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非定常气动力建模研究与虚拟飞行试验验证

陈翔 展京霞 陈科 魏中成 曹原

陈翔,展京霞,陈科,等. 非定常气动力建模研究与虚拟飞行试验验证[J]. 实验流体力学,2022,36(3):65-72 doi: 10.11729/syltlx20210143
引用本文: 陈翔,展京霞,陈科,等. 非定常气动力建模研究与虚拟飞行试验验证[J]. 实验流体力学,2022,36(3):65-72 doi: 10.11729/syltlx20210143
CHEN X,ZHAN J X,CHEN K,et al. Unsteady aerodynamic modeling research and virtual flight test verification[J]. Journal of Experiments in Fluid Mechanics, 2022,36(3):65-72. doi: 10.11729/syltlx20210143
Citation: CHEN X,ZHAN J X,CHEN K,et al. Unsteady aerodynamic modeling research and virtual flight test verification[J]. Journal of Experiments in Fluid Mechanics, 2022,36(3):65-72. doi: 10.11729/syltlx20210143

非定常气动力建模研究与虚拟飞行试验验证

doi: 10.11729/syltlx20210143
详细信息
    作者简介:

    陈翔:(1992—),男,江西新余人,硕士研究生,工程师。研究方向:气动布局设计。通信地址:四川省成都市成都飞机设计研究所(610091)。E-mail:chenxiang611@foxmail.com

    通讯作者:

    E-mail:chenxiang611@foxmail.com

  • 中图分类号: V211.1+5

Unsteady aerodynamic modeling research and virtual flight test verification

  • 摘要: 非定常气动力建模涉及空气动力学、飞行力学、飞行控制等多个领域,是完善飞机大迎角气动数据库的关键。传统的气动数据库模型为动导数模型,由静态气动力、旋转天平、动导数等数据构成,无法精细表征过失速机动状态下的非定常效应。循环神经网络(RNN)结构是一种处理和预测序列数据的神经网络结构,在人工智能领域运用广泛,与非定常气动力一样都具有时间序列依赖的特点。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。使用强迫运动试验与虚拟飞行试验2种方法对非定常模型进行验证:在强迫运动试验中,通过直接对比气动力曲线,对具有实战意义的眼镜蛇机动进行了验证;在虚拟飞行试验中,通过对比试验与建模仿真的运动参数曲线,验证了气动力模型的准确性。2种验证方法均表明循环神经网络模型比传统动导数模型更接近试验结果。
  • 图  1  循环神经网络的展开形式

    Figure  1.  The development form of RNN

    图  2  典型的LSTM结构单元

    Figure  2.  A typical LSTM element structure

    图  3  非定常气动力模型与传统动导数模型对比

    Figure  3.  Comparison between unsteady aerodynamic model and traditional dynamic derivative model

    图  4  俯仰振荡的循环神经网络模型

    Figure  4.  RNN model of pitch oscillation

    图  5  循环神经网络模型对俯仰振荡的学习

    Figure  5.  Learning of pitch oscillation by RNN model

    图  6  循环神经网络模型对俯仰振荡的预测

    Figure  6.  Prediction of pitch oscillation by RNN model

    图  7  六自由度运动系统

    Figure  7.  6 degrees of freedom movement system

    图  8  歼–10飞机的眼镜蛇机动

    Figure  8.  Cobra maneuver of J10

    图  9  循环神经网络模型与传统动导数模型结果的对比

    Figure  9.  Comparison of RNN model results and traditional dynamic derivative model results

    图  10  风洞虚拟飞行试验原理图[23]

    Figure  10.  Schematic diagram of wind tunnel virtual flight test[23]

    图  11  虚拟飞行试验与飞行仿真验证的对比

    Figure  11.  Comparison of virtual flight test and flight simulation verification

    图  12  三自由度仿真流程图

    Figure  12.  Flow chart of 3 degrees of freedom simulation

    图  13  起始迎角20°时的虚拟飞行试验运动历程

    Figure  13.  Virtual flight test movement curve of 20° at the initial angle of attack

    图  14  起始迎角20°时的飞行仿真运动历程

    Figure  14.  Flight simulation movement curve of 20° at the initial angle of attack

    图  15  起始迎角90°时的虚拟飞行试验运动历程

    Figure  15.  Virtual flight test movement curve of 90° at the initial angle of attack

    图  16  起始迎角90°时的飞行仿真运动历程

    Figure  16.  Flight simulation movement curve of 20° at the initial angle of attack

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出版历程
  • 收稿日期:  2021-10-18
  • 修回日期:  2022-04-14
  • 录用日期:  2022-04-20
  • 网络出版日期:  2022-07-12
  • 刊出日期:  2022-07-04

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    2021年8月13日