大迎角、大振幅单自由度偏航、滚转及偏航-滚转耦合运动的风洞实验数据,对状态空间模型进行结构辨识与参数估计。最后得到的模型辨识结果和预测值均与实验数据符合得很好,表明所建立的此种状态空间法的模型能准确地描述大迎角横航向非线性、非定常的气动力特性。此外,还得到了不同运动类型的特征时间常数。     

耦合运动非定常气动模型对飞机飞行特性仿真的影响

 在大振幅偏航滚转单自由度强迫振荡和耦合强迫振荡运动风洞试验的基础上,分别运用准定常气动力建模方法和非定常气动力建模方法,获取飞机的气动力模型;运用两种不同的气动力模型,对飞机的纵向正弦振荡机动飞行进行了仿真。结果表明,准定常模型在小迎角下的仿真结果与非定常模型的结果基本一致;在较大迎角时,准定常模型仿真结果趋于稳定,而非定常模型仿真结果使飞机进入横航向振荡飞行状态,这一现象与F-16XL的试飞结果类似,其主要原因是耦合运动的非定常模型与准定常模型所产生的阻尼特性不一致。这也表明,分析大迎角飞行特性时应考虑耦合运动下的非定常气动特性。     

某典型飞行器模型俯仰/滚转两自由度耦合动态气动特性

先进飞行器在大迎角高机动飞行过程中,气动力复杂演化与运动姿态剧烈变化的相互作用,容易诱发俯仰拉起的滚转或侧偏等耦合运动,呈现出十分强烈的多自由度动态气动力特性。为此,选取某典型四代机修型设计模型,利用FL-26风洞专用的俯仰/滚转两自由度动态试验装置,开展了单自由度和俯仰/滚转两自由度耦合运动的动态气动力特性研究。结果表明,研究模型在迎角30°左右会出现滚转单自由度的侧偏和小振幅摇滚运动现象;俯仰单自由度振动条件下,模型法向力和俯仰力矩会出现明显的气动迟滞特性;在强迫俯仰/自由滚转（或强迫滚转）两自由度耦合运动情况下,模型的侧偏运动幅值得到了一定的抑制,但纵横向气动力都出现了迟滞现象,甚至是多个气动迟滞环结构,容易引发耦合失稳发散。     

基于EKF的实时循环神经网络在非定常气动力建模中的应用

结合EKF算法(扩展卡尔曼滤波)和RTRL算法(实时递归学习算法)的特点,提出一种基于EKF的实时递归学习算法(EKF-RTRL),运用到循环神经网络中(RNN)。应用该神经网络对某飞机大迎角大振幅单自由度偏航、滚转以及偏航滚转耦合运动的非定常气动力进行建模。结果表明,基于EKF的实时循环神经网络计算精度高,收敛快,辨识结果与实验结果符合较好,验证了本算法的有效性。     

飞机大振幅滚转运动动态气动特性实验研究

在南航NH-2低速风洞中,对BJ-1飞机模型动态气动特性进行了实验研究.模型在不同攻角、不同振幅和不同频率时绕体轴作大振幅滚转运动,测量了模型的动态气动特性,着重分析了模型不同运动参数对模型滚转力矩和偏航力矩的影响.结果表明,模型攻角从小到大变化过程中,模型的滚转阻尼和偏航阻尼变化很大,滚转力矩和偏航力矩迟滞环变化方向发生改变.模型滚转频率对模型的滚转阻尼和偏航阻尼影响不明显,只改变力矩迟滞环的大小.随着模型振幅增加,滚转力矩和偏航力矩迟滞环从一个变成3个,出现2个交叉点,大滚转角时滚转阻尼和偏航阻尼特性与小滚转角时的相反.     

