CN116739226A - 一种基于误差传播的风洞试验数据质量评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及风洞数据处理领域，公开了一种基于误差传播的风洞试验数据质量评估方法，包括根据具体的风洞试验，获取风洞试验开始前的准备数据，按照不确定度评定方法，对所述准备数据进行分析，并评估风洞试验中准备数据的不确定度；本发明以风洞试验数据的不确定度评估，可以对试验获得的每个数据质量作出完善的、科学的评估，通过评估分析找出改进数据质量的方法与措施，达到改进试验质量的目的。
Description
技术领域
本发明涉及风洞数据处理领域，具体讲是一种基于误差传播的风洞试验数据质量评估方法。
背景技术
随着基地风洞试验装备技术性能的不断提高，信息化、智能化等高新技术的大量应用，以及一体化联合作战的现实要求，对使用维护中的计量保障工作提出了新的要求和挑战，迫切需要开展装备全寿命计量保障研究，解决其服役后存在的诸多计量保障难题。
目前惯例是建立了较为完备的计量保障体系，制订了一系列规章制度和标准，确保装备在研制、生产、使用维护全过程中的计量保障能力。目前的方法仅适用于检测设备的性能验证，设计评估采用定性评审方式为主，评估不充分。
发明内容
因此，为了解决上述不足，本发明在此提供一种基于误差传播的风洞试验数据质量评估方法；该方法是计量工作作为空气动力领域一项重要的技术基础工作，在构成基地气动力试验鉴定与评估能力、评价风洞试验装备性能、保证科研试验数据质量等方面始终发挥着重要的技术基础支撑和保障作用。
具体的，一种基于误差传播的风洞试验数据质量评估方法，包括如下步骤：
S100、根据具体的风洞试验，获取风洞试验开始前的准备数据，所述准备数据是根据拟采用的试验技术或测试仪器性能参数或经验数据，所述风洞试验的理论基础是相似理论，遵循12个无量纲参数的相似准则；
S200、按照不确定度评定方法，对所述准备数据进行分析，并评估风洞试验中准备数据的不确定度；其中对准备数据进行分析是根据误差分配和测量不确定度评定原理，分析可能影响试验结果的因素；其中评估风洞试验中准备数据的不确定度是对所述因素逐一建立数学模型，对技术指标的分解和分配进行实现。
可选的，可能影响试验结果的因素包括风洞试验段建设尺寸、标准模型加工、天平校准架安装、风洞流场品质、数据质量评估方法。
可选的，所述风洞试验为气动力试验，在该气动力试验中的准备数据至少包括物体表面相对粗糙度、物体弹性变形、斯特罗哈数、马赫数、雷诺数、湍流度、佛劳德数、比热比和普朗特数。
进一步的，所述一种基于误差传播的风洞试验数据质量评估方法，还包括步骤S300、根据准备数据的不确定度预测风洞试验结果的不确定度。
进一步的，所述一种基于误差传播的风洞试验数据质量评估方法，还包括步骤S400、根据实际风洞试验结果，评定风洞试验的最终不确定度。
本发明中风洞试验数据的不确定度评估，可以对试验获得的每个数据质量作出完善的、科学的评估，通过评估分析找出改进数据质量的方法与措施，达到改进试验质量的目的。将试验准备期间获得的基本参数测值及其不确定度，将不确定度植入风洞测控装置中，在风洞数据采集系统工作同时，测得基本变量值，然后根据数据求得灵敏度系数，进而求得结果的精度极限、偏离极限和总不确定度。
本发明具有如下优点：
本发明以风洞试验数据的不确定度评估，可以对试验获得的每个数据质量作出完善的、科学的评估，通过评估分析找出改进数据质量的方法与措施，达到改进试验质量的目的。
附图说明
图1是本发明的步骤流程示意图；
图2是空气动力试验无量纲参数误差分析模型。
具体实施方式
下面将结合附图1-图2对本发明进行详细说明，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
目前的质量评估方法中，一般是建立了较为完备的计量保障体系，制订了一系列规章制度和标准，确保装备在研制、生产、使用维护全过程中的计量保障能力。但是该方法仅适用于检测设备的性能验证，设计评估采用定性评审方式为主，评估不充分。
