飞行器设计阶段的气动分析需要大量的高保真度气动力数据以提高设计性能,但其获取成本十分高昂。为了缓解建模成本与模型精度之间的矛盾,构建了关联不同保真度数据的多保真度气动数据融合模型,并提出了最优关联点选取方法和均匀性增强序贯采样方法,以此实现co-Kriging变可信度模型的高效初始化与最速收敛。作为验证,选用标准数值算例开展建模研究,并结合统计结果对方法精度优劣进行了对比。最后将该建模框架成功应用于NACA0012翼型跨声速气动力工程算例当中。结果表明,与传统模型相比,在仅有的少量高保真度样本下,所采用的方法可以大幅提升变可信度模型收敛精度和建模效率,有效降低了采样成本;相较于高保真度单精度元模型,误差可降低50%以上。

飞行器气动数据的来源主要有风洞试验、数值模拟、飞行试验三种方式。受试验和模拟能力的限制,任意一种单一手段都难以准确地对飞行器全飞行包线进行覆盖。为弥补各种数据的“缺陷”,提出并实现了两种数据融合算法一种是依据不确定度作为权值参考,进行加权融合的加权融合算法,利用高斯过程回归算法获得不同来源气动数据预测值的特征,并进行加权融合;另一种是基于模型的CoKriging融合算法,利用CoKriging算法直接建立融合模型。并以某型飞行器气动数据为例进行了对比分析。结果表明使用单一精度数据建模时,在一定的范围内,样本数据越多,覆盖的设计变量空间越广,精度越高;与单独使用一种精度数据的建模算法相比,两种融合算法预测结果的精度都有较大的提高;相比于基于不确定度的融合算法,使用CoKriging算法建模得到的结果精度更高,提高了...

风洞试验和飞行试验是飞行器研制过程中进行气动性能分析与优化设计的重要手段,然而,在高超声速飞行条件下,真实气体效应、黏性干扰效应和尺度效应的复杂变化给气动数据精准预测带来巨大挑战。为了提升天地气动数据一致性,针对某外形飞行试验数据开展了典型对象的天地气动数据融合方法研究。结合数据挖掘的随机森林方法,本文提出了一种面向飞行试验的数据融合框架,通过引入地面风洞试验气动数据,实现了对复杂输入参数的特征分析与特征排序,进一步对不同飞行时刻下飞行试验的气动数据开展了交叉验证。结果表明随机森林的机器学习框架对风洞-飞行试验数据关联具有较好的预测与外推能力,可以有效提升气动数据预测精度,相关研究为复杂环境下气动数据多源融合提供了思路。

为改善升力式再入飞行器在跨声速段出现的侧向气动特性非线性问题,发展了一种基于Kriging代理模型的自适应迭代气动布局优化方法。设计了一种常规升力式再入飞行器布局,计算了该布局在跨声速段的侧向气动力,分析了可能影响侧向气动特性的机翼布局参数。根据气动布局优化流程,计算了气动布局样本气动特性,建立了布局参数到侧向力矩系数导数的代理模型,完成了以减小飞行器侧向非线性为目标的布局优化设计。优化布局的气动特性计算结果表明,所发展的方法是可行和有效的。该项研究为再入飞行器减小侧向气动非线性提供了新的布局设计途径,有利于降低控制系统设计难度,保障飞行安全。

文章结合某ERW焊管企业质量管理流程和存在问题,设计、开发了基于MES的质量管理信息系统,并详细阐述了系统在质量设计、检验、评估和查询管理中的具体实现方法。该系统的建立和应用可以有效地提高ERW直缝焊管生产企业的质量管理水平。

针对可重复使用运载器设计过程中,气动布局、制导控制系统相互耦合的问题,引入气动控制一体化设计方法。分析该飞行器再入过程的高度-速度飞行剖面,基于反馈线性化方法设计再入跟踪制导律。按照快慢变量分离的原则,设计反馈线性化控制器。以此为基础,对飞行性能进行评估,找出布局存在的不足,给出改进建议,并进行仿真验证。整个设计过程表明,基于反馈线性化的气动控制一体化设计方法能够有效兼顾气动与制导控制约束,实现飞行器性能最优。