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。     

Starship新型舵面形式气动特性数值模拟

作为新型垂直起降的载人航天器,Starship采用了新型舵面控制方式,其通过前后两组可沿轴线方向偏转的翼面来实现对机体的控制。通过CFD数值模拟手段对该种舵面形式的气动特性进行了系统研究,得到了该种舵面偏转方式对飞行器升阻力和三轴力矩的影响,并分析了其内在机理。在小攻角下,Starship后翼为操纵面,其偏转对控制力系数的影响较为显著,偏转角度与控制力系数基本成线性关系;前翼偏转则对阻力系数的影响较为显著,偏转角度与阻力系数基本线性相关。后翼偏转角与俯仰力矩系数和滚转力矩系数的线性相关性较好,对偏航力矩系数也有耦合影响。前翼的偏转对偏航力矩系数的影响显著,同时与滚转力矩系数和俯仰力矩系数的耦合较小。在大攻角下,尤其是在着陆阶段攻角大于90°的情况下,传统的襟副翼控制方式失效概率高,而新型舵面控制形式前翼和后翼偏转与三轴力矩系数的相关性仍非常强。其对于俯仰通道、滚转通道和偏航通道均能保持良好的操纵特性。     

输入饱和情形下战斗机大机动动态面控制

针对战斗机大机动飞行输入饱和问题,提出了一种自适应神经网络动态面控制方法。采用径向基(RBF)神经网络逼近飞机系统的不确定性,利用双曲正切函数处理系统的输入饱和问题,根据饱和受限后的实际控制输入与期望控制输入之差定义新误差变量,结合该误差变量设计大机动飞行控制律,并构造鲁棒项抵消神经网络逼近误差、外部干扰和建模误差的影响,利用动态面控制技术避免对虚拟控制器的复杂求导并减小计算量。根据Lyapunov稳定性定理证明了闭环控制系统所有信号有界,且通过选择合适的设计参数能够使姿态角跟踪误差收敛到原点的任意小邻域内。通过仿真结果的分析,验证了所提方法具有较好的鲁棒性和稳定性。      

密集型空气雾化流场破碎特征数学模型研究

低速液体射流在高速湍流气体作用下的气液同轴射流雾化流场是瞬态密集型喷雾场,高速湍流中影响和控制雾化的因素很多。针对空气雾化流场液核分布与特征进行分析,开发了模拟液核的随机浸入体模型,结合大涡模拟方法对同轴射流空气雾化喷嘴下游流场进行数值模拟。模拟结果与实验结果对比表明：随机浸入体模型可快速捕捉液核的长度和位置信息。当气液动量比M为3~10000时,能够较准确地预测液核长度,当M>10时,其预测结果远优于唯象模型;该模型能够捕捉回流区、大尺度涡等流场结构。同时,可以准确地预测喷嘴附近的液滴粒径,特别是在气流速度较大（>60m/s）时,液滴平均直径预测误差<10%。     

三角翼低速动态大攻角气动特性试验研究

对后掠角分别为X=60°、70°和80°尖前缘平板三角翼模型和一个前缘后掠角为（76° 40°）的双三角翼模型在低速风洞中作大攻角俯仰摩波运动，振幅am=30°、60°和90°，缩减频率K=0.01～0.12，基于根弦长雷诺数Re=2.76×10^5～8.23×10^5。进行了六分量动态气动载荷测量，动态流动显示和70°三角翼上翼面非定常压力测量，并分别与对应的静态试验结果比较。分析了运动参数包括缩减频率、振幅和Re数、后掠角对气流动态迟滞特性的影响。     

三角翼俯仰滚转耦合运动气动特性研究

介绍一套用于３ｍ 低速风洞的俯仰滚转两自由度大振幅非定常实验系统,并利用该系统对—三角翼单独俯仰和滚转及俯仰滚转耦合运动时的非定常气动特性进行了研究。结果表明,飞行器俯仰滚转耦合运动时的气动特性比单独俯仰和滚转时的气动特性复杂得多。     

大膨胀比跨声速涡轮流动结构及损失的数值研究

为了揭示跨声速大膨胀比涡轮损失的主要特点和两种不同尾缘冷却方式对损失的影响,以典型大膨胀比跨声速涡轮和跨声速叶栅为研究对象开展了数值研究。研究发现大膨胀比跨声速涡轮的主要损失是叶型损失,占到总损失的65%左右,尾缘激波损失是叶型损失的主要来源。尾缘全劈缝冷气入射通过提高尾缘基压区基压来减少尾缘膨胀波对气流的加速程度,从而降低最高马赫数和激波损失,尾缘压力面劈缝冷气入射通过改变叶片尾缘压力面激波波系结构,使原来的一道激波变成两道或者两道以上的弱激波,从而减少激波损失。两种尾缘冷气方式都有利于降低大膨胀比跨声速涡轮激波损失,但压力面劈缝冷气入射方式效果更为明显。     

先进战斗机过失速机动大气数据融合估计方法

可控的过失速机动是先进战斗机超机动性能的重要标志,飞机飞行包线的扩大已超出传统的大气数据系统测量范围,可靠的迎角、侧滑角、总压、静压等飞行大气数据是制约先进战斗机过失速机动中飞行控制的关键因素。以中国推力矢量验证机为对象,基于过失速机动飞行试验的数据,开展大气参数估计与验证研究。结合过失速机动的时间与空间特性,研究了基于风速、地速、空速矢量和惯性姿态、导航参数的大气参数融合计算方法;针对过失速大迎角状态下飞机周围气流非定常、模型非线性导致的融合大气参数误差的复杂特性,进一步构建深度神经网络,对机动状态融合迎角、侧滑角的强非线性误差进行拟合。仿真和飞行试验表明：该方法可在大迎角飞行状态下实现主要大气参数的融合估计,过失速机动过程中融合迎角误差优于2.3°,融合得到的大气参数可为过失速大迎角机动飞行控制提供可靠的大气参数状态反馈。     

双垂尾对边条翼布局大迎角升力影响机理研究

对边条翼双垂尾布局的垂尾导致大迎角升力减小现象的机理进行了研究。采用CFD方法分析一个类似于F-22战斗机的模型,发现在低速大迎角条件下,脱体涡流经垂尾外侧;垂尾下部附近气流方向向后并向外;垂尾外侧存在低压区,而垂尾内侧和垂尾间的机身上表面存在高压区。认为脱体涡在垂尾外侧表面产生吸力,在涡核下方诱导出向外的速度分量,致使垂尾处于侧滑气流中,从而使其表面压力内高外低,除了产生指向外侧的法向力外,也传递内侧高压至机身上表面。外倾垂尾上向外的法向力和机身上表面的高压区,是减小大迎角升力的直接原因。