基于上述问题，如图1所示，本发明在此提供一种基于误差传播的风洞试验数据质量评估方法，包括如下步骤：
S100、根据具体的风洞试验，获取风洞试验开始前的准备数据，所述准备数据是根据拟采用的试验技术或测试仪器性能参数或经验数据，所述风洞试验的理论基础是相似理论，遵循12个无量纲参数的相似准则。
S200、按照不确定度评定方法，对所述准备数据进行分析，并评估风洞试验中准备数据的不确定度；其中对准备数据进行分析是根据误差分配和测量不确定度评定原理，分析可能影响试验结果的因素；其中评估风洞试验中准备数据的不确定度是对所述因素逐一建立数学模型，对技术指标的分解和分配进行实现。
可选的，可能影响试验结果的因素包括风洞试验段建设尺寸、标准模型加工、天平校准架安装、风洞流场品质、数据质量评估方法。
示例性的，以气动力试验为例，在该气动力试验中的准备数据至少包括物体表面相对粗糙度、物体弹性变形相似准则、斯特罗哈数、马赫数、雷诺数、湍流度、佛劳德数、比热比和普朗特数。
S300、根据准备数据的不确定度预测风洞试验结果的不确定度。
S400、根据实际风洞试验结果，评定风洞试验的最终不确定度。
上述技术特征，利用统计技术和误差分析手段全面评估参试设备、试验方法、修正手段不确定度，评价试验数据质量；以误差溯源和质量控制为目标，以标准试验数据为依据，基于同一设备同期重复性试验，以及同量级不同设备相关性试验分析，为量化风洞试验数据不确定度提供框架。将试验准备期间获得的基本参数测值及其不确定度，将不确定度植入风洞测控装置中，在风洞数据采集系统工作同时，测得基本变量值，然后根据数据求得灵敏度系数，进而求得结果的精度极限、偏离极限和总不确定度。
在本实施例中，由于风洞试验系统的复杂性，要全面掌握所有的误差源并对其进行准确标定，是不现实的。因此，误差源的重要性分析就成为问题简化的重要手段。对已经识别的误差源，需要确定其相对重要性，对那些影响较大的重要误差源进行仔细校准和标定，而对于次要或影响较小的误差源可以简化处理甚至忽略不计。准确识别影响最终试验结果的重要误差源是开展试验质量评估的关键。
在本实施例中，试验不确定度评估时，利用统计技术和误差分析手段全面评估参试设备、试验方法、修正手段等不确定度，系统评价试验数据质量。以误差溯源和质量控制为目标，以行业内公认的、构型先进的标准化模型测力（压、热）试验数据为依据，基于同一设备同期重复性试验，以及同量级不同设备相关性试验分析，为量化并报告风洞试验数据不确定度提供一种全面的、合理的、可操作的框架。
在充分考虑风洞设备计量性需求的前提下，结合对风洞设备的计量经验、相应标准和相似装备的计量性指标，并结合总体原则确定候选方案。从可计量性的内涵分析，考虑以下三个方面的基本要素：
第一方面：A类（定性）要素；
A类要素反映了装备可计量性设计中的最基本问题，它包含的参量通常是一些较为直观的定性参量，如：可达性，可拆卸性、互换性与标准化程度，模块化程度，防差错及识别标志等。
第二方面：B类（定量）要素；
B类要素包含了所有以时间为度量的参量，它反映了计量性的时间属性，如：平均修复时间、最大修复时间、重构时间、主要部件的平均更换时间和维修工时率以及平均预防修复时间等。
第三方面：C类（资源）要素；
C类要素反映了装备计量中对资源的依赖性，如：软件要求、维修硬件资源要求等。
按照要素归类更有利于对可计量性的总体把握，对不同装备系统中可根据需求对要素中内容进行调整。主要实施途径包括：强化装备可计量性的需求分析，从风险和故障识别梳理计量保障需求，实现影响风洞试验性能、人身和设备安全的关键参数全覆盖；开展原位、在线计量性设计，从测试性维修性相结合，合理规划计量接口，提高风洞实施原位、在线监测和校准的比率及其自动化水平，确保具有主要测量能力和激励能力；制定风洞中各类参数的计量周期，结合风洞维修体制要求，制定计量周期确定原则和方法，提升计量检测的工作效率并保证系统、设备在规定的计量周期内准确可靠；进行装备可计量性试验和验证，多层次、全面开展计量性验证试验，充分评估和验证计量性设计结果，寻找并改进问题，实现计量性研制能力的全面提升。
