CN114491789A - 钝头体高超声速飞行器飞行参数预测方法、系统及设备 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种钝头体高超声速飞行器飞行参数预测方法、系统及设备。该方法包括：在钝头体高超声速飞行器表面的多个飞行参数敏感位置分别布置压力测试点；建立基于随机森林的飞行参数预测模型；在钝头体高超声速飞行器的飞行包络内选取多个不同飞行参数的飞行工况点；对选取的飞行工况点进行CFD计算，得到在不同飞行工况点下多个压力测试点的压力值；生成数据集，将数据集中的部分数据点作为训练集，采用训练集对飞行参数预测模型进行训练，完成训练的飞行参数预测模型能够根据输入的多个压力测试点的压力值输出对应的飞行参数预测值。实现对钝头体高超声速飞行器飞行参数的实时在线精确预测。

Description

钝头体高超声速飞行器飞行参数预测方法、系统及设备
技术领域
本发明属于高超声速飞行器领域，更具体地，涉及一种钝头体高超声速飞行器飞行参数预测方法、系统及设备。
背景技术
准确预测高超声速飞行器的飞行参数是实现其精准稳定控制的前提。由于高超声速飞行器的严酷气动加热和隐身性能的要求，传统的探出式测量系统应用受限，从而发展了嵌入式大气数据传感(FADS)系统，基于特定区域的表面压力反推飞行参数，国外已成功将该系统产业化并应用于多种飞行器中，但在国内，该技术的研究还处于理由研究水平，未达到工程应用阶段。
FADS技术的关键在于高精度飞行器表面压力测量技术、高保真气动模型建立和模型算法性能的提高。常用的FADS算法有最小二乘迭代法、三点法、Kalman滤波法、神经网络法等，前三种算法对初值较为敏感，不合适的初值会引起计算发散，神经网络法对样本需求量较大。因此，仍需要发展一套通用性较好的FADS系统模型和解算方法，并且解算方法需要具有精度高、稳定性好、实时性强、容错性好等特点。
发明内容
本发明的目的是提出一种钝头体高超声速飞行器飞行参数预测方法、系统及设备，实现对钝头体高超声速飞行器飞行参数的实时在线精确预测。
第一方面，本发明提出一种钝头体高超声速飞行器飞行参数预测方法，包括：
在钝头体高超声速飞行器表面的多个飞行参数敏感位置分别布置压力测试点；
建立基于随机森林的飞行参数预测模型；
在钝头体高超声速飞行器的飞行包络内选取多个不同飞行参数的飞行工况点；
对选取的飞行工况点进行CFD计算，得到在不同飞行工况点下多个所述压力测试点的压力值；
生成数据集，所述数据集包括多个数据点，每个所述数据点包括一个飞行工况点的飞行参数及多个压力测试点对应的压力值；
将所述数据集中的部分数据点作为训练集，采用所述训练集对所述飞行参数预测模型进行训练，完成训练的所述飞行参数预测模型能够根据输入的多个所述压力测试点的压力值输出对应的飞行参数预测值。
可选地，所述飞行参数敏感位置包括机头前缘驻点、沿飞行器纵向对称面的上下位置点以及机身上表面两侧对称的位置点。
可选地，所述飞行参数包括攻角和侧滑角。
可选地，所述在钝头体高超声速飞行器的飞行包络内选取多个不同飞行参数的飞行工况点，包括：
根据所述飞行包络，在马赫、高度、攻角和侧滑角范围内固定马赫和高度并选取不同攻角、不同侧滑角作为工况点。
可选地，所述飞行参数预测模型为包括多棵决策树的组合分类器；
对所述飞行参数预测模型进行训练过程中，采用mse作为特征的评价标准，单棵决策树选取样本的最大特征数作为建立决策树时的最大特征数目；
子树继续划分的最小样本数目为2，叶子节点最小样本数为1；
构建决策树时采用bootstrap采样。
可选地，所述飞行参数预测模型的运行函数为：
Figure BDA0003437131790000031
其中，K为决策树训练的次数，H(x)表示组合分类的模型，I是示性函数，hi(x)是单个决策树的分类结果，y表示输出目标变量。
可选地，还包括：
将所述数据集中所述训练集以外的数据点作为测试集，采用所述测试集对完成训练的所述飞行参数预测模型进行测试。
