CN114757109B - 一种进气道内外结冰参数关系的测试方法、系统 - Google Patents
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Abstract
本发明属于结冰风洞实验领域,具体涉及一种进气道内外结冰参数关系的测试方法、系统,获得进气道模型,在进气道模型的出口端设置抽气设备,并在进气道模型内设置至少一组环境参数测量装置;设定结冰试验条件,进行结冰试验,并通过测量装置测量进气道内的环境参数;建立神经网络模型,将设定结冰试验条件的环境参数作为输入参数,测量得到的进气道内的环境参数作为输出参数,训练该神经网络模型,得到训练后的神经网络模型,从而得到进气道内外结冰参数的关系。采用本发明的方法可以通过增加试验数据的方式提高预测模型的准确性,相对于现有技术采用数值模拟的方法进行模拟计算,准确性更高。
Description
技术领域
本发明属于结冰风洞实验领域,具体涉及一种进气道内外结冰参数关系的测试方法、系统。
背景技术
飞机在飞行中穿越含有过冷水滴的云层,过冷水滴撞击在飞机表面,在撞击区域附近很可能产生结冰现象。结冰广泛存在于飞行实践中,严重危及飞行安全。
飞机主要依赖机载结冰传感器进行结冰探测,传感器的性能决定了结冰探测的效果,如果传感器报警不及时、误报、漏报或误差太大,都会造成飞行安全隐患。因此,结冰传感器对飞行安全极其重要,是大部分飞机不可或缺的机载装备。气流温度、湿度、液态水含量、液态水滴粒径等结冰参数直接影响结冰传感器工作性能。飞机结冰传感器通常安装于机体表面,一般分为外露安装和齐平安装两种方法,外露安装是结冰探头从飞机机体伸出,通常是安装在机头一侧;齐平安装是将传感器埋装于易结冰部位,结冰探头与飞机表面(如机翼前缘)齐平。
目前外露安装仍然是主流。气流温度、湿度、液态水含量、液态水粒径等结冰参数直接影响结冰传感器工作性能。
为了达到隐蔽性能和低可探测性,减少外露传感器安装,部分飞机结冰传感器安装于进气道壁面,但又不能影响进气道的畸变特性和总压恢复系数。与来流比较,进气道内有大流量高速气流流动,进气道内气流温度、湿度、液态水含量、液态水粒径等结冰参数沿程会发生变化,直接影响进气道结冰探测性能。如果直接将飞机来流环境中的结冰参数分布直接应用到进气道内结冰探测性能分析和评估,忽略了结冰参数在进气道内环境发生的变化,结冰传感器探测精准度会造成一定的误差。
为研究进气道内结冰参数变化,国内外很多学者开展了进气道沿程结冰参数变化数值模拟研究,如南京航空航天大学的胡娅萍、庞黎刚等开展了S型进气道沿程结冰参数变化的数值模拟,北京航空航天大学的申晓斌、林贵平等开展了三维发动机进气道水滴撞击特性分析,取得一些研究成果,以上成果都是建立在数值计算基础上,缺少试验验证平台和试验模拟方法。
发明内容
为了解决现有技术的不足,本发明提出了一种进气道内外结冰参数关系的测试方法、系统和用途。
本发明通过试验的方法测量得到设定结冰试验条件下,进气道内部沿程的参数变化情况,并建立神经网络模型,带入试验参数进行模型训练,得到训练后的模型。该训练后的模型可以直接用于预测在设定试验条件下进气道内部沿程的结冰参数,由此为将结冰传感器设置在进气道内部对飞机表面的结冰探测的研究提供了数据支撑,相比于完全通过数值模拟的方法,得到的预测结果相对精度更高一些。
一种进气道内外结冰参数关系的测试方法,其特征在于,包括如下步骤:
S100:获得进气道模型,在进气道模型的出口端设置抽气设备,并在进气道模型内设置至少一组环境参数测量装置;
S200:设定结冰试验条件,进行结冰试验,并通过测量装置测量进气道内的环境参数;
S300:建立神经网络模型,将设定结冰试验条件的环境参数作为输入参数,测量得到的进气道内的环境参数作为输出参数,训练该神经网络模型,得到训练后的神经网络模型,从而得到进气道内外结冰参数的关系。
步骤S300中,将进气道流量系数作为输入参数进行神经网络模型训练。
进一步地,步骤S300中,神经网络模型的输入参数还包括所测得的环境参数所处在进气道内的位置信息。
进一步地,将所述一组环境参数测量装置设置在进气道的同一截面上。
进一步地,所述环境参数测量装置包括皮托管、温度传感器和云雾参数测量设备。
进一步地,在进气道沿程设置多组环境参数测量设备,从而得到在一个设定结冰试验条件下进气道内沿程的环境参数变化情况。