示例性的，以风洞试验中数量最多的气动力试验为例，运动在静止空气或者在气流中保持静止的物体，受到的气动力取决于一系列有关气流与物体的参数R，如图2所示。
，
其中，L为物体特征长度，单位是m；v为物体的运动速度，单位是m/s；ρ为空气的密度，单位是kg·m −1 ；h为物体表面粗糙度的特征尺寸，单位是m；α为攻角，单位是rad；β为偏航角，单位是rad；E为模型的弹性模量，单位是Pa；n s为运动部件的频率或者转数，单位是s−1；m为物体单位长度的质量，单位是kg·m−1；P为空气的压力，单位是Pa；µ为空气的粘性系数，单位是Pa·s；为空气平均脉动速度的平方，单位是m2·s−2；C p 为空气的定压比热，单位是J·kg −1·K−1；C v为空气的定容比热，单位是J·kg −1 ·K −1 ；λ为空气的热传导系数，单位是W·kg−1·K−1；V为物体的体积，单位是m3；γ是指俯仰角，单位是rad。根据相似准则指空气动力系数/>表达如下
其中，相似准则列表如表1所示。
表1：相似准则
；
其中，。
根据链式求导法则，所有的空气动力系数的不确定度都可以进一步通过全微分溯源到更基本的量或者直接测量的量：
；
通过上述关系，可以逐步构建起风洞试验性能的溯源树；最终，可以给出不确定度传递图；从而确定能够被某种仪器、设备或者测量过程直接评估的量。
；
其中：是X轴上第/>个分量，/>，是物体的加速度，/>是重力加速度；测量上述量值的仪器或者测量过程，则通过校准设备、平台和评估系统来确定其不确定度。由此，评估风洞气动力测量不确定度的关键问题包括两个部分：空气动力系数的不确定度/>的评估和空气动力系数X轴方向上求导/>的计算。通过规范的A类、B类不确定评估流程，可以在分析测量和校准过程得到。对偏微分和导数的求取，通常有三类办法：数值求导、解析法和基于计算图的自动微分。
上述方法从风洞的主要技术指标体系入手，针对典型测力试验过程，建立数学模型，进行评估验证。以风洞试验数据的不确定度评估，可以对试验获得的每个数据质量作出完善的、科学的评估，通过评估分析找出改进数据质量的方法与措施，达到改进试验质量的目的。将试验准备期间获得的基本参数测值及其不确定度，将不确定度植入风洞测控装置中，在风洞数据采集系统工作同时，测得基本变量值，然后根据数据求得灵敏度系数，进而求得结果的精度极限、偏离极限和总不确定度。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (5)
1.一种基于误差传播的风洞试验数据质量评估方法，其特征在于：包括如下步骤：
S100、根据具体的风洞试验，获取风洞试验开始前的准备数据，所述准备数据是根据拟采用的试验技术或测试仪器性能参数或经验数据，所述风洞试验的理论基础是相似理论，遵循12个无量纲参数的相似准则；
S200、按照不确定度评定方法，对所述准备数据进行分析，并评估风洞试验中准备数据的不确定度；其中对准备数据进行分析是根据误差分配和测量不确定度评定原理，分析可能影响试验结果的因素；其中评估风洞试验中准备数据的不确定度是对所述因素逐一建立数学模型，对技术指标的分解和分配进行实现。
2.根据权利要求1所述一种基于误差传播的风洞试验数据质量评估方法，其特征在于，可能影响试验结果的因素包括风洞试验段建设尺寸、标准模型加工、天平校准架安装、风洞流场品质、数据质量评估方法。
3.根据权利要求2所述一种基于误差传播的风洞试验数据质量评估方法，其特征在于，所述风洞试验为气动力试验，在该气动力试验中的准备数据至少包括物体表面相对粗糙度、物体弹性变形、斯特罗哈数、马赫数、雷诺数、湍流度、佛劳德数、比热比和普朗特数。
4.根据权利要求1所述一种基于误差传播的风洞试验数据质量评估方法，其特征在于，还包括步骤S300、根据准备数据的不确定度预测风洞试验结果的不确定度。
5.根据权利要求4所述一种基于误差传播的风洞试验数据质量评估方法，其特征在于，还包括步骤S400、根据实际风洞试验结果，评定风洞试验的最终不确定度。
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