第二方面，本发明提出一种钝头体高超声速飞行器飞行参数预测系统，包括：
模型建立模块，用于建立基于随机森林的飞行参数预测模型；
数据选取模块，用于在钝头体高超声速飞行器的飞行包络内选取多个不同飞行参数的飞行工况点；
CFD计算模块，用于对选取的飞行工况点进行CFD计算，得到在不同飞行工况点下多个压力测试点的压力值，多个所述压力测试点分别布置在所述钝头体高超声速飞行器表面的不同飞行参数敏感位置；
数据集生成模块，用于生成数据集，所述数据集包括多个数据点，每个所述数据点包括一个飞行工况点的飞行参数及多个压力测试点对应的压力值；
模型训练模块，用于将所述数据集中的部分数据点作为训练集，并采用所述训练集对所述飞行参数预测模型进行训练，完成训练的所述飞行参数预测模型能够根据输入的多个所述压力测试点的压力值输出对应的飞行参数预测值。
第三方面，本发明提出一种电子设备，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行第一方面所述的钝头体高超声速飞行器飞行参数预测方法。
第四方面，本发明提出一种非暂态计算机可读存储介质，该非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行第一方面所述的钝头体高超声速飞行器飞行参数预测方法。
本发明的有益效果在于：
本发明针对钝头体高超声速飞行器的飞行参数提出了一种新的预测方法，通过在钝头体高超声速飞行器表面的多个飞行参数敏感位置分别布置压力测试点，然后在飞行包络内选取多个不同飞行参数的飞行工况点进行CFD计算，得到在不同飞行工况点下多个压力测试点的压力值，以测点压力值为输入，飞行参数为输出，训练基于随机森林的飞行参数预测模型，实现了基于飞行器特定区域的表面压力直接预测飞行器飞行参数的随机森林模型，解决了现有技术中高超声速飞行器飞行参数难以准确描述和预测的问题，基于飞行器特定区域的表面压力直接预测飞行器飞行参数，无需建立气动模型，使模型解算不再依赖于气动模型，免去相关校准参数的标定，实时性好，计算效率高，稳定性高，且无需设置迭代求解初值。
本发明的系统具有其它的特性和优点，这些特性和优点从并入本文中的附图和随后的具体实施方式中将是显而易见的，或者将在并入本文中的附图和随后的具体实施方式中进行详细陈述，这些附图和具体实施方式共同用于解释本发明的特定原理。
附图说明
通过结合附图对本发明示例性实施例进行更详细的描述，本发明的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，在本发明示例性实施例中，相同的参考标号通常代表相同部件。
图1示出了根据本发明的一种钝头体高超声速飞行器飞行参数预测方法的步骤图。
图2示出了根据本发明的一种钝头体高超声速飞行器飞行参数预测方法的原理图。
图3示出了根据本发明的一种钝头体高超声速飞行器飞行参数预测方法中压力测试点的布置示意图。
图4示出了根据本发明的一种钝头体高超声速飞行器飞行参数预测方法中测点压力随攻角的变化趋图。
图5示出了根据本发明的一种钝头体高超声速飞行器飞行参数预测方法中测点压力对侧滑角的变化趋势图。
图6示出了根据本发明的一种钝头体高超声速飞行器飞行参数预测方法中飞行参数预测值与真实值的对比图。
具体实施方式
机器学习算法在自适应性、模糊推理及自学习方面具有明显优势，非常适用于非线性建模预测。其中，随机森林算法简单高效，对高维数据分类问题具有良好的可扩展性和并行性，是目前较为成熟和应用较广的机器学习模型。因此，本发明建立了基于随机森林模型预测飞行参数的方法，以代替FADS的气动模型，使模型解算不再依赖于气动模型，免去相关校准参数的标定。
下面将参照附图更详细地描述本发明。虽然附图中显示了本发明的优选实施例，然而应该理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了使本发明更加透彻和完整，并且能够将本发明的范围完整地传达给本领域的技术人员。
实施例1
