CN105509946A - 一种辨识飞机升降舵效率的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及航空制造领域，涉及航空制造领域的测试领域，具体为一种辨识飞机升降舵效率的方法，其特征在于包括：a.地面滑行试验方法、b.气动参数测定方法和c.误差分析与数据辨识方法，所述地面滑行试验方法包括：a1无动力滑行试验和a2气动参数测定滑行试验，所述气动参数测定方法包括:b1升力系数测试、b2俯仰力矩系数测试和b3升降舵效率测试，所述误差分析与数据辨识方法包括：c1测量误差和c2计算误差，该方法可获得飞机升降舵效率，且简单、数据准确、安全可靠、费用低廉，同时通过测试误差分析方法对结果数据进行分析，解决了无人机首飞前关键气动参数的验证问题，为无人机首飞安全提供保证。

Description

一种辨识飞机升降舵效率的方法

技术领域

本发明涉及航空制造领域，涉及航空制造领域的测试领域，具体为一种辨识飞机升降舵效率的方法。

背景技术

目前，公知的升降舵效率辨识方法是通过进行风洞试验、飞行试验，对试验数据进行一定修正获得。风洞试验是由模型的气动特性间接获得真实飞机的气动特性，包括升降舵效率，这之间要通过相似性、干扰修正等环节，因此要获得真实飞机的气动参数还比较困难，虽然现在对风洞试验数据的洞壁干扰修正和雷诺数修正等方面已有较成熟的方法，但其修正结果的准确性仍然需要进一步提高。飞行试验可以直接获取真实飞机在真实大气环境中的气动特性，包括升降舵效率，是获取真实飞机准确气动参数的重要途径，也是风洞试验与飞行相关性研究的基础，但空中飞行试验费用高昂且风险较大。

发明内容

为了克服现有升降舵效率辨识方法结果精度低、费用高昂和风险较大的不足，本发明提供一种辨识飞机升降舵效率的方法，该方法通过地面滑行试验获得飞机的气动参数，利用升降舵效率测定方法获得飞机的升降舵效率，通过误差分析与数据辨识方法，分析测量误差与计算误差产生机理，可得到合理的滑行试验策略，保证滑行的安全和数据的可靠。

一种辨识飞机升降舵效率的方法，其特征在于包括：

一、地面滑行试验方法

a.无动力滑行试验

无动力滑行试验由牵引车牵引进行，通过无动力滑行试验来检查飞机飞控的部分控制能力(如纠偏)，起落架、刹车系统的工作情况和全机各系统的工作匹配情况。

b.气动参数测定滑行试验

气动参数测定滑行试验则是根据制定的具体滑行试验方案从而测得飞机的各项气动参数。气动参数测定滑行试验要求滑行速度尽量大，因为速度越大气动效率越大，风等环境影响的比重越小，测试结果越准确。因此，在地面滑行试验方案是：首先对飞机气动特性(如抬前轮速度)进行分析，然后滑行试验中由低速到高速逐步接近地面滑行的最大速度。

在地面滑行试验中，为了试验安全，一般要避免飞机在滑行过程中前轮抬起，因此，地面滑行试验的滑行终止速度要应尽量接近飞机实际抬前轮速度，同时又要留有足够的余量，这就要求获得准确的飞机加、减速特性。

为了测试飞机升降舵效率，需要偏转舵面和改变飞机重心。对于偏转舵面的滑行试验，要求选择合适的舵面偏度，既保证舵面的气动效率足够大，以便测量，也要保证在滑行过程中飞机不至于抬起前轮，引起危险。

舵面效率测定滑行试验方案如下(具体数据根据飞机不同而调整)：

飞机重心位置20.21％bA，分别以升降舵偏度+5°、0°、-2°、-5°，发动机转速95％加速到150km/h，测试升降舵效率；

飞机重心位置30.39％bA，分别以升降舵偏度+5°、0°、-2°、-5°，发动机转速95％加速到150km/h，测试升降舵效率。

对不同重心位置情况分别测定升降舵效率，通过分析重心位置对测试结果的影响，给出测试结果修正量，从而进一步提高升降舵效率测试结果的准确性。

二、气动参数测定方法

对飞机地面滑行过程的受力图如图2：

其中，Fn，Fm分别为前、主起落架支反力，fn、fm分别为前、主起落架摩擦阻力，G为飞机重力，X为飞机气动阻力，Y为飞机气动升力，T为飞机发动机推力。

飞机在地面滑行时，纵向为加速运动，法向则为随起落架支柱伸缩的振动运动，对于大型飞机，此运动的幅值和频率都不大，因此整个过程飞机法向可以看作平衡状态。另外，由于飞机在滑行过程中姿态变化很小，因此，俯仰运动方向也可看作平衡状态。

