导线倾角与覆冰过程扭转因素对覆冰形状特性影响研究

输电导线覆冰严重威胁电网运行安全,准确预测导线覆冰形状和增长趋势,可以有效预防次生灾害的发生.已有输电导线覆冰增长预测模型较少考虑覆冰偏心扭转对导线表面覆冰形状的影响.为此,综合考虑覆冰偏心、风速等对导线的耦合扭转特性,建立输电导线动态扭转覆冰预测模型.基于预测模型对导线表面覆冰形状进行预测模拟并与文献实验数据对比,验证了模型的有效性.利用预测模型,进一步讨论导线倾角及温度、风速和MVD(水滴中值直径)对冰形和扭转速度的影响.研究发现,导线迎风面覆冰厚度随着倾斜角度的增加,分层现象逐渐明显.与水平布置(零倾角)导线对比,倾斜角度为60°时,导线覆冰面积分别增加18.26%(覆冰125 min)、26.30%(覆冰245 min),扭转角度分别增加10.4°(覆冰125 min)、16.2°(覆冰245 min),冰形呈“沟壑”状.

等离子体冰形调控改善翼型/机翼气动性能的试验研究

飞机结冰是严重影响飞行安全的潜在危险因素之一。本文针对飞机结冰问题提出了保障结冰条件下飞行安全的等离子体冰形调控方法,开展了基于等离子防除冰冰形调控的冰风洞试验,进行了冰形调控规律的探索,并在无人机上对冰形调控方法进行了验证。结果表明,等离子体冰形调控可按照设计的布局防止结冰从而获得所预期的调制冰形;单个冰形宽度与弦长比即无量纲冰形尺寸(d/c)和单个冰形宽度与单个无冰间隙宽度比即无量纲调控比例(d/l)决定了调控效果;对于固定的无量纲调控比例,无量纲冰形尺寸比值在0.1~0.2之间时获得最佳的升力系数;无量纲调控比越低,机翼升力系数越高。在无人机飞行测试中,通过前缘冰形调制策略提高飞行气动性能的验证,结果表明:相比于机翼前缘全结冰,前缘冰形调制后,失速迎角延迟4°,在大迎角下的升力系数普遍恢复了20%~30%。本文给出了冰形调控的方法和调控规律,并指出选用合适的无量纲冰形尺寸和调制比有助于获得结冰条件下最佳的气动性能,同时通过无人机飞行试验验证了方法的有效性。

基于转置卷积神经网络的翼型结冰冰形图像化预测方法

结冰问题严重影响飞机飞行安全,结冰智能预测是飞机智能防除冰系统设计和安全设计的重要依据和支撑。为解决复杂冰形在翼面同一位置的法线方向冰形厚度存在多值的问题,提出基于转置卷积神经网络的翼型结冰冰形图像化预测方法。设计预测模型的神经网络结构、损失函数、数据规范等,直接将影响飞机结冰的飞行和大气条件作为输入,以灰度化的冰形图像作为输出。基于NACA0012翼型,通过数值模拟方法生成冰形数据集,同时利用风洞试验结果对数值模拟方法进行验证,以确保生成数据的可信度。构建以飞行速度、温度、液态水含量、平均水微滴直径和结冰时长5项参数作为输入的预测模型,并进行仿真训练和验证。仿真结果表明:所提翼型结冰预测模型不仅能够快速预测翼型冰形,而且在冰体轮廓、结冰上下极限、冰角位置、结冰厚度等主要特征方面也与数值计算结果符合较好。

民用飞机适航用临界冰形的确定及验证

对民用飞机结冰适航取证用临界冰形确定及验证进行研究。在民用飞机结冰适航取证过程中,首先需要确定临界冰形,为结冰后的性能和操稳评估提供冰形输入。首先确定临界冰形的判断标准,制定临界冰形确定的工作思路;然后采用SADRICE结冰数值软件开展结冰冰形参数的敏感性分析,获取临界结冰条件;最后通过冰风洞试验对参数敏感性结论进行验证。结果表明数值模拟参数敏感性分析结论与冰风洞试验结果一致,数值模拟所得临界冰形上冰角与冰风洞试验一致,下冰角存在一定差异,但不影响冰形临界性判断结论。参数敏感性分析所得临界结冰条件以及冰风洞试验所得临界冰形正确,可作为结冰适航取证临界结冰条件及临界冰形。临界冰形确定思路、方法可为其他民用飞机结冰适航取证提供参考。