图1示出了根据本发明的一种钝头体高超声速飞行器飞行参数预测方法的步骤图。
如图1所示，一种钝头体高超声速飞行器飞行参数预测方法，包括：
步骤S1：在钝头体高超声速飞行器表面的多个飞行参数敏感位置分别布置压力测试点；
其中，飞行参数敏感位置包括机头前缘驻点、沿飞行器纵向对称面的上下位置点以及机身上表面两侧对称的位置点。
具体地，在飞行参数敏感的位置(攻角平面和侧滑平面)布置压力测点，优选机头前缘驻点、沿飞行器纵向对称面(攻角平面)上下布置测点、机身上表面对称两侧(侧滑平面)布置测点。其中，根据测点压力随攻角和侧滑角的敏感性分析来确定压力测点布置的合理性，分析攻角平面测点压力随攻角的变化，侧滑平面测点压力随侧滑角的变化，将测点压力随攻角变化剧烈的位置点以及随侧滑角变化剧烈的点选为压力测试点。
步骤S2：建立基于随机森林的飞行参数预测模型；
其中，飞行参数预测模型为包括多棵决策树的组合分类器；飞行参数预测模型的运行函数为：
Figure BDA0003437131790000061
其中，K为决策树训练的次数，H(x)表示组合分类的模型，I是示性函数，hi(x)是单个决策树的分类结果，y表示输出目标变量。
具体地，随机森林是一种统计学习理论，其实质是一个包含多个决策树{h(X,θk),k＝1,2,…,K}的组合分类器，{θk}为随机向量，服从独立同分布，决定了决策树的形式；K为随机森林中决策树棵数。采用相对简单的多数投票方式，根据决策树票数H(x)多的类别作为最终样本所属类别。预测模型的原理如图2所示。
优选地，飞行参数预测模型使用python编写程序，预测模型的训练及使用从sklearn额外包中调取。
步骤S3：在钝头体高超声速飞行器的飞行包络内选取多个不同飞行参数的飞行工况点；其中，根据飞行包络，在马赫(Ma)、高度(H)、攻角和侧滑角范围内固定马赫和高度并选取不同攻角、不同侧滑角作为工况点。飞行参数包括攻角和侧滑角。
步骤S4：对选取的飞行工况点进行CFD计算，得到在不同飞行工况点下多个压力测试点的压力值；
步骤S5：生成数据集，数据集包括多个数据点，每个数据点包括一个飞行工况点的飞行参数及多个压力测试点对应的压力值；
具体地，获取训练样本的基本过程为：根据飞行器的飞行包线，在马赫、高度、攻角和侧滑角范围内固定马赫和高度选取不同攻角、不同侧滑角作为工况点进行计算获得测点压力值，其中95％的数据点用于随机森林模型训练，5％数据点用于对训练好的模型进行测试。训练数据集需要覆盖所有飞行包线数据，从而保证模型的预测精度。
步骤S6：将数据集中的部分数据点作为训练集，采用训练集对飞行参数预测模型进行训练，完成训练的飞行参数预测模型能够根据输入的多个压力测试点的压力值输出对应的飞行参数预测值。
具体地，根据样本数量，本实施例采用的随机森林中，决策树棵数K取50，不采用袋外误差来评估模型，使用默认的mse作为特征的评价标准。单棵决策树选取样本的最大特征数作为建立决策树时的最大特征数目，最大深度不作限制，子树继续划分的最小样本数目为2，叶子节点最小样本数为1，不考虑叶子节点最小样本权重，不限制最大叶子节点数。构建树时采用bootstrap采样。验证模型参数过程中使用了k＝7的k折验交叉验证，结果误差并未显著变化。
本实施例中，还包括：
步骤S7：将数据集中训练集以外的数据点作为测试集，采用测试集对完成训练的飞行参数预测模型进行测试。
具体地，采用剩余5％数据点的测试集对完成训练的随机森林飞行参数预测模型进行测试，该模型预测得到的攻角和侧滑角均方根误差分别为0.073和0.0037。
在一具体应用示例中，以类HTV2飞行器为例。
1)在飞行器头部驻点A、钝头体圆周上布置B、C、D和E。B和C在飞行器纵向平面(攻角平面)上，D和E在机身两侧(侧滑平面)，具体如图3所示。这5点的压力随攻角和侧滑角的变化如图4-5所示，A、B和C点压力随攻角变化较剧烈，而D和E点压力随侧滑角变化较剧烈，可见这个5个压力测点位置选取合适。