综上，根据飞机受力情况可知，若已知飞机滑行过程中起落架的载荷和对飞机的力矩，便可以根据平衡方程求出飞机的气动升力和俯仰力矩，从而获得飞机的升降舵效率。

1.升力系数测试

飞机在地面滑跑过程中，根据法向力的平衡关系，有

其中，Y为升力，N_lg为前、主起落架支反力之和，T为发动机推力，G飞机重力。

因此对于滑行中两个不同的状态1和2，分别有：

状态1：

状态2：

若状态1的升力为零，则状态2的升力可由下式计算得到：

在一个架次的滑行过程中，重量的变化主要是油料的消耗。在飞机从滑出到刹车，时间很短，燃油消耗量很小，因此飞机重量的变化较小，而若发动机保持在一定的转速，则推力变化很小，且在飞机开始抬头前，迎角的变化也是小量，因此可以忽略重量和发动机推力法向分量的增量，升力计算则为：

Y＝-(N_lg2-N_lg1)

试验测试参数：飞机俯仰角，前起落架行程，主起落架行程。

取状态1为飞机刚滑出的某一状态，飞机速度小，升力近似为零。利用起落架行程载荷曲线，通过对试验中测定的前、主起落架行程插值，计算得到升力以及升力系数。图3为根据某次滑行试验计算得到的升力系数与相同状态下风洞试验结果比较。

2.俯仰力矩系数测试

滑行过程中，由于摩擦力难以估算，因此对主起落架取矩，以避免摩擦力的力矩的计算。对主起的力矩包括：气动力矩，前起支反力力矩，重力力矩，发动机推力力矩，纵向惯性力力矩。

根据力矩平衡：

M_z+M_nlg+M_G+M_nx+M_T＝0

其中，M_z为气动俯仰力矩，M_nlg为前起落架支反力力矩，M_G为重力力矩，M_nx为纵向惯性力矩，M_T为发动机推力力矩。

因此对于滑行中两个不同的状态1和2，分别有：

状态1：M_z1+M_nlg1+M_G1+M_nx1+M_T1＝0

状态2：M_z2+M_nlg2+M_G2+M_nx2+M_T2＝0

若状态1气动力矩为零，则状态2气动力矩表示为：

M_z2＝-[(M_nlg2-M_nlg1)+(M_G2-M_G1)+(M_nx2-M_nx1)+(M_T2-M_T1)]

根据上述公式获得的力矩还需变换到参考重心位置，才能与风洞实验数据作比较。变换公式为：

M'_z＝M_z-Y[lcos(α)+hsin(α)]-X[lsin(α)-hcos(α)]

其中升力根据上一节的方法求得，l为参考重心到主起的水平距离，h为参考重心到主起的垂直距离。由于阻力难以准确求得，且阻力与升力相比小得多，因此采用风洞实验结果。

计算结果及与风洞试验数据比较见图4。

1.升降舵效率测试

俯仰力矩系数表示为：

$m_z=m_{z0}+m_z^{cy}\·C_y+m_z^{{\mathrm{\δ}}_z}\·{\mathrm{\δ}}_z$

对于相同重心位置、不同升降舵偏度的两个状态，分别有：

状态1： $m_{z1}=m_{z0}+m_z^{cy}\·C_{y1}+m_z^{{\mathrm{\δ}}_z}\·{\mathrm{\δ}}_{z1}$

状态2： $m_{z2}=m_{z0}+m_z^{cy}\·C_{y2}+m_z^{{\mathrm{\δ}}_z}\·{\mathrm{\δ}}_{z2}$

两个状态的俯仰力矩差量：

${\mathrm{\Δm}}_z=m_z^{cy}\·(C_{y2}-C_{y1})+m_z^{{\mathrm{\δ}}_z}\·({\mathrm{\δ}}_{z2}-{\mathrm{\δ}}_{z1})$

若选取的两个状态俯仰角相差不大，则升力系数相差不大，可忽略掉上式右边第一项，则舵面效率为：

$m_z^{{\mathrm{\δ}}_z}={\mathrm{\Δm}}_z/{\mathrm{\Δ\δ}}_z$

不同试验速度下的m_z～δ_z曲线如图5。

三、误差分析与数据辨识方法

1.测量误差

测量误差主要存在于如下几方面：

1)起落架行程载荷曲线测定误差；

2)滑行过程飞机姿态、速度、加速度、起落架行程等测量误差；

对于测量误差，主要体现在如下几方面：

1)传感器测量精度引起的误差；

2)数据采集中噪声引起的误差；

3)测量手段引起的误差。

对于大型无人机，选用的传感器测量精度一般较高，因此，传感器测量误差的影响不大。

飞机在滑行过程中的状态变化是一个慢变化过程，频率不高，而在采集的数据中经常会出现高频噪声，这主要是由于环境(紊流风、跑道面粗糙度等)，数据采集、传输过程噪声引起的。因此，在进行试验数据处理时，可以采用低通滤波降低高频噪声引起的误差。如图6和图7为试验俯仰角数据滤波前后比较。