基于线结构光扫描的结冰冰形三维测量

现有三维扫描仪进行结冰冰形测量时需喷涂显影剂,无法满足结冰生长过程3D冰形在线测量需求。为此,基于线结构光扫描,提出了结冰冰形三维测量方法,搭建了基于传送带的线结构光扫描冰形测量装置,对线结构光视觉测量系统进行标定,获取了摄像机和激光平面方程参数,采用改进的梯度重心法实现了低对比度冰体图像激光光带亚像素中心位置提取,结合标定结果计算了冰体轮廓线三维坐标,再根据传送带运动距离,对冰体轮廓线逐行拼接,得到整个冰体三维测量点云。实验结果表明,对半径已知的圆柱形冰块进行轮廓线测量,相对误差为0.157 mm。

基于深度神经网络的飞机结冰冰形预测模型

结冰是威胁航空飞行安全的重要因素,适航条例要求需要根据不同结冰工况开展结冰安全评估。由于飞机结冰过程十分复杂,快速预测结冰冰形仍是当前面临的重要挑战。基于深度置信神经网络(Deep belief network,DBN)及栈式自动编码器(Stacked autoencoder,SAE)深度神经网络建立了一种高效的飞机结冰预测模型。在完成网络结构详细设计的基础上,利用结冰数值计算方法构建的冰形样本空间,实现神经网络训练。以NACA0012翼型为研究对象,开展了冰形预测研究。结果表明:构建的预测模型能够准确地捕捉飞机结冰过程中的非线性行为,进而实现冰形的高准确度预测。预测模型为飞机结冰分析提供了一种有效的方法。

MVD对翼型冰形及气动性能影响数值模拟

结冰问题严重威胁现代飞行器的飞行安全。当前,数值模拟结冰过程是一种高效的结冰问题研究方法。本文首先对OAXXX翼型生成六面体计算网格,然后对该翼型的流场、水滴撞击、结冰过程进行了数值模拟研究,重点研究了不同的MVD(平均水滴直径)对于水滴收集效率、冰形的影响,并将不同MVD情况下结冰后的翼型气动特性和结冰前进行了对比。

基于改进Canny算法的输电导线覆冰冰形视觉识别

输电线路覆冰对于电网安全来说是不容忽视的潜在威胁'覆冰除了增加导线自重、产生脱冰冲击荷载,还能够显著改变导线的气动外形,从而可能导致舞动及更为剧烈的风偏现象的产生。因此,输电导线不同覆冰冰形的识别对于输电线路冰风联合灾害的防治有着重要的意义。文中主要提出了一种用于识别输电导线覆冰冰形的视觉识别方法。该方法主要基于改进的Canny算法进行冰形识别,再通过图像变换理论进行冰形修正,最终实现冰形的快速识别及测量。通过现场图像的识别及与人工测绘之间的对比,验证了该方法的有效性和准确性。

基于降阶模型的翼型结冰冰形预测方法

翼型结冰冰形的数值模拟预测通常比较复杂耗时,为了更加快速准确地预测冰形以减少计算资源消耗,建立了基于本征正交分解(POD)和Kriging模型的冰形快速预测方法。利用CFD数值模拟结果来构建样本空间,以飞行迎角为例详述了降阶模型的冰形预测的实现手段,并结合试验设计方法,完成了多参数的结冰冰形快速预测,同时研究了先进的Blind-Kriging模型的相关方法以及对于预测结果的改进。结果表明,降阶模型预测翼型结冰冰形与CFD数值模拟结果吻合较好,表明降阶模型可以快速、精确地应用于翼型结冰冰形预测。