三角翼受迫俯仰滚转运动气动特性的数值模拟研究

基于动网格的技术,利用有限体积法对N—S方程进行数值离散,选用湍流模型,对65°大后掠三角翼的受迫俯仰滚转运动进行了数值模拟,在此基础上,对俯仰滚转耦合运动的气动力特性和流场结构进行了分析。计算结果表明：俯仰滚转耦合运动时,三角翼上表面涡分布的非对称性将产生横侧方向的偏航力矩和滚转力矩,滚转力矩和偏航力矩随着滚转振幅角和滚转缩减频率的增大而增大,但对法向力影响不大。     

80°后掠三角翼强迫俯仰、自由滚转双自由度耦合运动特性数值研究

耦合求解NS方程和刚体动力学方程数值研究了80°后掠三角翼强迫俯仰、自由滚转双自由度运动特性。内容包括:对比双自由度俯仰/滚转运动和单自由度滚转及俯仰运动特性的差异,研究动态俯仰角对三角翼滚转运动振幅和频率的影响以及三角翼双自由度运动条件下的气动力特性。结果表明:在动态俯仰角的影响下,细长三角翼不能形成极限环形式的振荡;俯仰运动的迟滞效应造成滚转振幅的变化落后于俯仰角的变化;俯仰耦合滚转运动将会导致飞行器升力降低,横向稳定性变差。     

80°后掠三角翼强迫俯仰、自由滚转双自由度耦合运动特性数值研究北大核心CSCD

耦合求解NS方程和刚体动力学方程数值研究了80°后掠三角翼强迫俯仰、自由滚转双自由度运动特性。内容包括:对比双自由度俯仰/滚转运动和单自由度滚转及俯仰运动特性的差异,研究动态俯仰角对三角翼滚转运动振幅和频率的影响以及三角翼双自由度运动条件下的气动力特性。结果表明:在动态俯仰角的影响下,细长三角翼不能形成极限环形式的振荡;俯仰运动的迟滞效应造成滚转振幅的变化落后于俯仰角的变化;俯仰耦合滚转运动将会导致飞行器升力降低,横向稳定性变差。     

飞机大振幅非定常滚转运动的非线性稳定性分析

本文根据某飞机大振幅非定常滚转力矩的风洞试验结果,采用两种方法,计算了飞机绕体轴作自由滚转运动时的滚转角时间历程,分析研究了飞机非线性滚转运动的稳定性,并对非定常空气动力对飞机稳定性的影响作了较深入的研究。本文通过两种滚转运动时间历程结果的比较,表明了给出的从大振幅实验提取常规动导数方法是可行的;而且也表明了通过测量飞机绕体轴滚转时大振幅非定常滚转运动时的滚转力矩值,可以研究飞机的摇滚（Ｗｉｎｇ     

窄条翼导弹俯仰机动中滚转失稳及其控制过程

窄条翼布局导弹通常具有复杂的横向气动特性,在大迎角飞行及快速机动中很容易诱发出现滚转非指令偏离和连续振荡,可能导致飞行失控,影响落点精度。为了研究窄条翼导弹俯仰快速机动对滚转失稳的诱发过程及滚转失稳对俯仰机动控制效果的影响,并验证三通道解耦控制方法的有效性,针对典型俯仰机动过程,分别利用2.4 m跨声速风洞虚拟飞行试验平台和耦合气动/运动/控制的一体化数值计算方法开展了相关研究。结果表明,风洞试验和数值模拟均成功预测了俯仰拉起和保持过程中的滚转自激失稳运动及其引起的纵、横向耦合运动,针对该机动过程,三通道解耦控制方法能够有效抑制滚转运动,保持姿态稳定。     

民机极限飞行状态的动态气动力试验与建模

飞行失控是造成民机灾难性航空事故的重要因素,飞行失控中飞机难以避免超出正常飞行包线范围,进入具有复杂非线性和非定常动态气动特性的极限飞行状态。本文开展典型民机布局飞机极限飞行状态的动导数、大振幅试验,对大迎角动态气动力的参数影响规律以及非线性、非定常特性进行分析和建模。结果表明,在飞机失速到过失速区域,飞行姿态快速变化过程中动态气动力的非线性和非定常特征显著;在动导数试验和建模中,考虑运动角速率的影响,可以预示气动力非线性的迎角范围,并捕捉到关于飞机动稳定性演化的关键特征;利用Goman-Khrabrov状态空间模型结合大振幅试验,可以确定模型中表征非定常特征的关键时间常数,获得特定极限飞行状态运动中的非定常动态气动力特性。研究方法和结果为开展民机极限飞行状态的动态气动力风洞试验设计与建模提供了一个可行途径,能改进飞机飞行失控预防、极限状态改出、飞行模拟训练和飞行事故分析等。     