2.计算误差

计算误差主要是由测试方法的相关假设和近似引起的，合理的前提和假设是该方法成立的基础，也是该测试方法误差的主要来源。

计算误差主要体现在如下两方面：

a)平衡假设引起的误差

从图6和图8可见，地面滑行过程中，无人机俯仰角和法向速度都是小量，且变化量不大。因此，平衡状态的假设是合理正确的。

b)小量近似假设引起的误差

为了使计算方法简单，避免难以测量和测量不太准确地量参与计算，通过试验方案设计和计算模型设计，使这些量在模型中成为小量，从而近似忽略，因此也带来了一定计算误差。

本发明的有益效果：

该方法可获得飞机升降舵效率，且简单、数据准确、安全可靠、费用低廉。同时本发明通过地面滑行试验的方法获得直接的飞机气动参数，利用测试气动参数的数学模型及方法计算升降舵效率，通过测试误差分析方法对结果数据进行分析，建立了通过地面滑行测试飞机气动参数的方法，解决了无人机首飞前关键气动参数的验证问题，为无人机首飞安全提供保证；建立了无人机地面滑行气动参数辨识模型，用该模型辨识得到升降舵效率；通过对滑行试验误差机理的分析，得到了合理的滑行试验策略，保证了滑行的安全和数据的可靠。

附图说明：

图1为发明的整体流程图；

图2为飞机滑跑受力图的受力图；

图3为滑行测定的升力系数与风洞试验结果比较图；

图4为测定的俯仰力矩系数与风洞试验结果比较图；

图5为在不同试验速度、升降舵偏度下的俯仰力矩所对应的系数图；

图6为经过计算之后得出的舵效增加百分比列表；

图7为试验俯仰角的滤波之前的数据图；

图8为为试验俯仰角的滤波之后的数据图；

图9为滑行试验法向速度变化图；

图10为通过地面滑行试验辨识飞机升降舵效率方法的结构图。

具体的实施方式：

实施例1：

一种辨识飞机升降舵效率的方法，其特征在于包括：a.地面滑行试验方法、b.气动参数测定方法和c.误差分析与数据辨识方法，所述地面滑行试验方法包括：a1无动力滑行试验和a2气动参数测定滑行试验，所述气动参数测定方法包括：b1升力系数测试、b2俯仰力矩系数测试和b3升降舵效率测试，所述误差分析与数据辨识方法包括：c1测量误差和c2计算误差。

所述a.地面滑行试验方法

a1.无动力滑行试验

无动力滑行试验由牵引车牵引进行，通过无动力滑行试验来检查飞机飞控的部分控制能力(如纠偏)，起落架、刹车系统的工作情况和全机各系统的工作匹配情况。

a2.气动参数测定滑行试验

气动参数测定滑行试验则是根据制定的具体滑行试验方案从而测得飞机的各项气动参数；

舵面效率测定滑行试验方案如下(具体数据根据飞机不同而调整)：

调整飞机重心位置为30.39％bA，分别以升降舵偏度+5°、0°、-2°、-5°，将发动机转速95％加速到150km/h，测试升降舵效率；

所述b气动参数测定方法包括：

对飞机地面滑行过程的受力图如图2：

其中，Fn，Fm分别为前、主起落架支反力，fn、fm分别为前、主起落架摩擦阻力，G为飞机重力，X为飞机气动阻力，Y为飞机气动升力，T为飞机发动机推力；

b1.升力系数测试

飞机在地面滑跑过程中，根据法向力的平衡关系，有

其中，Y为升力，N_lg为前、主起落架支反力之和，T为发动机推力，G飞机重力。

因此对于滑行中两个不同的状态1和2，分别有：

状态1：

状态2：

若状态1的升力为零，则状态2的升力可由下式计算得到：

在一个架次的滑行过程中，重量的变化主要是油料的消耗，在飞机从滑出到刹车，时间很短，燃油消耗量很小，因此飞机重量的变化较小，而若发动机保持在一定的转速，则推力变化很小，且在飞机开始抬头前，迎角的变化也是小量，因此可以忽略重量和发动机推力法向分量的增量，升力计算则为：

Y＝-(N_lg2-N_lg1)

