CN114065670B - 一种考虑降雨影响的无人机气动导数快速辨识方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种考虑降雨影响的无人机气动导数快速辨识方法，以单位时间内的降雨量评价降雨的严重程度，计算空气中液态水含量、雨滴的终端速度等参数，建立降雨数学模型；计算测试算例，验证计算流体力学数值计算方法的准确性；通过计算流体力学数值计算方法，计算无人机的动态气动性能；根据无人机的动态气动性能数据，计算得到无人机的气动导数。
Description
技术领域
本发明属于无人机技术领域，具体涉及一种考虑降雨影响的无人机气动导数快速辨识方法，可以用于复杂气候条件下的无人机气动导数快速辨识。
背景技术
大雨、暴雨可使飞机发动机熄火，喷气式飞机在雨中飞行，因雨滴蒸发耗热，降低燃烧室温度，使增压比变大，可增加发动机的推力，促使飞行速度增大。但当雨量过大，若点火不及时，可能造成发动机熄火，尤其是飞机处于着陆的低速飞行阶段。大雨恶化飞机的空气动力学性能雨滴打击在机身上引起动量损失，使空速减小、飞机下沉，尤其是当飞机在大雨中着陆，这种水平动量损失将使着陆空速迅速降低。雨滴碰撞还可产生力矩，引起阻力增加和升力减小，而且使最大升力的迎角变小。大雨可引起机翼空气动力粗糙度变坏，包括水膜波形与雨水打击的水坑，两者合在一起可使阻力和升力变化，同时边界层增厚，提前引起高迎角分离以及失速增长。
复杂气候条件下的无人机气动导数发生变化，研究复杂气候对于无人机全天候飞行能力的影响，改善和提高复杂气候条件下长航时无人机的飞行性能对于无人机发展具有重要而深远的意义。
发明内容
本发明属于无人机技术领域，具体涉及一种考虑降雨影响的无人机气动导数快速辨识方法，通过建立降雨数学模型，计算降雨后气动导数变化。
为了实现以上发明目的，本发明采取的技术方案如下：
一种考虑降雨影响的无人机气动导数快速辨识方法，包括以下步骤：
步骤1、以单位时间内的降雨量评价降雨的严重程度，计算空气中液态水含量、雨滴的终端速度参数，建立降雨数学模型；
步骤2、计算测试算例，验证计算流体力学数值计算方法的准确性；
步骤3、通过计算流体力学数值计算方法，计算无人机的动态气动性能；
步骤4、根据无人机的动态气动性能数据，计算得到无人机的气动导数。
进一步的详细步骤为：
(1)以单位时间内的降雨量评价降雨的严重程度，计算空气中液态水含量等参数，空气中液态水含量LWC的计算公式如下所示：
LWC＝0.054R0.84其中，R为降雨强度，单位为mm/hour，雨滴的终端速度VT为：
其中，Dp为雨滴半径。
(2)为了验证计算流体力学数值计算方法的准确性，将常用翼型作为测试用例，采用多种湍流模型求解方法同时和风洞实验结果对比，从中选择对动态气动性能预测能力好的方法，用于后续无人机的动态气动性能计算。所述的预测能力好的方法，为和风动实验结果相比误差最小的方法；
(3)将空气视为连续相，雨滴被视为离散相，整个流场计算采用步骤(2)中选取的湍流模型计算，大雨条件采用离散相模型进行模拟，飞行器采用动态网格进行非定常受迫振荡运动，计算无人机的动态气动性能。
(4)基于步骤(3)得到的动态气动性能，辨识无人机的气动导数。以俯仰阻尼动导数计算为例，对气动导数的计算方法进行说明。受迫振荡运动可采用正弦振动或随机运动形式，非定常俯仰力矩系数Cm表达式可以写成：
其中，α为攻角，q为俯仰角速度，Cm0为零攻角时的俯仰力矩系数， Cmα和/>分别为静导数和组合动导数，/>为攻角的导数；将该表达式写成矩阵的形式：
AX＝B
其中B＝[Cm1 Cm1 … Cmn]T，
上标表示数据点的序号，共n个数据点，基于最小二乘法，即可辨识出力矩气动导数：X＝A-1B。
与现有技术相比，本发明的优点在于：
通过考虑降雨对于无人机气动导数的影响，能够有效得到情况下无人机飞行性能情况，从而为相关设计提供指导思想，提高无人机的全天候飞行能力。
附图说明
图1是本发明方法流程图；
图2是本发明翼型验证算例流体网格；
图3是本发明翼型验证算例流体网格局部放大图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下根据附图并列举实施例，对本发明做进一步详细说明。
