CN112964450B - 一种用于风洞多体分离试验模型轨迹预测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于风洞多体分离试验模型轨迹预测方法。该预测方法利用多体分离风洞网格测力试验数据，建立多体分离试验模型不同相对位置和姿态下六分量气动力系数的Kriging数学模型，结合刚体六自由度运动方程求解运动轨迹。将分离轨迹按照时间划分为多个时刻，根据数学模型预测初始时刻的气动力，根据初始时刻的模型位姿结合运动方程解算下一时刻的模型姿态，根据模型姿态继续预测该下一时刻的模型姿态下的气动力。循环执行获得多体分离试验模型的分离轨迹。该预测方法简单、高效，不受CTS机构限制，解决了CTS机构设备的多体模型的轨迹预测问题，避免了CTS机构行程、时间、碰撞等问题和风险，降低了试验成本。

Description

一种用于风洞多体分离试验模型轨迹预测方法

技术领域

本发明属于风洞试验技术领域，具体涉及一种用于风洞多体分离试验模型轨迹预测方法。

背景技术

用于飞行器分离方案设计和评估的模型轨迹测量一直是风洞试验的难题。以前，往往通过固定模型位置的风洞测力或网格测力试验获得分离体气动特性，通过分离体气动特性分析来评估飞行器分离方案的可行性。

近年来，随着运动机械及电子技术的进步，高超声速风洞配置了多自由度的轨迹试验捕捉机构(简称CTS)，CTS轨迹捕获试验技术利用CTS机构的多自由度运动能力，结合实时测量解算程序，根据气动载荷测量数据解算轨迹，以边测量边走位的方式获取运动轨迹，具有实时解算特点。

CTS机构是一套复杂的运动机构，涉及到多自由运动控制，轨迹解算等一系列交叉学科应用，受成本和建设周期限制，CTS机构的建设发展速度并不快，现有CTS机构的功能还不够完善，具备多模型多自由度的CTS机构比较稀缺。目前，子母弹抛洒、双罩体分离等多体分离试验常常涉及3个以上模型的轨迹捕获试验，现有的CTS机构不能满足3个以上模型的多自由度运动需求。CTS轨迹捕获试验对模型和天平的要求较高、试验准备周期较长。对于暂冲式风洞，试验时往往存在风洞运行时间不能满足单次轨迹模拟要求，受试验段结构、尺寸以及CTS机构行程限制，分离距离常常不能满足模拟要求，而且模型之间、模型与设备之间的防碰撞问题不易解决，一旦发生碰撞将对风洞试验设备造成巨大伤害。因此，受当前CTS机构能力和风险限制，CTS轨迹捕获试验还没有广泛推广应用。

为应对上述问题，满足飞行器分离方案设计和评估的需求，充分利用前期风洞网格测力试验积累的丰富的网格测力试验数据，有必要发展一种更加方便可行的方法。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种用于风洞多体分离试验模型轨迹预测方法。

本发明的用于风洞多体分离试验模型轨迹预测方法，其特点是：所述的预测方法使用的装置包括n个模型、与n个模型一一对应的n个测力天平、与n个模型一一对应的n个模型支撑和试验数据采集存储处理系统，n≥2；所述的预测方法包括以下步骤：

a.加工一套多体分离风洞试验模型，依次为模型Ⅰ、模型Ⅱ、......模型n；每个模型分别具有独立的测力天平，依次为天平Ⅰ、天平Ⅱ、......天平n；每个模型也分别具有独立的模型支撑，模型支撑与各自对应的模型支撑机构连接；模型Ⅰ、模型Ⅱ、......模型n通过各自的模型支撑机构实现六自由度运动；

b.模型Ⅰ、模型Ⅱ、......模型n运动过程中，与试验数据采集存储处理系统进行位置通讯，通过试验数据采集存储处理系统中的防碰撞程序监测并预防各模型之间发生接触；

c.设定模型Ⅰ、模型Ⅱ、......模型n的坐标系为风洞坐标系；

d.设定模型Ⅰ、模型Ⅱ、......模型n各自的测力天平获得的测力数据为f_i＝f(C_Ai、C_Ni、C_Zi、C_MXi、C_MYi、C_MZi)，其中C_Ai、C_Ni、C_Zi、C_MXi、C_MYi、C_MZi分别对应模型i的轴向力系数、法向力系数、侧向力系数和绕各自质心的滚转力矩系数、偏航力矩系数、俯仰力矩系数；模型I、模型II、......模型n的位置数据为P_i＝P(α_i、β_i、γ_i、X_i、Y_i、Z_i)，其中α_i、β_i、γ_i、X_i、Y_i、Z_i分别对应模型i的攻角、侧滑角、滚转角、X坐标、Y坐标、Z坐标；i∈n；