试验测试参数：飞机俯仰角，前起落架行程，主起落架行程；

取状态1为飞机刚滑出的某一状态，飞机速度小，升力近似为零。利用起落架行程载荷曲线，通过对试验中测定的前、主起落架行程插值，计算得到升力以及升力系数、图3为根据某次滑行试验计算得到的升力系数与相同状态下风洞试验结果比较；

b2.俯仰力矩系数测试

滑行过程中，由于摩擦力难以估算，因此对主起落架取矩，以避免摩擦力的力矩的计算。对主起的力矩包括：气动力矩，前起支反力力矩，重力力矩，发动机推力力矩，纵向惯性力力矩；

根据力矩平衡：

M_z+M_nlg+M_G+M_nx+M_T＝0

其中，M_z为气动俯仰力矩，M_nlg为前起落架支反力力矩，M_G为重力力矩，M_nx为纵向惯性力矩，M_T为发动机推力力矩。

因此对于滑行中两个不同的状态1和2，分别有：

状态1：M_z1+M_nlg1+M_G1+M_nx1+M_T1＝0

状态2：M_z2+M_nlg2+M_G2+M_nx2+M_T2＝0

若状态1气动力矩为零，则状态2气动力矩表示为：

M_z2＝-[(M_nlg2-M_nlg1)+(M_G2-M_G1)+(M_nx2-M_nx1)+(M_T2-M_T1)]

根据上述公式获得的力矩还需变换到参考重心位置，才能与风洞实验数据作比较，变换公式为：

M'_z＝M_z-Y[lcos(α)+hsin(α)]-X[lsin(α)-hcos(α)]

其中升力根据上一节的方法求得，l为参考重心到主起的水平距离，h为参考重心到主起的垂直距离；

计算结果及与风洞试验数据比较见图4；

b3.升降舵效率测试

俯仰力矩系数表示为：

$m_z=m_{z0}+m_z^{cy}\·C_y+m_z^{{\mathrm{\δ}}_z}\·{\mathrm{\δ}}_z$

对于相同重心位置、不同升降舵偏度的两个状态，分别有：

状态1： $m_{z1}=m_{z0}+m_z^{cy}\·C_{y1}+m_z^{{\mathrm{\δ}}_z}\·{\mathrm{\δ}}_{z1}$

状态2： $m_{z2}=m_{z0}+m_z^{cy}\·C_{y2}+m_z^{{\mathrm{\δ}}_z}\·{\mathrm{\δ}}_{z2}$

两个状态的俯仰力矩差量：

${\mathrm{\Δm}}_z=m_z^{cy}\·(C_{y2}-C_{y1})+m_z^{{\mathrm{\δ}}_z}\·({\mathrm{\δ}}_{z2}-{\mathrm{\δ}}_{z1})$

若选取的两个状态俯仰角相差不大，则升力系数相差不大，可忽略掉上式右边第一项，则舵面效率为：

$m_z^{{\mathrm{\δ}}_z}={\mathrm{\Δm}}_z/{\mathrm{\Δ\δ}}_z$

不同试验速度下的m_z～δ_z曲线如图5；

所述c误差分析与数据辨识方法包括：

c1.测量误差

测量误差主要存在于如下几方面：

1)起落架行程载荷曲线测定误差；

2)滑行过程飞机姿态、速度、加速度、起落架行程等测量误差；

对于测量误差，主要体现在如下几方面：

1)传感器测量精度引起的误差；

2)数据采集中噪声引起的误差；

3)测量手段引起的误差。

对于大型无人机，选用的传感器测量精度一般较高，因此，传感器测量误差的影响不大。

飞机在滑行过程中的状态变化是一个慢变化过程，频率不高，而在采集的数据中经常会出现高频噪声，这主要是由于环境(紊流风、跑道面粗糙度等)，数据采集、传输过程噪声引起的。因此，在进行试验数据处理时，可以采用低通滤波降低高频噪声引起的误差。如图6和图7为试验俯仰角数据滤波前后比较。

c2.计算误差

计算误差主要是由测试方法的相关假设和近似引起的，合理的前提和假设是该方法成立的基础，也是该测试方法误差的主要来源。

计算误差主要体现在如下两方面：

c21.平衡假设引起的误差

从图6和图8可见，地面滑行过程中，无人机俯仰角和法向速度都是小量，且变化量不大。因此，平衡状态的假设是合理正确的，

c22.小量近似假设引起的误差

为了使计算方法简单，避免难以测量和测量不太准确地量参与计算，通过试验方案设计和计算模型设计，使这些量在模型中成为小量，从而近似忽略，因此也带来了一定计算误差。

实施例2：

一种辨识飞机升降舵效率的方法，其特征在于包括：a.地面滑行试验方法、b.气动参数测定方法和c.误差分析与数据辨识方法，所述地面滑行试验方法包括：a1无动力滑行试验和a2气动参数测定滑行试验，所述气动参数测定方法包括：b1升力系数测试、b2俯仰力矩系数测试和b3升降舵效率测试，所述误差分析与数据辨识方法包括：c1测量误差和c2计算误差。

