基函数宽度对RBF神经网络气动力模型精度的影响研究

将带输出反馈的RBF（recursive radial basis function, RRBF）神经网络用于构建非定常气动力模型,能够得到一种动态非线性气动力降阶模型（reduced order model, ROM）。隐含层神经元的基函数宽度是该气动力模型的一个重要参数。为了研究基函数宽度对RRBF神经网络的影响,首先通过数学分析和计算仿真研究了训练过程中宽度与神经网络结构之间的关系,而后用NACA0012翼型俯仰运动作为算例,研究模型在不同训练信号、延迟阶数和流动状态的情况进行测试。测试结果表明,基函数宽度对此类非定常气动力模型的稳定性及泛化能力都有较大影响;最优宽度的选择随训练及预测信号的变化有所不同;较多样本时,通常选择55~75的宽度能够保证非定常气动力模型具有较高的预测精度。通过对随机俯仰运动样本的预测结果,验证了宽度的最优选择范围。     

基于增量学习的非定常气动力参数化降阶模型

气动降阶模型（ROM）是预测非定常气动力的有效工具,具有高精度和低计算成本的优点,近年来许多研究证实了该方法的有效性。但是关于飞行参数变化时,ROM的鲁棒性还需要进一步提高。为了提高ROM对不同飞行参数下的气动力预测能力,提出了基于最小二乘支持向量回归（LS-SVR）和增量学习算法的参数化降阶模型。LS-SVR是一种具有良好泛化能力的回归方法,基于LS-SVR的增量学习算法的主要贡献是在增加新样本集时,不需要重新学习整个数据集。为说明该方法的有效性,基于两自由度NACA64A010翼型构建参数化非定常气动力降阶模型。为了训练气动力输入和相应输出之间的关系,将马赫数和迎角作为附加的模型输入。仿真结果表明,该降阶模型能够准确描述气动力和气动弹性系统在不同飞行参数下的动态特性。     

面向复杂构型飞机的非定常气动力建模与辨识

不论是现代高机动隐身战斗机的设计需求还是常规布局飞机的飞行动力学分析,深入研究大迎角飞行时的非线性非定常气动力模型都极其重要。基于纵向运动小振幅及大振幅强迫振荡试验数据,分析了常规稳定导数模型的准确性,并从导数模型出发发展了简化涡流和分离流时间迟滞效应的非定常气动力线性模型和非线性模型,最后应用风洞典型机动历程模拟试验验证了模型的有效性。结果表明：对于复杂构型高机动飞机模型,发展并改进的非线性微分方程模型可以准确预测飞机不同机动下的非定常气动力特性,具有较强的工程可行性。     

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。     

Stall flutter prediction based on multi-layer GRU neural network

The modeling of dynamic stall aerodynamics is essential to stall flutter, due to the flow separation in a large-amplitude pitching oscillation process. A newly neural network based Reduced Order Model (ROM) framework for predicting the aerodynamic forces of an airfoil undergoing large-amplitude pitching oscillation at various velocities is presented in this work. First, the dynamic stall aerodynamics is calculated by solving RANS equations and the transitional SST-γ model. Afterwards, the stall flutter bifurcation behavior is calculated by the above CFD solver coupled with structural dynamic equation. The critical flutter speed and limit-cycle oscillation amplitudes are consistent with those obtained by experiments. A newly multi-layer Gated Recurrent Unit (GRU) neural network based ROM is constructed to accelerate the calculation of aerodynamic forces. The training and validation process are carried out upon the unsteady aerodynamic data obtained by the proposed CFD method. The well-trained ROM is then coupled with the structure equation at a specific velocity, the Limit-Cycle Oscillation (LCO) of stall flutter under this flow condition is predicted precisely and more quickly. In order to predict both the critical flutter velocity and LCO amplitudes after bifurcation at different velocities, a new ROM with GRU neural network considering the variation of flow velocities is developed. The stall flutter results predicted by ROM agree well with the CFD ones at different velocities. Finally, a brief sensitivity analysis of two structural parameters of ROM is carried out. It infers the potential of the presented modeling method to depict the nonlinearity of dynamic stall and stall flutter phenomenon.     