e.将模型I、模型II、......模型n的位置数据P_i＝P(α_i、β_i、γ_i、X_i、Y_i、Z_i)及每个模型对应位置测量的测力数据f_i＝f(C_Ai、C_Ni、C_Zi、C_MXi、C_MYi、C_MZi)定义为样点集，f_i＝f(C_Ai、C_Ni、C_Zi、C_MXi、C_MYi、C_MZi)为定义在体轴系下的气动力系数；建立模型I、模型II、......模型n气动力数据C_Ai、C_Ni、C_Zi、C_MXi、C_MYi、C_MZi的Kriging数学模型；i∈n；Kriging数学模型用于预测模型I、模型II、......模型n轨迹点的气动力；

f.将风洞试验的时程划分为t₀、t₁、t₂、......、t_j、......、t_m时刻，模型I在t₀时刻的位置数据

输入Kriging数学模型，预测得到t₀时刻的气动力数据

求解多体模型的六自由度刚体运动方程获得t1时刻的位置数据

g.重复步骤f，获得模型I在t₂、......、t_j、......、t_m时刻的位置数据；

h.重复步骤f、步骤g获得模型II、......模型n在t₀、t₁、t₂、......、t_j、......、t_m的位置数据。

进一步地，所述的步骤a中的模型I、模型II、......模型n通过各自的模型支撑机构的支撑转接机构实现六自由度运动。

进一步地，所述的步骤d中的模型I、模型II、......模型n的位置数据为相对量，P_i＝P(Δα_i、Δβ_i、Δγ_i、ΔX_i、ΔY_i、ΔZ_i)，其中Δα_i、Δβ_i、Δγ_i、ΔX_i、ΔY_i、ΔZ_i分别对应模型i的相对攻角、相对侧滑角、相对滚转角、相对X坐标、相对Y坐标、相对Z坐标；i∈n。

本发明的用于风洞多体分离试验模型轨迹预测方法利用多体分离风洞网格测力试验数据，建立多体分离试验模型不同相对位置和姿态下六分量气动力系数的数学模型，结合刚体六自由度运动方程求解运动轨迹。

本发明的用于风洞多体分离试验模型轨迹预测方法单个轨迹预测的执行时间为秒量级，具有较高的时效性。

本发明的用于风洞多体分离试验模型轨迹预测方法是基于网格测力试验数据的计算仿真方法，能够任意增加离线轨迹点数，修改初始分离状态，改变舵偏角，不受风洞运行时间限制，不增加车次就可以给出不同飞行状态、舵偏、起始分离姿态的可能轨迹预测，密集化分离状态，从而筛选出较优的分离方案。

本发明的用于风洞多体分离试验模型轨迹预测方法是在试验之后进行的，可以通过增加假支撑或尾支自由流测力试验，进一步等修正网格测力试验数据的腹/背支撑干扰，提供更加精确的分离方案分析评估数据。

本发明的用于风洞多体分离试验模型轨迹预测方法能够充分利用前期风洞网格测力试验数据，不新增或新增少量试验车次就能进行轨迹预测，降低获得分离方案分析评估数据的成本。

本发明的用于风洞多体分离试验模型轨迹预测方法适用于一般多体分离试验模型，不受机构自由度限制。

本发明的用于风洞多体分离试验模型轨迹预测方法不受CTS机构限制，操作简单、高效，具有较高的时效性，可以快速完成一般多体分离试验模型不同分离状态的分离轨迹预测，获取分离特性，评估分离方案风险，解决了CTS机构设备的多体模型的轨迹预测问题，避免了CTS机构行程、时间、碰撞等问题和风险，降低了试验成本。