临界冰形确定方法及其对气动特性影响研究

临界冰形是指在适航规章结冰包线内,每个可用飞行构型下,对飞机操纵性和稳定性影响最严重的冰形,临界冰形分析是飞机适航取证中的重要工作。对临界冰形确定方法,及临界冰形对气动特性的影响进行了研究。发展了基于CFD方法计算临界冰形的一般方法,包括临界冰形分析状态、敏感性分析截面确定、结冰参数敏感性分析、临界结冰条件确定、临界冰形确定等。流场计算采用中航工业空气动力研究院气动力计算平台(UNSMB),基于Jameson中心格式的有限体积法求解N-S方程;水滴撞击特性计算采用Eulerian方法求解水滴轨迹运动方程;结冰计算采用经典的Messinger热力学模型。选取CRM飞机为研究对象,以机翼外翼50%展长处为敏感性分析截面,在典型飞行条件下,分析了结冰对环境温度、水滴直径、飞行速度、飞行迎角等参数的敏感性。利用'几何外形敏感性分析方法',即通过对比冰形的上下冰角角度和冰角厚度等冰形几何参数来确定最严重冰形,得到了CRM飞机的临界结冰条件和临界冰形,其中敏感性分析截面在水滴直径为30μm时上冰角厚度和下冰角厚度最大,冰角最大厚度约41mm。计算了结冰后的气动性能衰减规律,临界冰形对飞机气动性能影响严重,导致升力降低6.7%~23.8%,阻力增加17%~70.9%。发展了45min待机临界冰形确定方法,基于几何外形敏感性分析方法进行环境温度、水滴直径、飞行条件等各类参数的结冰敏感性分析,得到飞机的临界结冰条件和临界冰形,对于民用飞机设计和适航取证具有一定的工程应用价值。

飞机结冰冰形预测的建模与仿真

结冰会对飞行安全造成极大的威胁,非常有必要建立结冰的预测模型。飞机结冰预测模型是智能结冰系统的重要组成部分之一。预测模型以冰形为研究对象。先用曲线替代翼型前缘,把附着于翼型上的冰形分离出来,再通过保角映射得到独立于翼型的冰形数学模型。接着以傅里叶级数形式展开,得到冰形的傅里叶系数。然后建立神经网络预测模型,以影响飞机结冰的大气和飞行条件参数作为神经网络的输入,以冰形的傅里叶系数作为神经网络的输出。分别以传统的五项参数(液态水含量、平均水微滴直径、结冰时间、温度和飞行速度)和新增加两项参数(相对湿度和攻角)建立网络进行训练仿真。仿真结果表明,该方法能很好地预测冰形,增加两项参数后的神经网络模型预测效果更好。

基于BP神经网络的冰形特征参数预测

机翼结冰影响了飞机飞行的气动特性,严重时将会引起事故,对冰形特征参数进行预测对翼型气动特性研究以及后续防除冰措施具有重要的意义。本文利用BP神经网络,建立翼型冰形特征参数预测模型,并采用k折交叉验证进行网络结构选择,以气象与飞行条件作为输入,结冰极限、冰角高度和角度等冰形特征参数作为输出。结果表明:预测的冰形特征参数(除下冰角高度外)与数值结果相对误差低于5%,证明该方法具有较好的预测效果。

冰形表面粗糙度对翼型的失速特性影响分析

结冰翼型气动影响分析是飞机结冰问题重要的研究内容之一,可帮助进行飞机结冰安全分析和容冰设计。为填补现阶段关于冰形表面粗糙度对翼型气动影响的研究空缺,以冰形的粗糙度参数(冰形表面粗糙高度和冰形表面粗糙分散度)为依据,提出了一种冰形粗糙度叠加方法;并通过有限体积法求解空间离散的RANS方程,结合S-A湍流模型,分别针对流线冰型和角状冰型,量化分析了不同微观特征参数的冰形对翼型失速特性的影响规律,为研究飞机结冰问题提供了思路和基础。结果表明,对于流线结冰翼型,冰形表面粗糙度会明显影响翼型的失速性能;而对于角状结冰翼型,两个凸起的羊角状外形才是导致气动力损失的主要因素,粗糙度的影响往往可不考虑在内。

面向自然结冰试飞评估的冰形增长规律

飞机自然结冰试飞是民机适航取证中的关键点之一。由于试飞的高风险和成本,掌握冰形积聚的规律对指导试飞开展及飞行安全研究有重要意义。本文通过数值模拟研究了不同环境条件下二维翼型的冰形生长过程,重点分析了结冰环境水滴粒径和温度对冰形高度增长规律的影响,并结合水滴收集率随积冰高度的变化趋势分析了冰高增长速度变化的机制。结果表明,飞机二维冰形高度的增长有线性和减速两种基本状态:线性增长状态对应着霜冰形态;减速增长状态对应着角冰形态。在大水滴粒径和低温条件下则会出现略微的加速增长。因此,试飞时为了在最短时间内获得足够的冰高度,需要尽量选择水滴直径较大而温度较低的环境,而这是航线飞行需要避免的情况。