如图1所示，一种考虑降雨影响的无人机气动导数快速辨识方法，包括以下步骤：
步骤1、以单位时间内的降雨量评价降雨的严重程度，计算空气中液态水含量、雨滴的终端速度参数，建立降雨数学模型；
步骤2、计算测试算例，验证计算流体力学数值计算方法的准确性；
步骤3、通过计算流体力学数值计算方法，计算无人机的动态气动性能；
步骤4、根据无人机的动态气动性能数据，计算得到无人机的气动导数。
进一步的详细步骤为：
(1)以单位时间内的降雨量评价降雨的严重程度，计算空气中液态水含量等参数，空气中液态水含量LWC(g/m3)的计算公式如下所示：
LWC＝0.054R0.84
其中R为降雨强度，单位为mm/hour，；雨滴的终端速度VT为：
其中，Dp为雨滴半径。
(2)为了验证计算流体力学求解器和动态网格技术的能力，将常用翼型作为测试用例如图2和图3所示，采用多种求解方法同时和风洞实验结果对比，从中选择对动态气动性能预测能力相对较好的方法，用于后续无人机的动态气动性能计算。对比SA、k-ε和k-ω湍流模型，发现对于雷诺数相对较低的流动，SA湍流模型比其他更复杂的湍流模型提供了更接近实验的结果。
(3)将空气视为连续相，雨滴被视为离散相，整个流场计算采用步骤(2)中选取的湍流模型计算，大雨条件采用离散相模型进行模拟，飞行器采用动态网格进行非定常受迫振荡运动，计算无人机的动态气动性能。
(4)基于步骤(3)得到的动态气动性能，辨识无人机的气动导数。以俯仰阻尼动导数计算为例，对气动导数的计算方法进行说明。受迫振荡运动可采用正弦振动或随机运动形式，非定常俯仰力矩系数Cm表达式可以写成：
其中，α为攻角，q为俯仰角速度，Cm0为零攻角时的俯仰力矩系数， Cmα和/>分别为静导数和组合动导数，/>为攻角的导数；将该表达式写成矩阵的形式：
AX＝B
其中B＝[Cm1 Cm1 … Cmn]T，
上标表示数据点的序号，共n个数据点，基于最小二乘法，即可辨识出力矩气动导数，
X＝A-1B
表1气动导数对比
计算得到气动导数对比如表1所示，静导数Cmα相比不考虑降雨影响绝对值减小了18％，组合动导数相比不考虑降雨影响绝对值减小了12％。
Claims (1)
1.一种考虑降雨影响的无人机气动导数快速辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、以单位时间内的降雨量评价降雨的严重程度，计算空气中液态水含量、雨滴的终端速度参数，建立降雨数学模型；
步骤2、计算测试算例，验证计算流体力学数值计算方法的准确性；
步骤3、通过计算流体力学数值计算方法，计算无人机的动态气动性能；
步骤4、根据无人机的动态气动性能数据，计算得到无人机的气动导数；
具体包括以下步骤：
(1)以单位时间内的降雨量评价降雨的严重程度，计算空气中液态水含量参数，空气中液态水含量LWC的计算公式如下所示：
LWC＝0.054R0.84
其中，R为降雨强度，单位为mm/hour，雨滴的终端速度VT为：
其中，Dp为雨滴半径；
(2)为了验证计算流体力学数值计算方法的准确性，将常用翼型作为测试用例，采用多种湍流模型求解方法同时和风洞实验结果对比，从中选择对动态气动性能预测能力好的方法，用于后续无人机的动态气动性能计算；
所述的预测能力好的方法，为和风洞实验结果相比误差最小的方法；
(3)将空气视为连续相，雨滴被视为离散相，整个流场计算采用步骤(2)中选取的湍流模型计算，大雨条件采用离散相模型进行模拟，飞行器采用动态网格进行非定常受迫振荡运动，计算无人机的动态气动性能；
(4)基于步骤(3)得到的动态气动性能，辨识无人机的气动导数；受迫振荡运动采用正弦振动或随机运动形式，非定常俯仰力矩系数Cm表达式写成：
其中，为攻角，/>为俯仰角速度，/>为零攻角时的俯仰力矩系数，/>，，/>，/>和/>分别为静导数和组合动导数，/>为攻角的导数；将该表达式写成矩阵的形式：
AX＝B
其中，/>，
，上标表示数据点的序号，共n个数据点，基于最小二乘法，即可辨识出力矩气动导数：/>。
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