附图说明

图1为本发明的用于风洞多体分离试验模型轨迹预测方法应用于两级入轨模型示意图(剖视图)；

图2a为本发明的用于风洞多体分离试验模型轨迹预测方法应用于两级入轨模型示意图(开始时刻)；

图2b为本发明的用于风洞多体分离试验模型轨迹预测方法应用于两级入轨模型示意图(中间时刻)；

图2c为本发明的用于风洞多体分离试验模型轨迹预测方法应用于两级入轨模型示意图(结束时刻)；

图3为本发明的用于风洞多体分离试验模型轨迹预测方法采用的风洞坐标系和体轴系示意图；

图4为本发明的用于风洞多体分离试验模型轨迹预测方法的数据样点和轨迹点分布图；

图5为本发明的用于风洞多体分离试验模型轨迹预测方法中的Kriging数学模型获得的数据样点的C_A；

图6为本发明的用于风洞多体分离试验模型轨迹预测方法获得的轨迹点的模型Ⅰ质心的X₁；

图7为本发明的用于风洞多体分离试验模型轨迹预测方法获得的轨迹点的模型Ⅱ质心的X₂；

图8为本发明的用于风洞多体分离试验模型轨迹预测方法获得的初始攻角-2°分离姿态下的轨迹点的模型Ⅱ质心相对模型Ⅰ质心的ΔY2；

图9为本发明的用于风洞多体分离试验模型轨迹预测方法获得的不同初始攻角分离姿态下轨迹点的模型Ⅱ质心相对模型Ⅰ质心的ΔY2。

具体实施方式

下面结合附图和实施例详细说明本发明。

本发明的用于风洞多体分离试验模型轨迹预测方法，其特点是：所述的预测方法使用的装置包括n个模型、与n个模型一一对应的n个测力天平、与n个模型一一对应的n个模型支撑和试验数据采集存储处理系统，n≥2；所述的预测方法包括以下步骤：

a.加工一套多体分离风洞试验模型，依次为模型Ⅰ、模型Ⅱ、......模型n；每个模型分别具有独立的测力天平，依次为天平Ⅰ、天平Ⅱ、......天平n；每个模型也分别具有独立的模型支撑，模型支撑与各自对应的模型支撑机构连接；模型Ⅰ、模型Ⅱ、......模型n通过各自的模型支撑机构实现六自由度运动；

b.模型Ⅰ、模型Ⅱ、......模型n运动过程中，与试验数据采集存储处理系统进行位置通讯，通过试验数据采集存储处理系统中的防碰撞程序监测并预防各模型之间发生接触；

c.设定模型Ⅰ、模型Ⅱ、......模型n的坐标系为风洞坐标系；

d.设定模型Ⅰ、模型Ⅱ、......模型n各自的测力天平获得的测力数据为f_i＝f(C_Ai、C_Ni、C_Zi、C_MXi、C_MYi、C_MZi)，其中C_Ai、C_Ni、C_Zi、C_MXi、C_MYi、C_MZi分别对应模型i的轴向力系数、法向力系数、侧向力系数和绕各自质心的滚转力矩系数、偏航力矩系数、俯仰力矩系数；模型Ⅰ、模型Ⅱ、......模型n的位置数据为P_i＝P(α_i、β_i、γ_i、X_i、Y_i、Z_i)，其中α_i、β_i、γ_i、X_i、Y_i、Z_i分别对应模型i的攻角、侧滑角、滚转角、X坐标、Y坐标、Z坐标；i∈n；

e.将模型Ⅰ、模型Ⅱ、......模型n的位置数据P_i＝P(α_i、β_i、γ_i、X_i、Y_i、Z_i)及每个模型对应位置测量的测力数据f_i＝f(C_Ai、C_Ni、C_Zi、C_MXi、C_MYi、C_MZi)定义为样点集，f_i＝f(C_Ai、C_Ni、C_Zi、C_MXi、C_MYi、C_MZi)为定义在体轴系下的气动力系数；建立模型Ⅰ、模型Ⅱ、......模型n气动力数据C_Ai、C_Ni、C_Zi、C_MXi、C_MYi、C_MZi的Kriging数学模型；i∈n；Kriging数学模型用于预测模型Ⅰ、模型Ⅱ、......模型n轨迹点的气动力；

f.将风洞试验的时程划分为t₀、t₁、t₂、......、t_j、......、t_m时刻，模型I在t₀时刻的位置数据

输入Kriging数学模型，预测得到t₀时刻的气动力数据

求解多体模型的六自由度刚体运动方程获得t1时刻的位置数据

g.重复步骤f，获得模型I在t₂、......、t_j、......、t_m时刻的位置数据；

h.重复步骤f、步骤g获得模型II、......模型n在t₀、t₁、t₂、......、t_j、......、t_m的位置数据。

进一步地，所述的步骤a中的模型I、模型II、......模型n通过各自的模型支撑机构的支撑转接机构实现六自由度运动。

进一步地，所述的步骤d中的模型I、模型II、......模型n的位置数据为相对量，P_i＝P(Δα_i、Δβ_i、Δγ_i、ΔX_i、ΔY_i、ΔZ_i)，其中Δα_i、Δβ_i、Δγ_i、ΔX_i、ΔY_i、ΔZ_i分别对应模型i的相对攻角、相对侧滑角、相对滚转角、相对X坐标、相对Y坐标、相对Z坐标；i∈n。