所述a.地面滑行试验方法

a1.无动力滑行试验

无动力滑行试验由牵引车牵引进行，通过无动力滑行试验来检查飞机飞控的部分控制能力(如纠偏)，起落架、刹车系统的工作情况和全机各系统的工作匹配情况。

a2.气动参数测定滑行试验

气动参数测定滑行试验则是根据制定的具体滑行试验方案从而测得飞机的各项气动参数；

舵面效率测定滑行试验方案如下(具体数据根据飞机不同而调整)：

调整飞机重心位置为20.21％bA，分别以升降舵偏度+5°、0°、-2°、-5°，将发动机转速95％加速到150km/h，测试升降舵效率；

所述b气动参数测定方法包括：

对飞机地面滑行过程的受力图如图2：

其中，Fn，Fm分别为前、主起落架支反力，fn、fm分别为前、主起落架摩擦阻力，G为飞机重力，X为飞机气动阻力，Y为飞机气动升力，T为飞机发动机推力；

b1.升力系数测试

飞机在地面滑跑过程中，根据法向力的平衡关系，有

其中，Y为升力，N_lg为前、主起落架支反力之和，T为发动机推力，G飞机重力。

因此对于滑行中两个不同的状态1和2，分别有：

状态1：

状态2：

若状态1的升力为零，则状态2的升力可由下式计算得到：

在一个架次的滑行过程中，重量的变化主要是油料的消耗，在飞机从滑出到刹车，时间很短，燃油消耗量很小，因此飞机重量的变化较小，而若发动机保持在一定的转速，则推力变化很小，且在飞机开始抬头前，迎角的变化也是小量，因此可以忽略重量和发动机推力法向分量的增量，升力计算则为：

Y＝-(N_lg2-N_lg1)

试验测试参数：飞机俯仰角，前起落架行程，主起落架行程；

取状态1为飞机刚滑出的某一状态，飞机速度小，升力近似为零。利用起落架行程载荷曲线，通过对试验中测定的前、主起落架行程插值，计算得到升力以及升力系数、图3为根据某次滑行试验计算得到的升力系数与相同状态下风洞试验结果比较；

b2.俯仰力矩系数测试

滑行过程中，由于摩擦力难以估算，因此对主起落架取矩，以避免摩擦力的力矩的计算。对主起的力矩包括：气动力矩，前起支反力力矩，重力力矩，发动机推力力矩，纵向惯性力力矩；

根据力矩平衡：

M_z+M_nlg+M_G+M_nx+M_T＝0

其中，M_z为气动俯仰力矩，M_nlg为前起落架支反力力矩，M_G为重力力矩，M_nx为纵向惯性力矩，M_T为发动机推力力矩。

因此对于滑行中两个不同的状态1和2，分别有：

状态1：M_z1+M_nlg1+M_G1+M_nx1+M_T1＝0

状态2：M_z2+M_nlg2+M_G2+M_nx2+M_T2＝0

若状态1气动力矩为零，则状态2气动力矩表示为：

M_z2＝-[(M_nlg2-M_nlg1)+(M_G2-M_G1)+(M_nx2-M_nx1)+(M_T2-M_T1)]

根据上述公式获得的力矩还需变换到参考重心位置，才能与风洞实验数据作比较，变换公式为：

M'_z＝M_z-Y[lcos(α)+hsin(α)]-X[lsin(α)-hcos(α)]

其中升力根据上一节的方法求得，l为参考重心到主起的水平距离，h为参考重心到主起的垂直距离；

计算结果及与风洞试验数据比较见图4；

b3.升降舵效率测试

俯仰力矩系数表示为：

$m_z=m_{z0}+m_z^{cy}\·C_y+m_z^{{\mathrm{\δ}}_z}\·{\mathrm{\δ}}_z$

对于相同重心位置、不同升降舵偏度的两个状态，分别有：

状态1： $m_{z1}=m_{z0}+m_z^{cy}\·C_{y1}+m_z^{{\mathrm{\δ}}_z}\·{\mathrm{\δ}}_{z1}$

状态2： $m_{z2}=m_{z0}+m_z^{cy}\·C_{y2}+m_z^{{\mathrm{\δ}}_z}\·{\mathrm{\δ}}_{z2}$

两个状态的俯仰力矩差量：

${\mathrm{\Δm}}_z=m_z^{cy}\·(C_{y2}-C_{y1})+m_z^{{\mathrm{\δ}}_z}\·({\mathrm{\δ}}_{z2}-{\mathrm{\δ}}_{z1})$

