Φ0.5m高超声速风洞气动力试验不确定评估

基于AGARD（AGARD-AR-304）和AIAA（AIAA S-071A-1995）的风洞试验不确定度评估标准，对评估流程进行了扩展，应用到Φ0.5m高超声速风洞。具体包括:根据试验流程辨识得到风洞试验的不确定度源；对试验的自变量进行不确定度的评估，包括其偏差极限和精度极限的具体值；最后基于标准的方法评估了显性自变量引入的不确定度，并运用线性插值的方法评估了迎角引入的不确定度。通过一升力体外形飞行器的评估结果，发现系统误差引入的不确定度占主导地位；C_N、C_A和C_m 3个大量的不确定度值在不同迎角时有显著差异，并且C_m的不确定度相对较大；不确定度敏感性结果显示天平和总压传感器引入的不确定度起主导作用。     

激波风洞气动力试验不确定度影响因素分析

参考北大西洋公约组织和AIAA推荐的风洞试验数据不确定度计算方法,结合激波风洞运行特点,确定激波风洞气动力试验的主要误差源,计算激波风洞B-2标模气动力测量结果的不确定度.采用改变单一变量的方法计算主要误差源对测量结果不确定度的影响程度,辨析对不确定度起主要作用的基本参数.计算结果表明:皮托压力和总压的测量结果对流场参数影响显著,皮托压力的测量结果比总压测量结果对流场参数与气动力测量结果影响更大;降低皮托压力和总压的偏离极限,有利于提高激波风洞气动力试验数据的质量.     

2.4m跨声速风洞大型飞机试验不确定度评估

2.4m跨声速风洞作为中国目前唯一的大型跨声速气动力试验设备,在中国大型飞机研制中发挥着十分重要的作用.因此,对该风洞试验数据质量的评估、控制和改进提高是一项紧迫的工作.笔者通过完善不确定度计算方法、详细标定基本不确定度源和编制评估软件等工作,建立了该风洞大型飞机试验的不确定度评估方法,并对某大型飞机模型试验结果开展了具体的评估与分析,澄清了该风洞大型飞机试验数据的质量水平.     

提高变体飞机风洞测力试验精度的方法研究

变体飞机风洞试验主要测量机翼等变形过程对流场的扰动引起的动态气动力、力矩和力矩操纵效率变化.相对于常规测力试验,由于模型的变体运动导致试验数据精度差.本文对纯机械驱动的变体飞机模型的风洞试验精度的主要影响因素进行了分析,从试验方案、数据采集触发方式和数据处理方法等进行了改进.验证试验表明,试验精度大幅提高,升力系数重复性最大误差约为0.00538,阻力系数重复性最大误差约为0.00098,俯仰力矩系数重复性最大误差约为0.00113,动态试验精度达到常规试验水平.     

风洞测力试验数据的随机不确定度

本文首先叙述了确定风洞测力试验数据不确定度的必要性,然后介绍了计算随机不确定度的方和根合成方法。在这基础上,对于天平测力和自由飞测力两种情况,推导了计算气动力系数、马赫数、雷诺数等的随机不确定度的公式,给出了算例,并分析了各直接测量量的随机不确定度对上述几个间接测量量的随机不确定度的影响。     

天平校准不确定度的一种评估方法

建立了一套完整的天平校准不确定度评估流程:单独评估校准系统的不确定度、基于检验载荷的残差,通过偏差极限和精度极限评估其它各误差源引入的不确定度、合并得到校准不确定度结果。以BCS-100天平校准系统为例,选择天平TG624C重复校准7次,实现了该评估方法。评估结果表明:(1)天平安装的滚转角和加载时天平的角位移,二者引入的不确定度为主要分量,应作为技术改造的重点;(2)Q、Z和My 3个小量单元,受Y和Mz 2个大量的干扰,其不确定度值稍大;(3)精度极限相比于偏差极限要小很多。建立的整套评估方法对于其他校准系统也是通用的。     

潜艇标模阻力试验的不确定度分析

为了改善拖曳水池的试验精度,对一条4.5m 潜艇标模 SUBOFF 进行重复拖曳阻力试验。本文参照 IT-TC 推荐规程中试验流体动力学不确定度分析规范,对由偏差极限引起的不确定度将由潜艇标模的几个外形、速度、阻力、以及温度、密度和粘性这几个测量系统分别进行估算;通过6次重复潜艇标模阻力试验结果的标准差分析,得到了摩擦阻力系数、总阻力系数的精密度极限;最后对该模型的摩擦阻力系数、总阻力系数进行了不确定度分析。结果表明:由温度引起的运动粘性系数的偏差极限占到摩擦阻力系数偏差极限的97%;总阻力系数的偏差极限98%来自于湿表面积的偏差极限;随着试验速度的提高,总阻力系数和剩余阻力系数的总不确定度降低。     