基于多小波的Volterra级数非定常气动力建模方法

非定常气动力建模除了要准确描述气动力的非定常特性,还要反映其非线性特性。Volterra级数因为对系统非线性具有很强的描述能力正日益受到重视。一阶Volterra核只能表达线性特性,要建立反映非线性特性的非定常气动力模型,需要引入二阶核甚至更高阶核的影响。高阶Volterra核辨识的主要困难在于待辨识参数的数量随着核阶次的增加而呈指数增加导致计算难度急剧加大,即出现所谓维数灾难问题。以一种分段二次多小波为基函数将Volterra核展开,求解一个高维病态方程组来计算展开系数,利用小波的多分辨分析在时间和频率两个维度的分解特性将方程降维,最终将问题转化为求解一个低维方程组得到稳定解。通过NACA0012翼型在马赫数0.8下作沉浮运动时,升力系数、阻力系数和俯仰力矩系数的二阶核和三阶核的辨识构建非定常气动力模型,然后由此计算不同减缩频率下的气动力并与CFD结果进行比较,验证了Volterra级数对非线性非定常气动力的描述能力和多小波处理方法的有效性。     

动静叶干扰下跨声压气机级性能与叶片型面静压研究

采用数值方法对某型高负荷跨声速压气机在工作点的非定常流场进行了模拟, 对级内动静叶的气动干扰进行了深入分析.通过总压比和等熵效率分析了级性能总参数的非定常性, 结合静压系数分析了叶片型面静压的分布及其非定常波动性, 研究了尾迹和势流干扰对叶片型面静压非定常波动的影响规律.结果表明气动干扰对级内动静叶片有不同的影响, 研究结果增加了对高负荷跨声速压气机内动静叶非定常气动干扰的认识.      

基于神经网络模型的动态非线性气动力辨识方法

 在标准径向基函数（RBF）神经网络模型的基础上发展了带输出反馈的RBF神经网络。将计算流体力学(CFD)方法计算的时域气动载荷作为输入信号,建立跨声速非定常非线性气动力模型,并进一步运用CFD方法验证模型的精度。算例表明带输出反馈的RBF神经网络较标准RBF神经网络精度更高,能更准确描述跨声速激波大幅振荡时的非线性和非定常特性,并可推广用于多自由度运动的动态非线性气动力建模。用多级信号训练,预测简谐信号输入下的气动力算例表明带输出反馈的RBF神经网络能够预测不同振幅、不同频率的信号激励下的非线性气动力。     

Active Control Law Design for Flutter/LCO Suppression Based on Reduced Order Model Method

 Active stability augmentation system is an attractive and promising technology to suppress flutter and limit cycle oscillation (LCO). In order to design a good active control law, the control plant model with low order and high accuracy must be pro-vided, which is one of the most important key points. The traditional model is based on low fidelity aerodynamics model such as panel method, which is unsuitable for transonic flight regime. The physics-based high fidelity tools, reduced order model (ROM) and CFD/CSD coupled aeroservoelastic solver are used to design the active control law. The Volterra/ROM is applied to constructing the low order state space model for the nonlinear unsteady aerodynamics and static output feedback method is used to active control law design. The detail of the new method is demonstrated by the Goland+ wing/store system. The simu-lation results show that the effectiveness of the designed active augmentation system, which can suppress the flutter and LCO successfully.     