本发明还提供一种进气道内外结冰参数关系的测试系统,其特征在于,用于执行如前所述的一种进气道内外结冰参数关系的测试方法,包括进气道模型,至少一组环境参数测量装置,以及数据处理模块,所述至少一组环境参数测量装置设置在进气道模型内,将测量的信号传输到所述数据处理模块;所述数据处理模块建立神经网络,并采用采集到的数据进行模型训练,得到进气道内外结冰参数的关系。
进一步地,所述环境参数测量装置包括皮托管、温度传感器和云雾参数测量设备。
进一步地,在进气道沿程设置多组环境参数测量设备。
如前所述的一种进气道内外结冰参数关系的测试系统,其特征在于,用于根据设定结冰试验条件预测进气道内沿程的结冰参数变化。
采用本发明的一种进气道内外结冰参数关系的测试方法、系统,相对于现有技术,至少具有如下优点:
1、本发明提出了一种通过试验的方法测试进气道内外结冰参数的方法,并将试验所得的参数用于训练神经网络模型,得到训练后的神经网络模型能够用于预测给定结冰试验条件下,进气道内部沿程的结冰参数。
2、本发明设定试验条件时,考虑到飞机在不同的飞行状态下,实际进入进气道的空气量可能并不等于前方气流流经入口界面的空气流向,因此定义了进气道流量系数。在飞机不同的飞行状态下设定不同的进气道流量系数,从而更加准确地试验和预测不同飞行状态下进气道沿程的结冰参数的变化。
3、采用本发明的方法可以通过增加试验数据的方式提高预测模型的准确性,相对于现有技术采用数值模拟的方法进行模拟计算,准确性更高。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例技术方案,下面将对本发明实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面所描述的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例的一种进气道内外结冰参数关系的测试方法。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。
实施例1
如图1所示本发明提供了一种一种进气道内外结冰参数关系的测试方法,包括如下步骤:
S100:获得进气道模型,在进气道模型的出口端设置抽气设备,并在进气道模型内设置至少一组环境参数测量装置;
根据实际使用的进气道设计进气道模型,可以采用1:1的模型,也可以根据试验条件设计缩比模型,在此不再详细赘述;
一般发动机进气道都有发动机在吸气,为了准确地模拟真实使用情况,在进气道模型的出口端设置抽气装置,抽气装置的抽气速率根据真实使用情况进行设定。
本实施例中,在进气道模型中设置至少一组环境参数测量装置,作为优选,在进气道沿程设置多组环境参数测量装置,以得到进气道沿程上环境参数的变化情况,作为优选,记录每组环境参数测量装置的测量位置,一起对神经网络模型进行训练(见下文)。
同一组环境参数测量装置设置在进气道的同一截面上,以便准备反映同一截面上的环境参数情况。
所述环境参数测量装置包括皮托管、温度传感器和云雾参数测量设备,皮托管用于测量进气道模型内的气流速度、温度传感器用于测量进气道模型内的气流温度,云雾参数测量设备测得的液态水含量、液态水粒径等参数;当然,本领域技术人员还可以根据实际研究的需求设计测量装置测量所需的参数。
S200:设定结冰试验条件,进行结冰试验,并通过测量装置测量进气道内的环境参数;
本实施例中,设定的结冰试验条件可以根据试验人员的经验确定,也可以通过CCAR25部附录来确定。
飞机结冰状态主要分为“最大连续结冰 ”和“最大间断结冰 ”,其中 “最大连续结冰”状态主要发生于巡航阶段遭遇面积较大的层云导致结冰; “最大间断结冰 ”状态主要发生于起飞或降落阶段遭遇积云导致结冰;参照飞机技术参数和CCAR25部附录C中规定飞机在不同速度、高度、温度条件下可能遭遇的结冰气象条件包线,在飞机不同飞行高度、飞行速度和温度等飞行条件下,选取不同MVD和LWC进行试验,得到设定的结冰试验条件。
本实施例中,考虑到飞机在不同的飞行状态下,实际进入进气道的空气量可能并不等于前方气流流经入口界面的空气流向,因此定义了进气道流量系数。在飞机不同的飞行状态下设定不同的进气道流量系数,从而更加准确地试验和预测不同飞行状态下进气道沿程的结冰参数的变化。
本领域技术人员可以理解,为了使得后续经过训练的神经网络模型更加准确,应当选用以上三种飞行状态下分别进行多组结冰试验条件进行试验。
