飞机纵向非定常气动力建模与辨识

针对目前预测非线性非定常气动力状态空间模型求解复杂,考虑因素少的问题,提出了新的气流分离模型,建立了整合动态和静态气流分离特性并具有迟滞特性的非定常气动力模型。与传统的非定常气动力模型相比,该模型不用完成复杂的微分计算,降低了因微分计算造成的误差;同时,模型引入了新的影响因素-俯仰角速率,使模型物理意义更加明确;最后根据快速振荡风洞试验数据进行验证,结果表明:该非定常气动力模型能够描述气动力的迟滞特性,很好地拟合了风洞试验数据。

基于循环神经网络的非定常气动力建模研究

随着超机动概念的提出和过失速机动的飞行实现,非定常气动力建模问题成为空气动力学、飞行力学、飞行控制领域共同关注的研究课题。传统的气动数据库由静态、动态数据和旋转天平数据构成,无法精细表征过失速机动状态下气动力的非定常效应。循环神经网络(RNN)结构是一种用于处理和预测序列数据的神经网络结构,在人工智能领域被广泛运用,与非定常气动力一样都具有时间序列依赖的特点。本文重点研究了循环神经网络在非定常气动力建模中的应用,利用单自由度俯仰振荡的风洞试验数据进行建模,对“眼镜蛇”机动动作的气动力进行预测,并与传统气动数据库以及风洞试验的结果进行对比,结果表明在复杂过失速机动的气动力预测上,包含非定常气动力的循环神经网络建模结果比传统气动力数据库更接近试验结果,对非定常气动力有着更好的表征。最后研究了如何向多自由度耦合进行扩展的问题。

飞行器变后掠过程中的非定常气动力建模与分析

以一种滑动蒙皮变后掠翼飞行器为研究对象,基于非定常实验数据开展了变后掠过程中的非定常气动力建模研究。运用基于F检验的逐步回归法建立了非定常气动力的多项式模型。结果显示模型能够较好地描述不同变形周期下作用在飞行器上的非定常气动力,分析表明非定常滞回曲线的相位漂移现象是由于机翼加速运动对周围流场产生影响所致。

先进战斗机过失速机动模型飞行试验技术

具有过失速机动能力的战斗机在近距空战中能够取得快速占位、先敌瞄准、有效规避攻击的战术优势,是先进战斗机的标志性性能要求。模型飞行试验技术作为空气动力学研究三大手段之一,在解决飞行器技术难题、实现技术创新方面发挥了重要作用。本文介绍了中国空气动力研究与发展中心利用带动力自主控制模型飞行试验平台发展的过失速机动模型飞行试验技术,以及开展的先进战斗机构型典型过失速机动模型飞行试验,分述了在大迎角非定常气动建模、宽量程气流系参数测量、大迎角非线性控制、推力矢量控制、大迎角非定常气动参数辨识方面的研究工作与解决这些关键问题的技术途径。通过此项研究,在国内首次实现了先进战斗机构型缩比模型典型过失速机动飞行,相关研究成果可为先进战斗机实现过失速机动飞行能力提供有力的技术支撑。