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基于降阶气动模型的跨音速气动弹性问题研究

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飞机跨音速飞行时承受非线性气动力作用，与结构变形相互耦合，产生非线性气动弹性现象。此时，线性气动弹性理论不再适合。虽然基于计算流体力学（CFD：Computational Fluid Dynamics）的数值方法能较为可靠地模拟非线性气动力，但将其与结构动力学模型相耦合分析非线性气动弹性问题的计算量巨大，难以被飞行器设计师所接受。此外，这种耦合模型的阶次太高，无法用来设计气动伺服弹性系统的控制律。近年来，不少学者试图对基于CFD的非定常气动力模型进行降阶，进而研究跨音速气动弹性问题。虽然他们的研究已取得重要进展，但仍有许多开放的的问题。 本学位论文研究基于CFD的跨音速非定常气动力模型降阶方法，并在此基础上研究飞机结构的非线性气动伺服弹性问题，主要研究内容和学术贡献如下： （1）针对三自由度二元翼段，基于CFD方法对非线性气动力导致的跨音速极限环颤振进行数值模拟，分析了控制面铰链间隙对跨音速极限环颤振的影响。 （2）提出了一种可预测跨音速极限环颤振的非线性气动力降阶模型。该气动力降阶模型由一个低阶线性模型及描述气动力非线性的非线性项构成，可先用子空间辨识方法从气动力的CFD计算结果中确定线性部分的参数，然后再用Levenberg–Marquardt优化方法得到非线性部分的参数。与其他非线性气动力降阶方法相比，该非线性气动力降阶模型具有结构简单、操作简单、精度高的优点。 （3）提出了一种基于Kriging代理模型的训练数据高效生成方法。可先在所关注的飞行参数范围取有限个采样点并计算在相同激励下的气动力输出数据，然后在每一个时间步内用Kriging理论建立一个描述飞行参数和气动力输出数据间映射关系的代理模型，依靠该代理模型即可对采样点覆盖范围内的任意飞行参数生成训练数据。另外，提出了一种适用于一定参数范围、基于Kriging代理模型的气动力模型降阶方法。新方法基于有限个采样点上的CFD计算数据构建一个Kriging代理模型，可适用于采样点覆盖范围内任意飞行参数的气动力预测。 （4）提出了一种基于输出插值的非线性气动力模型降阶方法。该方法先在所关注的飞行参数范围内取有限个采样点，利用子空间辨识方法建立相应的气动力降阶模型；然后将这些气动力降阶模型的输出进行插值，得到采样点覆盖范围内任意飞行参数的气动力降阶模型。数值模拟结果表明，该方法可以高效、准确地预测带有前后缘控制面的弹性机翼气动力响应。 （5）针对跨音速气动伺服弹性系统可能发生的作动器饱和问题，根据指令调节器理论设计了跟踪控制器。该跟踪控制器由指令调节器和未考虑作动器饱和的内层控制器组成。指令调节器对参考指令进行在线调节，使闭环系统在满足作动器约束的条件下跟踪误差最小。作为一个附加控制单元，该指令调节器不需要重新设计未考虑作动器饱和的内层控制器，而且可以方便地处理输入和状态存在约束的控制问题。 （6）基于递归神经网络理论设计了某弹性机翼的跨音速颤振抑制自适应控制器。该弹性机翼在不同马赫数飞行的的动态特性存在较大差异，常规控制方法需要多个控制器。采用递归神经网络理论设计的自适应控制器能够利用实时递归学习算法在线调整神经元的突触权值，使该控制器在不同马赫数飞行条件下都具有较好的颤振抑制效果。

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