飞机大攻角空间机动气动力建模研究

 准确的气动力模型是大攻角机动仿真与控制等飞行动力学问题研究的基础。针对纵向运动建立的非线性非定常气动力微分方程模型扩展应用于一般空间运动形式,在分析大攻角非定常流动机理和试验数据的基础上,发展了一种多自由度非线性非定常气动力数学模型,并探讨了模型辨识和参数估计问题。用全机构形的大攻角动态风洞试验数据对模型进行的验证表明所发展的气动力模型能够描述大攻角气动力主要的非线性和非定常特性。     

变攻角下孔隙射流对高负荷扩压叶栅气动性能的影响

本文对采用孔隙射流的某大折转角雎气机叶栅进行了实验研究．给出了不同攻角下叶栅流道内的静压分布、表面极限流线以及出口流场的气动参数,通过在不同叶高处开孔探讨了孔隙射流位置对大负荷扩压叶栅气动性能的影响。实验结果表明,孔隙位置对端壁静压的影响不大;开多孔方案对叶栅气动性能的影响要强于单孔方案：在设计攻角下,孔隙射流能够改善角区流动,同时降低叶片中部损失,单孔方案的最佳开孔位置位于25％相对叶高处,质量平均能量损失系数相对原形叶栅降低4．75％,开多孔方案巾能量损失相对原形叶栅最多降低5．52％：在负攻角下．孔隙射流导致叶栅性能下降,而在正攻角下,孔隙射流大幅提高叶栅性能,能量损失系数相对原形叶栅最多降低12．7％。     

基于非定常气动力辨识技术的气动弹性数值模拟

选择离散型输入输出差分模型,运用最小二乘方法进行非定常气动力建模,并将辨识得到的降阶模型用于气动弹性的数值模拟。1个马赫数下的颤振临界点的计算仅需调用一次非定常流场求解器。计算精度保持与非定常欧拉方程计算方法相当的同时计算效率提高了1~2个量级。计算了跨声速具有S型颤振边界的气动弹性标准算例－Isogaiwing和三维气动弹性标模算例AGARD445.6,辨识模型计算边界与非定常Euler方程计算结果吻合。证明非定常气动力辨识技术可以提供高效的高精度的气动弹性分析。     

基于分层思路的动态非线性气动力建模方法

很多非线性气动力模型难以精确预测系统的小扰动线性特征。针对这一局限,提出了一种非线性分层模型,用于辨识跨声速非线性非定常气动力。分层建模需要同时提供微幅振荡和大幅振荡两套训练样本,首先通过线性模型(如带外输入的自回归(ARX)模型)对微幅振荡样本进行建模,而后采用非线性模型(如径向基函数神经网络(RBFNN))对大幅振荡的样本与线性模型的差量进行建模,进而把线性模型和非线性模型的输出相叠加,得到分层非线性动力学模型。算例表明建立的分层气动力模型与单一自回归径向基函数(AR-RBF)神经网络模型相比不仅具有更高的数值精度,可以精确预测大幅运动中的非线性特征,而且在小扰动状态下自动退化为线性模型,能够精确刻画结构微幅振荡下的线性动力学特性。     

端壁倒圆半径误差对高负荷静叶栅性能影响的不确定性分析

为对压气机静子叶片高精度设计与制造提供有力参考,以某高负荷压气机静子叶栅为研究对象,采用基于高斯分布型随机输入的非嵌入式多项式混沌方法,量化评估了端壁倒圆半径误差对最小损失和近失速两个工况下气动性能的不确定性影响。结果表明:倒圆半径误差的不确定性对气动性能的平均水平影响不大,主要反映在气动性能参数的标准差上。提高倒圆半径的加工精度可提升气动性能的鲁棒性近一倍。加工精度一定时,为对叶片进行鲁棒性优化设计,应重点关注近失速工况下气动损失的鲁棒性。根据公差带内端壁倒圆半径与近失速工况下气动性能的关联性分析,倒圆半径与气动性能呈线性关系,应避免倒圆半径与设计值相比偏小的叶片投入使用,以期获得良好的气动性能。通过近失速流场的不确定性分析,分离流动对于倒圆半径误差更为敏感,是引起气动性能不确定性变化的主要因素。      