多变量非线性非定常气动力的模糊逻辑模型

应用模糊逻辑算法，建立了带升降舵偏角影响的非线性非定常气动力模型逻辑模型，并进行了验证，结果表明：所建立的非定常气动力模型逻辑模型有较强的预测能力，此方法为今后建立多变量、复杂运动的非线性非定常气动力学数学模型，提供很好的借鉴。     

变质心控制飞行器建模技术及运动机理研究

以单质量块滚转通道变质心控制再入飞行器为研究对象,研究变质心控制飞行器动力学建模技术及其运动机理。基于牛顿力学建模法及多刚体理论建立了变质心控制再入飞行器动力学模型,并对因质量块运动产生的力矩进行了分析。仿真结果表明,由质心偏移引起的附加气动力矩是变质心控制的主导控制力矩,且质量块的不同安装位置及质量比将影响控制性能。     

俯仰—滚摆耦合复杂流场试验研究

给出 8 0°三角翼模型在低速风洞中实施俯仰 滚摆耦合大幅度振动的复杂流场测量结果 ,包括静态和动态、单自由度俯仰和滚摆、俯仰 滚摆耦合运动条件下的流动显示结果和强迫俯仰、自由滚摆条件下的滚转角时间历程测量结果。分析了耦合运动对前缘分离涡和气动特性的影响 ,以及不同相位角和不同频率对耦合气动特性的影响。结果表明 ,双自由度的耦合运动比单自由度运动具有更为明显的动态迟滞特性 ,进一步推迟分离涡的破碎 ,推迟开始滚摆的攻角αwr。     

飞机大迎角非定常气动力建模研究进展

准确建立非定常气动力数学模型,是飞机大迎角飞行控制律设计、飞行动力学分析和飞行仿真的基础与前提。鉴于此,对大迎角非定常气动力建模研究进展,包括数学建模方法和人工智能建模方法两类进行了系统综述。其中：数学类建模方法是以对非定常流动现象和机理认识为基础的,主要有气动导数模型、非线性阶跃响应模型、状态空间模型、微分方程模型、非线性阶跃响应与状态空间混合模型以及迎角速率模型等;人工智能方法回避了复杂流动机理,属于黑箱非线性系统建模,主要有神经网络模型、模糊逻辑模型和支持向量机模型等。对于每种气动力模型,阐述了其建模思路和方法,给出了典型应用情况,并对其特点和局限性作了简要评述。最后,指出了当前大迎角非定常气动力建模研究工作存在的问题和未来研究方向。     

基于自适应滑模与模糊控制的导弹直接力/气动力复合控制系统优化设计

 针对导弹直接力/气动力复合控制问题,提出了一种基于自适应滑模控制(ASMC)与模糊逻辑的自动驾驶仪设计方法。该方法将整个导弹控制系统分为气动力控制子系统(ACS)和直接力控制子系统(RCS)两部分。前者采用自适应滑模控制理论进行设计,利用其所具有的强鲁棒性优点,克服了包括参数摄动与外界扰动在内的各类不确定性因素的影响。后者通过基于规则的模糊推理来确定不同条件下直接力作用的大小,以辅助提高气动力子系统的性能。在控制系统结构确定的条件下,利用遗传算法(GA)对各参数进行优化,实现了两个子系统之间的协调工作。仿真结果表明,所提出的控制方案对机动指令具有较好的跟踪效果,适用于直接力/气动力复合控制导弹的控制系统设计。     

Unsteady aerodynamic modeling at high angles of attack using support vector machines

Accurate aerodynamic models are the basis of flight simulation and control law design.Mathematically modeling unsteady aerodynamics at high angles of attack bears great difficulties in model structure determination and parameter estimation due to little understanding of the flow mechanism.Support vector machines(SVMs)based on statistical learning theory provide a novel tool for nonlinear system modeling.The work presented here examines the feasibility of applying SVMs to high angle-of-attack unsteady aerodynamic modeling field.Mainly,after a review of SVMs,several issues associated with unsteady aerodynamic modeling by use of SVMs are discussed in detail,such as selection of input variables,selection of output variables and determination of SVM parameters.The least squares SVM(LS-SVM)models are set up from certain dynamic wind tunnel test data of a delta wing and an aircraft configuration,and then used to predict the aerodynamic responses in other tests.The predictions are in good agreement with the test data,which indicates the satisfying learning and generalization performance of LS-SVMs.