CN114139282B - 一种跨介质飞行器的入水冲击载荷建模方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种跨介质飞行器的入水冲击载荷建模方法，涉及跨介质飞行器技术领域，包括以下步骤：S1、采用CATIA三维模型软件建立跨介质飞行器结构或组件的几何模型；S2、将几何模型导入ABAQUS软件，在其中建立液体模型；S3、设定入水速度、攻角和姿态，采用耦合欧拉‑拉格朗日法的方法，在ABAQUS Solver中求解；S4、获取入水冲击载荷训练数据，生成训练数据文件；S5、建立GRNN网格，导入训练数据；S6、根据S5，得到入水冲击载荷的GRNN网络模型，并通过入水冲击载荷的GRNN网络模型快速预估其他状态时的载荷情况。本发明的方法与现有技术方法相比，具有实现简单，通用性强，建模工作量少，计算速度快的优点，且适用于方案设计和工程研制过程中的载荷快速评估计算。
Description
技术领域
本发明涉及跨介质飞行器技术领域，更具体地说，它涉及一种跨介质飞行器的入水冲击载荷建模方法。
背景技术
近年来，随着各国航空工业技术的发展，世界主要航空强国对现有航空飞行器的要求也越来越高，传统的单一介质航空器已经不能满足实际需求，因此研究能够适应多种介质环境的跨介质飞行器成了各航空工业强国重要发展方向之一。跨介质飞行器可在不同介质间多次跨越，结合空中飞行器和水下航行器的优势，在介质跨越中产生抨击载荷，使结构经历恶略的力学环境。目前对于跨介质飞行器的载荷研究仍是一个新兴领域，研究较少，鲜有的已有技术也只是针对某一具体状态采用商业软件，如FLUENT等，通过进行流固耦合计算，进而获得该过程中结构受到的加速中载荷。
现有技术中通过商业软件(如FLUENT等)进行有限元建模计算某一确定状态的载荷，主要实现过程如下：
1、建立跨介质飞行器结构几何模型；
2、建立水和空气的几何模型；
3、采用ICEM等商业软件划分流体网格；
4、采用HYPERMESH等商业软件划分结构网格；
5、采用FLUENT定义状态，并进行计算，获得过程中的冲击加速度载荷。
目前，现有技术中的该方法的计算状态量有限，并且建模过程所需时间长，计算过程花费时间大、成本高，往往需要超级计算机才能得以实施，不利于工程上的应用和其他状态时的载荷快速预测。因此，本发明旨在解决介质跨越过程中飞行器受到的入水冲击载荷建模的上述问题。
发明内容
本发明的目的是基于解决上述问题，提供一种跨介质飞行器的入水冲击载荷建模方法。
本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：一种跨介质飞行器的入水冲击载荷建模方法，具体包括以下步骤：
S1、采用CATIA三维模型软件建立跨介质飞行器结构或组件的几何模型；
S2、将几何模型导入ABAQUS软件，并在其中建立液体模型；
S3、设定入水速度、攻角和姿态，采用耦合欧拉-拉格朗日方法(CEL)方法，在ABAQUS Solver中求解；
水的状态采用采用Mie-Grüneisen状态方程建模：
p-pH＝Γρ(Em-EH)，
其中，pH为Hugoniot压力，Em为Hugoniot比能，其与密度相关，Γ＝Γ0ρ0/ρ，Γ0为材料参数，ρ0为参考密度，η＝1-ρ0/ρ为名义体积压缩应变；
一般材料的Hugoniot曲线拟合关系为：
Mie-Grüneisen方程的Hugoniot形式写为：
结构模型采用动量守恒方程建模：
采用拉格朗日形式的迭代方法：
S4、获取入水冲击载荷训练数据，生成训练数据文件；
S5、建立GRNN网格，导入训练数据；
S6、根据步骤S5，得到入水冲击载荷的GRNN网络模型，并通过入水冲击载荷的GRNN网络模型快速预估其他状态时的载荷情况。
进一步地，步骤S5的具体方法为：