S300:建立神经网络模型,将设定结冰试验条件的环境参数作为输入参数,测量得到的进气道内的环境参数作为输出参数,训练该神经网络模型,得到训练后的神经网络模型,从而得到进气道内外结冰参数的关系。
构建神经网络模型和训练神经网络模型的方法属于本领域的常规技术,在此不再赘述。本领域技术人员可以选用合适的神经网络模型,选用尽量多的试验数据进行模型训练即可。
为了便于后续根据训练好的模型预测进气道内沿程上的环境参数,作为优选,将结冰试验条件,进气道流量系数,进气道沿程的位置作为输入参数,将进气道内对应位置处测量得到的环境参数作为输出参数进行模型训练。
实施例2
本实施例提供了一种进气道内外结冰参数关系的测试系统,用于执行实施例1所述的一种进气道内外结冰参数关系的测试方法,包括:进气道模型,至少一组环境参数测量装置,以及数据处理模块,所述至少一组环境参数测量装置设置在进气道模型内,将测量的信号传输到所述数据处理模块;所述数据处理模块建立神经网络,并采用采集到的数据进行模型训练,得到进气道内外结冰参数的关系。
作为优选,在进气道沿程设置多组环境参数测量设备,这样可以测量多组沿程变化的环境参数,用于模型训练时能够得到在一个设定结冰试验条件下进气道内沿程的环境参数变化情况。
同时,环境参数测量装置包括皮托管、温度传感器和云雾参数测量设备,皮托管用于测量进气道模型内的气流速度、温度传感器用于测量进气道模型内的气流温度,云雾参数测量设备测得的液态水含量、液态水粒径等参数;当然,本领域技术人员还可以根据实际研究的需求设计测量装置测量所需的参数。
本领域技术人员可以理解,采用本实施例的测试系统可以获得训练好的神经网络模型,该模型可以用来根据设定结冰试验条件预测进气道内沿程的结冰参数变化,获得进气道沿程上的结冰参数,用以为结冰传感器的位置确定,以及根据进气道内外结冰参数的关系,通过设置在进气道内的结冰传感器探测飞机表面的结冰情况提供试验数据参考。
以上所述仅为本发明较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改,等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种进气道内外结冰参数关系的测试方法,其特征在于,包括如下步骤:
S100:获得进气道模型,在进气道模型的出口端设置抽气设备,并在进气道模型内设置至少一组环境参数测量装置;
S200:设定结冰试验条件,进行结冰试验,并通过测量装置测量进气道内的环境参数;
S300:建立神经网络模型,将设定结冰试验条件的环境参数作为输入参数,测量得到的进气道内的环境参数作为输出参数,训练该神经网络模型,得到训练后的神经网络模型,从而得到进气道内外结冰参数的关系;
步骤S300中,将进气道流量系数作为输入参数进行神经网络模型训练;
步骤S300中,神经网络模型的输入参数还包括所测得的环境参数所处在进气道内的位置信息。
2.如权利要求1所述的一种进气道内外结冰参数关系的测试方法,其特征在于,将所述一组环境参数测量装置设置在进气道的同一截面上。
3.如权利要求2所述的一种进气道内外结冰参数关系的测试方法,其特征在于,所述环境参数测量装置包括皮托管、温度传感器和云雾参数测量设备。
4.如权利要求3所述的一种进气道内外结冰参数关系的测试方法,其特征在于,在进气道沿程设置多组环境参数测量设备,从而得到在一个设定结冰试验条件下进气道内沿程的环境参数变化情况。
5.一种进气道内外结冰参数关系的测试系统,其特征在于,用于执行如权利要求1-4任一所述的一种进气道内外结冰参数关系的测试方法,包括进气道模型,至少一组环境参数测量装置,以及数据处理模块,所述至少一组环境参数测量装置设置在进气道模型内,将测量的信号传输到所述数据处理模块;所述数据处理模块建立神经网络,并采用采集到的数据进行模型训练,得到进气道内外结冰参数的关系。
6.如权利要求5所述的一种进气道内外结冰参数关系的测试系统,其特征在于,所述环境参数测量装置包括皮托管、温度传感器和云雾参数测量设备。
7.如权利要求6所述的一种进气道内外结冰参数关系的测试系统,其特征在于,在进气道沿程设置多组环境参数测量设备。
8.如权利要求5-7任一所述的一种进气道内外结冰参数关系的测试系统,其特征在于,用于根据设定结冰试验条件预测进气道内沿程的结冰参数变化。
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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