实施例1

本实施例将本发明的用于风洞多体分离试验模型轨迹预测方法应用于应用于两级入轨模型，使用的装置包括2个模型、与2个模型一一对应的2个测力天平、与2个模型一一对应的2个模型支撑，以及试验数据采集存储处理系统；包括以下步骤：

a.加工一套多体分离风洞试验模型，依次为模型I、模型II；每个模型分别具有独立的测力天平，依次为天平I、天平II；每个模型也分别具有独立的模型支撑，模型支撑与各自对应的模型支撑机构连接；模型I、模型II通过各自的模型支撑机构实现六自由度运动；整个装置如图1所示；

b.模型I、模型II运动过程中，与试验数据采集存储处理系统进行位置通讯，通过试验数据采集存储处理系统中的防碰撞程序监测并预防模型I、模型II之间发生接触；运动过程中，模型I、模型II的位置如图2a-图2c所示，包含初始时刻、中间时刻和结束时刻；

c.设定模型I、模型II的坐标系为风洞坐标系，图3给出了用于风洞多体分离试验模型轨迹预测方法采用的风洞坐标系和体轴系示意图；

d.设定模型I、模型II各自的测力天平获得的测力数据为f_i＝f(C_Ai、C_Ni、C_MZi)，其中C_Ai、C_Ni、C_MZi分别对应模型i的轴向力系数、法向力系数和绕各自质心的俯仰力矩系数；模型I、模型II的位置数据为P_i＝P(α_i0、Δα_i、ΔX_i、ΔY_i)，其中α_i0、Δα_i、ΔX_i、ΔY_i分别对应模型i的初始攻角、相对初始位置的攻角、相对初始位置的ΔX坐标、相对初始位置的ΔY坐标；i＝1，2；

e.将模型I、模型II的位置数据P_i＝P(α_i0、Δα_i、ΔX_i、ΔY_i)及每个模型对应位置测量的测力数据f_i＝f(C_Ai、C_Ni、C_MZi)定义为样点集，f_i＝f(C_Ai、C_Ni、C_MZi)为定义在体轴系下的气动力系数；建立模型I、模型II气动力数据C_Ai、C_Ni、C_MZi的Kriging数学模型；i＝1，2；Kriging数学模型用于预测模型I、模型II轨迹点的气动力；

f.将风洞试验的时程划分为t₀、t₁、t₂、......、t_j、......、t₁₀₀时刻，模型I在t₀时刻的位置数据

输入Kriging数学模型，预测得到t₀时刻的气动力数据

求解多体模型的六自由度刚体运动方程获得t₁时刻的位置数据

图4给出了样点的分布和0°初始攻角与-2°初始攻角CTS试验获得的轨迹；图5给出了模型I的C_A的Kriging数学模型预测的样点处C_A值，x坐标为样点序号N；

g.重复步骤f，获得模型I在t₂、......、t_j、......、t₁₀₀时刻的位置数据；图6给出了采用本发明方法获得的模型I在t₀、t₁、t₂、......、t_j、......、t₁₀₀时刻下轨迹点的X₁坐标，从图上可看出本发明方法的离线轨迹预测结果与CTS试验结果符合得较好；

h.重复步骤f、步骤g获得模型II在t₀、t₁、t₂、......、t_j、......、t₁₀₀的位置数据。

图7为本实施例的用于风洞多体分离试验模型轨迹预测方法获得的轨迹点的模型II质心的X₂坐标；图8为本实施例的用于风洞多体分离试验模型轨迹预测方法获得的初始攻角-2°分离姿态下的轨迹点的模型II质心相对模型I质心的ΔY₂，与CTS试验结果符合得较好；图9为本实施例的用于风洞多体分离试验模型轨迹预测方法获得的不同初始攻角分离姿态下轨迹点的模型II质心相对模型I质心的ΔY₂。从图9中可以看出，随着初始攻角的增大，相同时刻分离距离在不断减小，说明在负攻角下两级更容易分离。其中，五角星图标表示推阻平衡即有推力时的结果，与无推力相比，在2秒分离时刻内推力对两级质心ΔY₂的影响可以忽略。