通用飞机机翼积冰冰形预测

从通用飞机机翼积冰冰形特征出发,确定机翼特征点,通过其对应积冰厚度描绘积冰冰形。提出了一种基于BP神经网络的机翼积冰厚度预测方法,并利用预测厚度还原预测冰形。将预测积冰厚度与实际积冰厚度相比较,预测值与实际值的平均均方根误差为1.893 mm,表明该方法可用于通用飞机机翼积冰冰形预测。

基于降阶模型的冰形快速预测方法

本文研究了结冰数值模拟基本过程,开展了结冰数值模拟方法的验证,然后利用结冰数值模拟结果作为样本数据库,建立了冰形快速预测降阶模型,完成了二维结冰冰形快速预测。并成功将此方法应用于三维模型冰形预测,通过算例验证发现降阶模型对于结冰冰形预测与数值模拟结果吻合较好,表明降阶模型可以快速、精确的应用于结冰冰形预测。

严酷结冰气象条件下临界冰形的确定方法

严酷结冰气象条件是指FAR25部第140号修正案(Amdt.25-140)给出的结冰气象条件,美国联邦航空局(FAA)、欧洲航空安全局(EASA)和中国民用航空局(CAAC)均建议并计划对航空器实施该类结冰气象条件下的适航性要求。本文重点介绍了该修正案中提出的结冰气象条件中各相关气象参数的要求和规定,并对部分参数进行了初步研究。同时还探讨了在严酷结冰气象条件下飞机机翼前缘临界冰形的确定方法。

基于迁移学习与残差网络的冰形图像预测

神经网络冰形预测方法中,风洞试验结冰数据具有较高精度的冰形特征,但试验成本昂贵、获得数据较少,未能得到充分利用,而大多数是针对数值计算数据开展研究。为此,提出了一种结合迁移学习和残差网络的图像化预测方法,以翼型截面图像和结冰工况参数为输入,二维冰形图像为输出,建立深度神经网络预测模型,实现高精度二维冰形预测。通过大量数值计算数据获得预训练模型,再加入少量风洞试验数据进行微调,实现冰形预测。结果表明,所提出的方法可以预测较高精度的二维翼型结冰图像,大部分冰形特征参数与风洞试验冰形的相对误差保持在15%以内。

基于偏振成像的复杂反射率冰形三维测量

飞机机翼结冰是飞行安全的重要隐患,防冰除冰研究对于飞行器动力性能评估、安全评估等有着非常重要的意义,而准确地测量结冰外形是研究机翼结冰的基础。不同于普通物体,冰体具有复杂的反射率,冰面杂散光较为严重,传统方法难以精确提取冰面的中心线。为此,提出了一种基于偏振成像技术的复杂反射率冰形测量方法,利用偏振特性解决冰面杂散光的问题。将偏振相机捕获的原始图像分离并插值,逐像素筛选最大特征值及其特征向量,融合为最优的偏振信息,并基于Steger算法提取激光中心线,实现冰形三维重建。实验结果表明,对平板形冰面测量误差的标准差为0.1237 mm,所提方法能够有效地重建出具有复杂反射率的冰形三维形貌。

飞机结冰冰形测量方法研究进展

不同气象环境下飞机部件的结冰外形是飞机结冰研究不可缺少的内容,它对开展结冰气动分析、结冰防护设计、结冰飞行操作和结冰适航取证等研究具有重要意义。结合国内外冰形测量技术发展现状,从接触测量方法和非接触测量方法两个方面分别介绍了现有冰形测量技术的操作流程及测量原理,系统分析总结了各自存在的优缺点。在此基础上,结合飞机结冰和结冰风洞试验的特点,归纳了冰形测量技术下一步发展面临的挑战,包括全类型结冰的精确测量、结冰全貌三维测量和结冰生长过程实时测量等,同时,从基础测量手段与数值计算融合发展的角度,展望了冰形测量方法未来的发展趋势。