设定xi和yi分别表示第i个训练输入向量和相应的输出，则相应的回归估计公式为：
其中，hi表示高斯径向基函数，表示向量x与向量xi之间的欧拉距离的平方；
步骤S5中GRNN的人为调节的参数仅有一个阈值b，阈值b的计算方法如下所示：
其中，参数SPREAD为径向基函数的分布密度。
进一步地，步骤S6中通过入水冲击载荷的GRNN网络模型快速预估其他状态时的载荷情况的方法为：
假设需要预测的状态为入水速度V，攻角α，姿态β，则预估的最大加速度载荷为：
amax＝GRNN(V，α，β)。
综上所述，本发明具有以下有益效果：
1、本发明的方法针对跨介质飞行器入水冲击载荷这个特殊问题，需要的训练数据少，可通过数值计算获得；
2、本发明的方法中通过广义归回神经网络建模逼近跨介质飞行器入水冲击载荷特性，建模速度快；
3、本发明的方法可以快速预估某状态的跨介质飞行器入水冲击载荷，且计算速度快；
本发明与现有技术方法相比，具有实现简单，通用性强，建模工作量少，计算速度快的优点，适用于方案设计和工程研制过程中的载荷快速评估计算。
附图说明
图1是本发明实施例中入水冲击载荷GRNN网格模型示意图；
图2是本发明实施例中的模型示意图；
图3是本发明实施例中状态量定义原理图；
图4是本发明实施例中采用MATLAB语言编程的各点的建模数据图；
图5是本发明实施例中各状态的建模误差数据图。
具体实施方式
在以下实施例中，跨介质飞行器：指能够自主适应不同介质环境，可在单一介质环境下长时间工作并可多次跨越介质界面，在不同介质环境下均保持较优性能的飞行器。
冲击载荷：指结构在收到冲击或环境突变时的瞬态作用力、力矩和加速度过载等力学作用。
以下结合附图1-5对本发明作进一步详细说明。
实施例：
本发明提出的技术方案为一种跨介质飞行器的入水冲击载荷建模方法，具体包括以下步骤：
S1、采用CATIA三维模型软件建立跨介质飞行器结构或组件的几何模型；
S2、将几何模型导入ABAQUS软件，并在其中建立液体模型；
S3、设定入水速度、攻角和姿态，采用耦合欧拉-拉格朗日方法(CEL)方法，在ABAQUS Solver中求解；
水的状态采用采用Mie-Grüneisen状态方程建模：
p-pH＝Γρ(Em-EH)，
其中，pH为Hugoniot压力，Em为Hugoniot比能，其与密度相关，Γ＝Γ0ρ0/ρ，Γ0为材料参数，ρ0为参考密度，η＝1-ρ0/ρ为名义体积压缩应变；
一般材料的Hugoniot曲线拟合关系为：
Mie-Grüneisen方程的Hugoniot形式写为：
结构模型采用动量守恒方程建模：
采用拉格朗日形式的迭代方法：
S4、获取入水冲击载荷训练数据，生成训练数据文件；
S5、建立GRNN网格，导入训练数据；
设定xi和yi分别表示第i个训练输入向量和相应的输出，则相应的回归估计公式为：
其中，hi表示高斯径向基函数，表示向量x与向量xi之间的欧拉距离的平方；
步骤S5中GRNN的人为调节的参数仅有一个阈值b，阈值b的计算方法如下所示：
其中，参数SPREAD为径向基函数的分布密度。在建立GRNN时只需要选择一个合适的SPREAD值，SPREAD值的大小对于网络的建模结果影响很大，SPREAD值越小，神经网络对样本数据的逼近性就越好，SPREAD越大，神经网络对样本数据的逼近过程就越光滑，但与此同时网络输出误差会增大。
S6、根据步骤S5，得到入水冲击载荷的GRNN网络模型，并通过入水冲击载荷的GRNN网络模型快速预估其他状态时的载荷情况。
通过入水冲击载荷的GRNN网络模型快速预估其他状态时的载荷情况的方法为：
假设需要预测的状态为入水速度V，攻角α，姿态β，则预估的最大加速度载荷为：
amax＝GRNN(V，α，β)。