2)采用CFD++进行气动力计算，计算工况为Ma＝16，H＝40km，攻角AoA范围-5°-20°，共计算11个点，侧滑角Beta范围-10°-10°，共计算7个点，总共77个数据点。95％数据点用于模型训练，5％数据点用于训练好的模型的测试。
3)模型输入为5个测点压力，输出为攻角和侧滑角。训练好的模型预测攻角和侧滑角的均方差分别为0.073和0.0037。随机森林模型对攻角和侧滑角的预测值与真实值(CFD++计算值)的对比如图6所示，可以看出，本示例的基于随机森林的飞行参数预测模型的预测精度较高。
需要说明的是本实施例的飞行参数预测方法不仅限于攻角和侧滑角的预测，还可推广至对静压和马赫数的预测。
综上，本实施例的飞行参数预测方法相较于现有技术具有以下优点：
1)无需建立气动模型，使模型解算不再依赖于气动模型，免去相关校准参数的标定。
2)基于离线数据(CFD计算和风洞数据)完成随机森林模型训练并进行算法封装，在线预测速度快，实时性好。
3)对初值不敏感，稳定好，对测压孔位置要求较小，精度高。
实施例2
一种钝头体高超声速飞行器飞行参数预测系统，包括：
模型建立模块，用于建立基于随机森林的飞行参数预测模型；
数据选取模块，用于在钝头体高超声速飞行器的飞行包络内选取多个不同飞行参数的飞行工况点；
CFD计算模块，用于对选取的飞行工况点进行CFD计算，得到在不同飞行工况点下多个压力测试点的压力值，多个压力测试点分别布置在钝头体高超声速飞行器表面的不同飞行参数敏感位置；
数据集生成模块，用于生成数据集，数据集包括多个数据点，每个数据点包括一个飞行工况点的飞行参数及多个压力测试点对应的压力值；
模型训练模块，用于将数据集中的部分数据点作为训练集，并采用训练集对飞行参数预测模型进行训练，完成训练的飞行参数预测模型能够根据输入的多个压力测试点的压力值输出对应的飞行参数预测值。
实施例3
一种电子设备，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行实施例1所述的钝头体高超声速飞行器飞行参数预测方法。
根据本公开实施例的电子设备包括存储器和处理器，该存储器用于存储非暂时性计算机可读指令。具体地，存储器可以包括一个或多个计算机程序产品，该计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器和/或非易失性存储器。该易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(RAM)和/或高速缓冲存储器(cache)等。该非易失性存储器例如可以包括只读存储器(ROM)、硬盘、闪存等。
该处理器可以是中央处理单元(CPU)或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其它形式的处理单元，并且可以控制电子设备中的其它组件以执行期望的功能。在本公开的一个实施例中，该处理器用于运行该存储器中存储的该计算机可读指令。
本领域技术人员应能理解，为了解决如何获得良好用户体验效果的技术问题，本实施例中也可以包括诸如通信总线、接口等公知的结构，这些公知的结构也应包含在本公开的保护范围之内。
有关本实施例的详细说明可以参考前述各实施例中的相应说明，在此不再赘述。
实施例4
一种非暂态计算机可读存储介质，该非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行实施例1所述的钝头体高超声速飞行器飞行参数预测方法。
根据本公开实施例的计算机可读存储介质，其上存储有非暂时性计算机可读指令。当该非暂时性计算机可读指令由处理器运行时，执行前述的本公开各实施例方法的全部或部分步骤。
上述计算机可读存储介质包括但不限于：光存储介质(例如：CD－ROM和DVD)、磁光存储介质(例如：MO)、磁存储介质(例如：磁带或移动硬盘)、具有内置的可重写非易失性存储器的媒体(例如：存储卡)和具有内置ROM的媒体(例如：ROM盒)。