飞机大攻角非定常气动力建模与辨识

采用一阶微分方程描述由非线性非定常效应引起的气动力增量 ,从而建立了一种新的飞机大攻角非定常气动力数学模型。研究了模型在缓变运动下的线化形式和动导数表达式。讨论了模型参数的辨识问题。算例证实了所建立的气动力数学模型的正确性和所述模型参数辨识方法的有效性     

A reduced order model for coupled mode cascade flutter analysis

A Reduced Order Model(ROM) based analysis method for turbomachinery cascade coupled mode flutter is presented in this paper. The unsteady aerodynamic model is established by a system identification technique combined with a set of Aerodynamic Influence Coefficients(AIC). Subsequently, the aerodynamic model is encoded into the state space and then coupled with the structural dynamic equations, resulting in a ROM of the cascade aeroelasticity. The cascade flutter can be determined by solving the e...     

Static aeroelastic analysis including geometric nonlinearities based on reduced order model

This paper describes a method proposed for modeling large deflection of aircraft in non-linear aeroelastic analysis by developing reduced order model (ROM). The method is applied for solving the static aeroelastic and static aeroelastic trim problems of flexible aircraft containing geo-metric nonlinearities; meanwhile, the non-planar effects of aerodynamics and follower force effect have been considered. ROMs are computational inexpensive mathematical representations com-pared to traditional nonlinear finite element method (FEM) especially in aeroelastic solutions. The approach for structure modeling presented here is on the basis of combined modal/finite ele-ment (MFE) method that characterizes the stiffness nonlinearities and we apply that structure mod-eling method as ROM to aeroelastic analysis. Moreover, the non-planar aerodynamic force is computed by the non-planar vortex lattice method (VLM). Structure and aerodynamics can be cou-pled with the surface spline method. The results show that both of the static aeroelastic analysis and trim analysis of aircraft based on structure ROM can achieve a good agreement compared to anal-ysis based on the FEM and experimental result.     

扩压式叶栅非定常分离流机理研究的频谱分析

二维亚音压气机叶栅非定常分离流中旋涡脱落频率的定性研究,采用数值模拟的方法,通过九种不同工况下流场中多点总压值的快速傅立叶分析,初步提出了区分数值振荡和真实物理振荡的判据,同时得到了这九种工况下非定常分离流中旋涡脱落频率的数值模拟结果。证实在非设计工况下,二维亚音压气机叶栅叶背区出现了较大尺度的开式非定常分离,分离区自身及分离流影响的尾迹区的主要运动形式可能是周期性的旋涡脱落。      

加工误差对压气机叶栅气动性能及稳定性影响的数据挖掘

为缓解加工误差影响评估过程中的"维数灾难",结合展向平均假设和基于高斯过程的Karhunen-Loève展开,提出了一种由法向加工误差导致的三维叶片表面几何不确定性降阶模型.通过给定加工误差分布的标准差函数求解几何不确定性降阶模型,并运用伪蒙特卡洛方法随机生成样本,最终训练人工神经网络预测了加工误差对高负荷直叶栅气动性...     

进气畸变对压气机性能影响的三维彻体力模型

基于三维彻体力模型理论初步发展了一个能有效预测进气畸变下压气机性能的压气机三维稳定性分析模型(CSAC).该模型通过求解带有源项的可压三维Euler方程组,对压气机内部全环三维流场进行模拟.叶片对气流的作用力和做功源项根据压气机三维稳态Navier-Stokes(N-S)解的相关气动参数计算得到,并给出了源项与叶片进口气动参数之间的数据库关联方法.利用该模型计算和分析了NASA Rotor 37在均匀进气下的气动性能,并与三维稳态N-S计算结果对比,验证了该模型的准确性.最后利用该模型模拟了Rotor 37在稳态周向总压畸变下的性能.结果表明:总压畸变不但降低了压气机的气动性能和稳定裕度,而且在压气机转子出口诱发总温畸变,研究表明该模型在消耗较少的计算资源下正确地反映了进气畸变对压气机性能的影响,是目前分析进气畸变对压气机性能影响的有力工具.