在本实施例中，GRNN网络可以进行小样本学习建模，非线性映射能力强，建模参数少，适于解决非线性问题。GRNN网络不需要事先确定方程形式，以概率密度函数代替固有方程形式，具有很强的非线性映射能力和柔性网络结构以及高度的容错性和鲁棒性。
GRNN网络包括输入层、模式层、求和层和输出层，可以逼近输入和输出向量之间的任意函数，入水冲击载荷模型的网格结构如图1所示。
本发明的实施例的应用如下：
参见图2所示，其为本实施中的模型示意图。其中，水的参数设置如下表1所示：
表1水的参数设置
| C(m/s) | ρ(kg/m3) | γ0 | S1 | S2 | S3 |
| 1480 | 1000 | 0.5 | 2.56 | -1.986 | 0.2268 |
训练数据典型工况如下表2：
表2
其状态量定义如图3所示。本实施例中，本发明的方案采用MATLAB语言编程所提出的方法，各点的建模如果如图4所示。各状态的建模误差如图5所示，均方根误差为19.005。
在本发明的上述实施例中，本发明的方案解决了介质跨越过程中飞行器受到的入水冲击载荷的低成本建模问题，并且可以预测其它状态时飞行器受到的载荷。本发明采用深度学习网络种的广义回归神经网络(GRNN)进行建模，输入状态变量为入水速度、攻角和姿态三个状态量，输出为最大冲击加速度一个物理量。本发明针对跨介质飞行器入水冲击载荷这个特殊问题，需要的训练数据少，可通过数值计算获得；并且，通过广义归回神经网络建模逼近跨介质飞行器入水冲击载荷特性，建模速度快；此外，本发明的方法可以快速预估某状态的跨介质飞行器入水冲击载荷，且计算速度快。
本具体实施例仅仅是对本发明的解释，其并不是对本发明的限制，本领域技术人员在阅读完本说明书后可以根据需要对本实施例做出没有创造性贡献的修改，但只要在本发明的权利要求范围内都受到专利法的保护。
Claims (3)
1.一种跨介质飞行器的入水冲击载荷建模方法，其特征是：具体包括以下步骤：
S1、采用CATIA三维模型软件建立跨介质飞行器结构或组件的几何模型；
S2、将几何模型导入ABAQUS软件，并在其中建立液体模型；
S3、设定入水速度、攻角和姿态，采用耦合欧拉-拉格朗日方法(CEL)，在ABAQUS Solver中求解；
水的状态采用采用Mie-Grüneisen状态方程建模：
p-pH＝Γρ(Em-EH)，
其中，pH为Hugoniot压力，Em为Hugoniot比能，其与密度相关，Γ＝Γ0ρ0/ρ，Γ0为材料参数，ρ0为参考密度，η＝1-ρ0/ρ为名义体积压缩应变；
一般材料的Hugoniot曲线拟合关系为：
Mie-Grüneisen方程的Hugoniot形式写为：
结构模型采用动量守恒方程建模：
采用拉格朗日形式的迭代方法：
S4、获取入水冲击载荷训练数据，生成训练数据文件；
S5、建立GRNN网格，导入训练数据；
S6、根据步骤S5，得到入水冲击载荷的GRNN网络模型，并通过入水冲击载荷的GRNN网络模型快速预估其他状态时的载荷情况。
2.根据权利要求1所述的一种跨介质飞行器的入水冲击载荷建模方法，其特征是：步骤S5的具体方法为：
设定xi和yi分别表示第i个训练输入向量和相应的输出，则相应的回归估计公式为：
其中，hi表示高斯径向基函数，表示向量x与向量xi之间的欧拉距离的平方；
步骤S5中GRNN的人为调节的参数仅有一个阈值b，阈值b的计算方法如下所示：
其中，参数SPREAD为径向基函数的分布密度。
3.根据权利要求1所述的一种跨介质飞行器的入水冲击载荷建模方法，其特征是：步骤S6中通过入水冲击载荷的GRNN网络模型快速预估其他状态时的载荷情况的方法为：
假设需要预测的状态为入水速度V，攻角α，姿态β，则预估的最大加速度载荷为：
amax＝GRNN(V，α，β)。
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