若选取的两个状态俯仰角相差不大，则升力系数相差不大，可忽略掉上式右边第一项，则舵面效率为：

$m_z^{{\mathrm{\δ}}_z}={\mathrm{\Δm}}_z/{\mathrm{\Δ\δ}}_z$

不同试验速度下的m_z～δ_z曲线如图5；

所述c误差分析与数据辨识方法包括：

c1.测量误差

测量误差主要存在于如下几方面：

1)起落架行程载荷曲线测定误差；

2)滑行过程飞机姿态、速度、加速度、起落架行程等测量误差；

对于测量误差，主要体现在如下几方面：

1)传感器测量精度引起的误差；

2)数据采集中噪声引起的误差；

3)测量手段引起的误差。

对于大型无人机，选用的传感器测量精度一般较高，因此，传感器测量误差的影响不大。

飞机在滑行过程中的状态变化是一个慢变化过程，频率不高，而在采集的数据中经常会出现高频噪声，这主要是由于环境(紊流风、跑道面粗糙度等)，数据采集、传输过程噪声引起的。因此，在进行试验数据处理时，可以采用低通滤波降低高频噪声引起的误差。如图6和图7为试验俯仰角数据滤波前后比较。

c2.计算误差

计算误差主要是由测试方法的相关假设和近似引起的，合理的前提和假设是该方法成立的基础，也是该测试方法误差的主要来源。

计算误差主要体现在如下两方面：

c21.平衡假设引起的误差

从图6和图8可见，地面滑行过程中，无人机俯仰角和法向速度都是小量，且变化量不大。因此，平衡状态的假设是合理正确的，

c22.小量近似假设引起的误差

为了使计算方法简单，避免难以测量和测量不太准确地量参与计算，通过试验方案设计和计算模型设计，使这些量在模型中成为小量，从而近似忽略，因此也带来了一定计算误差。

实施例3：

一种辨识飞机升降舵效率的方法，其特征在于包括：a.地面滑行试验方法、b.气动参数测定方法和c.误差分析与数据辨识方法，所述地面滑行试验方法包括：a1无动力滑行试验和a2气动参数测定滑行试验，所述气动参数测定方法包括：b1升力系数测试、b2俯仰力矩系数测试和b3升降舵效率测试，所述误差分析与数据辨识方法包括：c1测量误差和c2计算误差。

所述a.地面滑行试验方法

a1.无动力滑行试验

无动力滑行试验由牵引车牵引进行，通过无动力滑行试验来检查飞机飞控的部分控制能力(如纠偏)，起落架、刹车系统的工作情况和全机各系统的工作匹配情况。

a2.气动参数测定滑行试验

气动参数测定滑行试验则是根据制定的具体滑行试验方案从而测得飞机的各项气动参数；

舵面效率测定滑行试验方案如下(具体数据根据飞机不同而调整)：

调整飞机重心位置为20.21％bA，分别以升降舵偏度+5°、0°、-2°、-5°，将发动机转速95％加速到150km/h，测试升降舵效率；

调整飞机重心位置为30.39％bA，分别以升降舵偏度+5°、0°、-2°、-5°，将发动机转速95％加速到150km/h，测试升降舵效率；

对不同重心位置情况分别测定升降舵效率，通过分析重心位置对测试结果的影响，给出测试结果修正量，从而进一步提高升降舵效率测试结果的准确性；

所述b气动参数测定方法包括：

对飞机地面滑行过程的受力图如图2：

其中，Fn，Fm分别为前、主起落架支反力，fn、fm分别为前、主起落架摩擦阻力，G为飞机重力，X为飞机气动阻力，Y为飞机气动升力，T为飞机发动机推力；

b1.升力系数测试

飞机在地面滑跑过程中，根据法向力的平衡关系，有

其中，Y为升力，N_lg为前、主起落架支反力之和，T为发动机推力，G飞机重力。

因此对于滑行中两个不同的状态1和2，分别有：

状态1：

状态2：

若状态1的升力为零，则状态2的升力可由下式计算得到：

在一个架次的滑行过程中，重量的变化主要是油料的消耗，在飞机从滑出到刹车，时间很短，燃油消耗量很小，因此飞机重量的变化较小，而若发动机保持在一定的转速，则推力变化很小，且在飞机开始抬头前，迎角的变化也是小量，因此可以忽略重量和发动机推力法向分量的增量，升力计算则为：

Y＝-(N_lg2-N_lg1)