根据风洞试验结果建立有尾翼导弹数学模型

通过分析有尾翼导弹气动力的对称特性,建立了有尾翼导弹空气动力系数的三角级数模型,给出了模型结构确定方法,并对某导弹风洞试验数据进行了建模研究,建模结果验证了所建模型的有效性和可行性。该套方法可以减少风洞试验量、帮助总结气动力规律、校正风洞试验的误差,并能为控制规律设计和性能分析提供方便。     

建筑风环境风洞试验中风速探头的研制与应用

研制简易风速探头并通过风洞试验研究探头的气动力特性,为探头的推广应用奠定基础.基于Irwin提出的风速探头原理,研制了用于建筑风环境风洞试验的简易风速探头,对风速探头压力测试结果的影响因素进行了试验分析,并对探头进行了标定,给出了不同高度风速探头的标定系数,同时对湍流场中不同风速下的测试精度和探头间干扰效应对测试精度的影响作了试验分析,最后对一典型小区进行了风环境测试分析.研究结果表明:所研制的简易风速探头对平均风速有较高的测试精度,能够用于建筑风环境风洞试验.     

2.4m跨声速风洞带TPS测力试验数据精度要求分析

成功建立带TPS风洞测力试验技术的一个关键问题是确保试验数据具有足够的精度,必须精细地分配误差。为获得满足工程需要的高精度测力试验数据,给出一种基于计算机符号运算的子程序,完成不确定度计算过程中公式自动推导、计算。最后通过对TPS风洞试验数据精度的敏度分析,给出了某运输机在2.4m跨声速风洞TPS试验中各环节的误差分配要求。     

高速风洞连续变速压颤振试验技术研究

针对高速暂冲式风洞阶梯变速压颤振试验用时长、耗气量大和试验模型有效使用寿命短等缺点,开展了高速暂冲式风洞连续变速压颤振试验技术研究,解决了定 Ma 数连续变速压流场控制技术与连续变速压工况下的颤振试验数据处理技术等难题。具体技术措施是:在2.4m×2.4m 暂冲式跨声速风洞中设计了基于运动函数的定Ma 数线性变总压控制策略,使 Ma 数控制精度达到了0.005以内且速压无超调,实现了流场控制目标;采用 Pick-Hold 方法构建颤振边界的亚临界预测判据,并根据预测判据近似于正态分布的特点,基于数理统计的参数估计法来减小预测判据的散布度,从而提高颤振边界亚临界预测的准确性。风洞验证试验结果表明,该试验技术达到了工程实用化水平,不仅能够取得与阶梯变速压颤振试验技术一致的结果,还能极大地节省耗气量,经济效益显著。     

暂冲式高速风洞流场控制系统建模与仿真

为满足中国空气动力研究与发展中心的2.4m跨声速风洞流场品质改进的需要,有必要建立一个高效的风洞流场控制模型作为控制器设计的验证平台。由于难以建立精确的空气动力学模型,且2.4m 跨声速风洞长期运行积累了大量的试验运行数据的实际,数据建模成为建模方法的首选。在硬件上,建立了基于反射内存技术的流场控制仿真系统,以获取现场采集的数据。建模方法采用数据建模方式,主要是利用系统辨识理论,将整个系统看成是一个“黑箱”,利用现场采集的数据来确定系统的参数和输入输出间的映射关系。采用以非线性自回归滑动平均模型(Non-linear Auto-Regressive Moving Average Model with Exogenous Inputs,NARMAX)作为风洞系统的数据模型,应用互信息法、曲线拟合法和伪最近邻点法分别确定了模型中采样间隔、时间滞后以及阶次3个参数。对比了最小二乘线性回归、BP 神经网络以及最小二乘支持向量机(LSSVM)3种方法对模型的拟合效果,确立了最小二乘支持向量机作为最终的拟合方法。为了提高仿真的精度,根据风洞运行的特点,将其整个过程划分为冲压、启动和调节3个阶段,分别建立了各个阶段的子模型。由于风洞系统是一个多输入多输出系统,并且延迟和阶次较大,采用了基于信息熵的数据压缩方法,实现了简化子模型规模的目的。最后,采用多模型融合的方法将各个阶段的子模型通过加权的方法来完成融合,从而构建起整个风洞系统的模型。稳定段总压和驻室静压分别通过所建模型得到,最后通过马赫数的计算公式得到试验段马赫数值。仿真结果表明:所建模型在运行包络线范围内的试验工况下,总压预测精度达到0.1%、马赫数预测精度基本达到0.001,达到了研究的目的。该项工作的开展较为系统地建立了暂冲式风洞的流场控制模型,建立的模型将为下一阶段基于现代控制理论的控制器设计奠定基础。     