以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。

Claims (10)

1.一种钝头体高超声速飞行器飞行参数预测方法，其特征在于，包括：
在钝头体高超声速飞行器表面的多个飞行参数敏感位置分别布置压力测试点；
建立基于随机森林的飞行参数预测模型；
在钝头体高超声速飞行器的飞行包络内选取多个不同飞行参数的飞行工况点；
对选取的飞行工况点进行CFD计算，得到在不同飞行工况点下多个所述压力测试点的压力值；
生成数据集，所述数据集包括多个数据点，每个所述数据点包括一个飞行工况点的飞行参数及多个压力测试点对应的压力值；
将所述数据集中的部分数据点作为训练集，采用所述训练集对所述飞行参数预测模型进行训练，完成训练的所述飞行参数预测模型能够根据输入的多个所述压力测试点的压力值输出对应的飞行参数预测值。
2.根据权利要求1所述的钝头体高超声速飞行器飞行参数预测方法，其特征在于，所述飞行参数敏感位置包括机头前缘驻点、沿飞行器纵向对称面的上下位置点以及机身上表面两侧对称的位置点。
3.根据权利要求1所述的钝头体高超声速飞行器飞行参数预测方法，其特征在于，所述飞行参数包括攻角和侧滑角。
4.根据权利要求1所述的钝头体高超声速飞行器飞行参数预测方法，其特征在于，所述在钝头体高超声速飞行器的飞行包络内选取多个不同飞行参数的飞行工况点，包括：
根据所述飞行包络，在马赫、高度、攻角和侧滑角范围内固定马赫和高度并选取不同攻角、不同侧滑角作为工况点。
5.根据权利要求1所述的钝头体高超声速飞行器飞行参数预测方法，其特征在于，所述飞行参数预测模型为包括多棵决策树的组合分类器；
对所述飞行参数预测模型进行训练过程中，采用mse作为特征的评价标准，单棵决策树选取样本的最大特征数作为建立决策树时的最大特征数目；
子树继续划分的最小样本数目为2，叶子节点最小样本数为1；
构建决策树时采用bootstrap采样。
6.根据权利要求1所述的钝头体高超声速飞行器飞行参数预测方法，其特征在于，所述飞行参数预测模型的运行函数为：
Figure FDA0003437131780000021
其中，K为决策树训练的次数，H(x)表示组合分类的模型，I是示性函数，hi(x)是单个决策树的分类结果，y表示输出目标变量。
7.根据权利要求1所述的钝头体高超声速飞行器飞行参数预测方法，其特征在于，还包括：
将所述数据集中所述训练集以外的数据点作为测试集，采用所述测试集对完成训练的所述飞行参数预测模型进行测试。
8.一种钝头体高超声速飞行器飞行参数预测系统，其特征在于，包括：
模型建立模块，用于建立基于随机森林的飞行参数预测模型；
数据选取模块，用于在钝头体高超声速飞行器的飞行包络内选取多个不同飞行参数的飞行工况点；
CFD计算模块，用于对选取的飞行工况点进行CFD计算，得到在不同飞行工况点下多个压力测试点的压力值，多个所述压力测试点分别布置在所述钝头体高超声速飞行器表面的不同飞行参数敏感位置；
数据集生成模块，用于生成数据集，所述数据集包括多个数据点，每个所述数据点包括一个飞行工况点的飞行参数及多个压力测试点对应的压力值；
模型训练模块，用于将所述数据集中的部分数据点作为训练集，并采用所述训练集对所述飞行参数预测模型进行训练，完成训练的所述飞行参数预测模型能够根据输入的多个所述压力测试点的压力值输出对应的飞行参数预测值。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7任一所述的钝头体高超声速飞行器飞行参数预测方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，该非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行权利要求1-7任一所述的钝头体高超声速飞行器飞行参数预测方法。
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