试验测试参数：飞机俯仰角，前起落架行程，主起落架行程；

取状态1为飞机刚滑出的某一状态，飞机速度小，升力近似为零。利用起落架行程载荷曲线，通过对试验中测定的前、主起落架行程插值，计算得到升力以及升力系数、图3为根据某次滑行试验计算得到的升力系数与相同状态下风洞试验结果比较；

b2.俯仰力矩系数测试

滑行过程中，由于摩擦力难以估算，因此对主起落架取矩，以避免摩擦力的力矩的计算。对主起的力矩包括：气动力矩，前起支反力力矩，重力力矩，发动机推力力矩，纵向惯性力力矩；

根据力矩平衡：

M_z+M_nlg+M_G+M_nx+M_T＝0

其中，M_z为气动俯仰力矩，M_nlg为前起落架支反力力矩，M_G为重力力矩，M_nx为纵向惯性力矩，M_T为发动机推力力矩。

因此对于滑行中两个不同的状态1和2，分别有：

状态1：M_z1+M_nlg1+M_G1+M_nx1+M_T1＝0

状态2：M_z2+M_nlg2+M_G2+M_nx2+M_T2＝0

若状态1气动力矩为零，则状态2气动力矩表示为：

M_z2＝-[(M_nlg2-M_nlg1)+(M_G2-M_G1)+(M_nx2-M_nx1)+(M_T2-M_T1)]

根据上述公式获得的力矩还需变换到参考重心位置，才能与风洞实验数据作比较，变换公式为：

M'_z＝M_z-Y[lcos(α)+hsin(α)]-X[lsin(α)-hcos(α)]

其中升力根据上一节的方法求得，l为参考重心到主起的水平距离，h为参考重心到主起的垂直距离；

计算结果及与风洞试验数据比较见图4；

b3.升降舵效率测试

俯仰力矩系数表示为：

$m_z=m_{z0}+m_z^{cy}\·C_y+m_z^{{\mathrm{\δ}}_z}\·{\mathrm{\δ}}_z$

对于相同重心位置、不同升降舵偏度的两个状态，分别有：

状态1： $m_{z1}=m_{z0}+m_z^{cy}\·C_{y1}+m_z^{{\mathrm{\δ}}_z}\·{\mathrm{\δ}}_{z1}$

状态2： $m_{z2}=m_{z0}+m_z^{cy}\·C_{y2}+m_z^{{\mathrm{\δ}}_z}\·{\mathrm{\δ}}_{z2}$

两个状态的俯仰力矩差量：

${\mathrm{\Δm}}_z=m_z^{cy}\·(C_{y2}-C_{y1})+m_z^{{\mathrm{\δ}}_z}\·({\mathrm{\δ}}_{z2}-{\mathrm{\δ}}_{z1})$

若选取的两个状态俯仰角相差不大，则升力系数相差不大，可忽略掉上式右边第一项，则舵面效率为：

$m_z^{{\mathrm{\δ}}_z}={\mathrm{\Δm}}_z/{\mathrm{\Δ\δ}}_z$

不同试验速度下的m_z～δ_z曲线如图5；

所述c误差分析与数据辨识方法包括：

c1.测量误差

测量误差主要存在于如下几方面：

1)起落架行程载荷曲线测定误差；

2)滑行过程飞机姿态、速度、加速度、起落架行程等测量误差；

对于测量误差，主要体现在如下几方面：

1)传感器测量精度引起的误差；

2)数据采集中噪声引起的误差；

3)测量手段引起的误差。

对于大型无人机，选用的传感器测量精度一般较高，因此，传感器测量误差的影响不大。

飞机在滑行过程中的状态变化是一个慢变化过程，频率不高，而在采集的数据中经常会出现高频噪声，这主要是由于环境(紊流风、跑道面粗糙度等)，数据采集、传输过程噪声引起的。因此，在进行试验数据处理时，可以采用低通滤波降低高频噪声引起的误差。如图6和图7为试验俯仰角数据滤波前后比较。

c2.计算误差

计算误差主要是由测试方法的相关假设和近似引起的，合理的前提和假设是该方法成立的基础，也是该测试方法误差的主要来源。

计算误差主要体现在如下两方面：

c21.平衡假设引起的误差

从图6和图8可见，地面滑行过程中，无人机俯仰角和法向速度都是小量，且变化量不大。因此，平衡状态的假设是合理正确的，

c22.小量近似假设引起的误差

为了使计算方法简单，避免难以测量和测量不太准确地量参与计算，通过试验方案设计和计算模型设计，使这些量在模型中成为小量，从而近似忽略，因此也带来了一定计算误差。

Claims (4)