高速风洞试验中的视频测量技术进展

视频测量(Videogrammetry)技术因其对试验模型设计无特殊要求,受到国内外风洞试验机构的青睐。本文在介绍视频测量的理论基础之上,面向高速风洞试验的振动噪声环境,分析了飞行器精细化风洞试验对视频测量技术的需求,综述了大角度大重叠数字图像的外方位元素解算、标记点及其图像处理、相机标定和气动光学波前畸变场测量等技术进展。在2m 量级的高速风洞中,通过多个工程实例表明:视频测量的精度高,同期试验迎角视频实测数据的标准差≤0.0075°;同期动态变形实测数据的标准不确定度为5.232±0.082mm;为气动光学效应的研究与测量提供了新途径,其光路简单、无需使用价格昂贵的相干光源。     

基于最大似然法的风洞自由飞试验气动力参数辨识技术研究

采用最大似然辨识算法对风洞自由飞试验数据进行气动力参数辨识,可以避免直接对测量数据进行二阶数值微分造成的气动参数的严重误差。详细介绍了风洞自由飞试验气动力参数辨识的原理及方法,分别通过仿真和实测数据算例对方法进行了具体说明和实现。算例辨识结果表明将气动参数辨识技术应用于风洞自由飞试验,是获取飞行器气动特性的有效途径之一。力导数可辨识性较低,受测量精度影响较大;力矩导数辨识结果与工程软件计算值接近,相对误差在30%以内,基本满足工程精度要求。同时,增加试验数据测量点数、提高数据测量精准度、安装过载测量设备、提升模型加工工艺水平,均有利于提高辨识结果的可信度。     

基于机器学习的结冰风洞温度场预测

结冰风洞是开展飞行器结冰与防除冰研究的重要基础设施,其制冷系统通过调节压缩机吸气压力实现风洞内气流温度的精确控制,吸气压力控制及降温方式影响着风洞的试验效率。为实现压缩机吸气压力的准确预测,本文采用自适应粒子群算法优化后的支持向量回归（APSO–SVR）建立预测模型;在此基础上,利用多层感知机（MLP）神经网络建立分析模型,研究试验工况参数对风洞降温速率的影响。结果表明:压缩机吸气压力的预测值与试验值的平均绝对百分比误差（E_MAP）低于4%,均方误差（E_MS）低于0.003;影响风洞降温速率的工况参数主要有气流压力、试验风速、压缩机吸气压力和换热器出口初始温度,其中,压缩机吸气压力对降温速率的影响是最显著的。     

旋转导弹风洞动态测力试验技术研究

常规风洞静态气动力测量技术无法得到旋转导弹的非定常气动特性数据,需要研究在风洞中模拟旋转导弹运动特征以及对气动力实现动态测量的试验技术。在1.2 m量级超声速风洞中,研究了大长细比导弹模型旋转运动主动控制技术以及与旋转运动对应的动态测量试验技术。采用旋转导弹模型（长细比为20）对建立的试验技术进行了风洞试验验证。结果表明:采用微型驱动系统并对旋转组件与导弹模型进行一体化设计,可以对大长细比导弹模型转速进行稳定控制;建立的风洞动态测力试验技术可以对导弹模型旋转运动下的动态数据进行测量,试验数据重复性精度良好。     

基于灰色-神经网络联合模型的大型冷却塔风效应预测

基于灰色GM(1,1)模型和BP人工神经网络,建立灰色-神经网络联合的大型冷却塔平均位移和风振系数预测模型。该联合模型增强了预测结果的自适应性和准确性,能解决因气弹模型试验中测点样本数目太少而无法直接建立神经网络预测模型的局限。通过某大型冷却塔气弹模型风洞试验结果的算例分析,表明该组合模型对于平均位移和风振系数的预测结果均与试验结果吻合良好,随后基于已训练的模型给出结构风振反应精细化分析所需的输入参数预测结果。这为冷却塔结构风效应的精细化研究提供了一个新的有效方法。     

低雷诺数效应对0.6m连续式风洞性能影响

风洞试验中通常采用降低运行总压的方法来扩大风洞雷诺数模拟的下边界。同常压试验相比,在低雷诺数条件下,风洞流场是否存在明显变化,风洞流场品质是否满足指标要求,直接影响风洞试验数据的精准度。为了研究低雷诺数效应对0.6m连续式跨声速风洞性能（包括轴流式压缩机性能、总压及马赫数控制精度、流场均匀性）的影响,调试人员在0.6m连续式跨声速风洞中开展了大量相关试验,本文在对试验结果进行整理、分析的基础上,给出了Re对风洞性能的影响。结果表明:（1）Re对压缩机性能、总压控制精度、马赫数控制精度、流场均匀性都有明显影响,当Re_c<5×105（c=0.1√A）时,雷诺数效应明显,且Re越小,影响越大。（2）0.6m连续式跨声速风洞能够真实、准确反映Re对风洞流场性能和测力试验数据的影响规律,是开展高空低雷诺数飞行器、翼型、发动机等性能研究的理想地面模拟试验平台。