Claims (3)

1.用于风洞多体分离试验模型轨迹预测方法，其特征在于：所述的预测方法使用的装置包括n个模型、与n个模型一一对应的n个测力天平、与n个模型一一对应的n个模型支撑，以及试验数据采集存储处理系统，n≥2；所述的预测方法包括以下步骤：

a.加工一套多体分离风洞试验模型，依次为模型Ⅰ、模型Ⅱ、……模型n；每个模型分别具有独立的测力天平，依次为天平Ⅰ、天平Ⅱ、……天平n；每个模型也分别具有独立的模型支撑，模型支撑与各自对应的模型支撑机构连接；模型Ⅰ、模型Ⅱ、……模型n通过各自的模型支撑机构实现六自由度运动；

b.模型Ⅰ、模型Ⅱ、……模型n运动过程中，与试验数据采集存储处理系统进行位置通讯，通过试验数据采集存储处理系统中的防碰撞程序监测并预防各模型之间发生接触；

c.设定模型Ⅰ、模型Ⅱ、……模型n的坐标系为风洞坐标系；

d.设定模型Ⅰ、模型Ⅱ、……模型n各自的测力天平获得的测力数据为f_i＝f(C_Ai、C_Ni、C_Zi、C_MXi、C_MYi、C_MZi)，其中C_Ai、C_Ni、C_Zi、C_MXi、C_MYi、C_MZi分别对应模型i的轴向力系数、法向力系数、侧向力系数和绕各自质心的滚转力矩系数、偏航力矩系数、俯仰力矩系数；模型Ⅰ、模型Ⅱ、……模型n的位置数据为P_i＝P(α_i、β_i、γ_i、X_i、Y_i、Z_i)，其中α_i、β_i、γ_i、X_i、Y_i、Z_i分别对应模型i的攻角、侧滑角、滚转角、X坐标、Y坐标、Z坐标；i∈n；

e.将模型Ⅰ、模型Ⅱ、……模型n的位置数据P_i＝P(α_i、β_i、γ_i、X_i、Y_i、Z_i)及每个模型对应位置测量的测力数据f_i＝f(C_Ai、C_Ni、C_Zi、C_MXi、C_MYi、C_MZi)定义为样点集，f_i＝f(C_Ai、C_Ni、C_Zi、C_MXi、C_MYi、C_MZi)为定义在体轴系下的气动力系数；建立模型Ⅰ、模型Ⅱ、……模型n气动力数据C_Ai、C_Ni、C_Zi、C_MXi、C_MYi、C_MZi的Kriging数学模型；i∈n；Kriging数学模型用于预测模型Ⅰ、模型Ⅱ、……模型n轨迹点的气动力；

f.将风洞试验的时程划分为t₀、t₁、t₂、……、t_j、……、t_m时刻，模型Ⅰ在t₀时刻的位置数据

输入Kriging数学模型，预测得到t₀时刻的气动力数据

求解多体模型的六自由度刚体运动方程获得t1时刻的位置数据

g.重复步骤f，获得模型Ⅰ在t₂、……、t_j、……、t_m时刻的位置数据；

h.重复步骤f、步骤g获得模型Ⅱ、……模型n在t₀、t₁、t₂、……、t_j、……、t_m的位置数据。

2.根据权利要求1所述的用于风洞多体分离试验模型轨迹预测方法，其特征在于：所述的步骤a中的模型Ⅰ、模型Ⅱ、……模型n通过各自的模型支撑机构的支撑转接机构实现六自由度运动。

3.根据权利要求1所述的用于风洞多体分离试验模型轨迹预测方法，其特征在于：所述的步骤d中的模型Ⅰ、模型Ⅱ、……模型n的位置数据为相对量，P_i＝P(Δα_i、Δβ_i、Δγ_i、ΔX_i、ΔY_i、ΔZ_i)，其中Δα_i、Δβ_i、Δγ_i、ΔX_i、ΔY_i、ΔZ_i分别对应模型i的相对攻角、相对侧滑角、相对滚转角、相对X坐标、相对Y坐标、相对Z坐标；i∈n。

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