1.一种辨识飞机升降舵效率的方法，其特征在于包括：a.地面滑行试验方法、b.气动参数测定方法和c.误差分析与数据辨识方法，所述地面滑行试验方法包括：a1无动力滑行试验和a2气动参数测定滑行试验，所述气动参数测定方法包括:b1升力系数测试、b2俯仰力矩系数测试和b3升降舵效率测试，所述误差分析与数据辨识方法包括：c1测量误差和c2计算误差。

2.根据权利要求1所述的一种辨识飞机升降舵效率的方法，其特征在于：所述a.地面滑行试验方法

a1.无动力滑行试验

无动力滑行试验由牵引车牵引进行，通过无动力滑行试验来检查飞机飞控的部分控制能力(如纠偏)，起落架、刹车系统的工作情况和全机各系统的工作匹配情况；

a2.气动参数测定滑行试验

气动参数测定滑行试验则是根据制定的具体滑行试验方案从而测得飞机的各项气动参数；

舵面效率测定滑行试验方案如下：

调整飞机重心位置为20.21％bA，分别以升降舵偏度+5°、0°、-2°、-5°，将发动机转速95％加速到150km/h，测试升降舵效率；

调整飞机重心位置为30.39％bA，分别以升降舵偏度+5°、0°、-2°、-5°，将发动机转速95％加速到150km/h，测试升降舵效率。

3.根据权利要求1所述的一种辨识飞机升降舵效率的方法，其特征在于：所述b气动参数测定方法包括：

对飞机地面滑行过程的受力分析：

其中，Fn，Fm分别为前、主起落架支反力，fn、fm分别为前、主起落架摩擦阻力，G为飞机重力，X为飞机气动阻力，Y为飞机气动升力，T为飞机发动机推力；

b1.升力系数测试

飞机在地面滑跑过程中，根据法向力的平衡关系，有

其中，Y为升力，N_lg为前、主起落架支反力之和，T为发动机推力，G飞机重力；

因此对于滑行中两个不同的状态1和2，分别有：

状态1：

状态2：

若状态1的升力为零，则状态2的升力可由下式计算得到：

在一个架次的滑行过程中，重量的变化主要是油料的消耗，在飞机从滑出到刹车，时间很短，燃油消耗量很小，因此飞机重量的变化较小，而若发动机保持在一定的转速，则推力变化很小，且在飞机开始抬头前，迎角的变化也是小量，因此可以忽略重量和发动机推力法向分量的增量，升力计算则为：

Y＝-(N_lg2-N_lg1)

试验测试参数：飞机俯仰角，前起落架行程，主起落架行程；

取状态1为飞机刚滑出的某一状态，飞机速度小，升力近似为零，利用起落架行程载荷曲线，通过对试验中测定的前、主起落架行程插值，计算得到升力以及升力系数；

b2.俯仰力矩系数测试

滑行过程中，由于摩擦力难以估算，因此对主起落架取矩，以避免摩擦力的力矩的计算，对主起的力矩包括：气动力矩，前起支反力力矩，重力力矩，发动机推力力矩，纵向惯性力力矩；

根据力矩平衡：

M_z+M_nlg+M_G+M_nx+M_T＝0

其中，M_z为气动俯仰力矩，M_nlg为前起落架支反力力矩，M_G为重力力矩，M_nx为纵向惯性力矩，M_T为发动机推力力矩，

因此对于滑行中两个不同的状态1和2，分别有：

状态1：M_z1+M_nlg1+M_G1+M_nx1+M_T1＝0

状态2：M_z2+M_nlg2+M_G2+M_nx2+M_T2＝0

若状态1气动力矩为零，则状态2气动力矩表示为：

M_z2＝-[(M_nlg2-M_nlg1)+(M_G2-M_G1)+(M_nx2-M_nx1)+(M_T2-M_T1)]

根据上述公式获得的力矩还需变换到参考重心位置，才能与风洞实验数据作比较，变换公式为：

M'_z＝M_z-Y[lcos(α)+hsin(α)]-X[lsin(α)-hcos(α)]

其中升力根据上一节的方法求得，l为参考重心到主起的水平距离，h为参考重心到主起的垂直距离；

b3.升降舵效率测试

俯仰力矩系数表示为：

对于相同重心位置、不同升降舵偏度的两个状态，分别有：

状态1：

状态2：

两个状态的俯仰力矩差量：

若选取的两个状态俯仰角相差不大，则升力系数相差不大，可忽略掉上式右边第一项，则舵面效率为：

4.根据权利要求1所述的一种辨识飞机升降舵效率的方法，其特征在于：所述c误差分析与数据辨识方法包括：

c1.测量误差

测量误差主要存在于如下几方面：

1)起落架行程载荷曲线测定误差；

2)滑行过程飞机姿态、速度、加速度、起落架行程等测量误差；

c2.计算误差。