CN117725855A - 基于历史数据和实测数据融合的严重突风谱编制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于历史数据和实测数据融合的严重突风谱编制方法，包括：确定飞机任务剖面；获取实测载荷数据，并将其分离出实测突风过载数据；基于实测突风过载数据获得基于任务段的实测突风过载累积超越数曲线；获取历史突风速度累积超越数曲线，并转化为历史突风过载累积超越数曲线，将实测突风过载累积超越数曲线和历史突风过载累积超越数曲线合并为突风过载累积超越数曲线族；计算各任务段下的严重突风过载累积超越数曲线；基于各任务段下的严重突风过载累积超越数曲线计算当量载荷，编制严重突风谱。本发明在实测突风数据较少的情况下，参考并结合了历史突风载荷数据，采用该方法编制的严重谱进行疲劳试验可以减少试验时间。

Description

基于历史数据和实测数据融合的严重突风谱编制方法

技术领域

本发明涉及突风谱编制技术领域，更具体的说是涉及基于历史数据和实测数据融合的严重突风谱编制方法。

背景技术

飞行载荷谱是指飞机在飞行中机体经受的载荷时间历程编制的谱，通过专门的测试改装和飞行试验实测编制飞机的实测飞行载荷谱，用于确定和验证飞机的设计使用寿命，是飞机结构疲劳定延寿的前提。突风载荷在飞行载荷中损伤占比较高，编制飞机实测突风谱对于军/民机的延寿具有重要意义。航空业积累了大量的测量数据，形成了基于突风速度超越数曲线的突风谱编制方法，包括欧洲的‘TWIST’法和波音的‘5×5’谱法。然而，这些方法一般只用于编制突风的平均强度谱，无法反映突风的分散程度。

即使是按相同的使用要求使用的飞机，机群内不同飞机的载荷-时间历程具有明显的差异，对应着载荷谱的分散性，而耐久性分析和试验必须在确定(唯一)的载荷谱下进行。从而如何选取和编制合理的载荷谱成为了结构耐久性分析和评定的关键，为此提出了“严重谱”，严重谱有着能够暴露飞机本身的失效特征和减少试验时间的优点，因此严重谱在当今实测谱的编制中的应用也越来越多。

对于实测严重谱编制过程，还存在着突风次数少，实测数据几乎不包含突风的情况。因此，有必要提出一种在实测突风数据较少的情况下，充分考虑实测突风和过往突风载荷分散性的飞机严重突风实测谱编制方法。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种基于历史数据和实测数据融合的严重突风谱编制方法，该方法编制的严重谱可以减少疲劳试验的时间，并且定寿时使用的分散系数只需考虑结构的分散系数。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

基于历史数据和实测数据融合的严重突风谱编制方法，包括：

S1：确定飞机任务剖面，并确定任务剖面的任务段构成、顺序、比例及参数；

S2：获取实测载荷数据，对实测载荷数据进行标准化处理，并将其分离出实测突风过载数据；

S3：基于实测突风过载数据获得基于任务段的实测突风过载累积超越数曲线；

S4：获取历史突风速度累积超越数曲线，并转化为对应该型飞机的历史突风过载累积超越数曲线，将实测突风过载累积超越数曲线和历史突风过载累积超越数曲线合并为突风过载累积超越数曲线族；

S5：对突风过载累积超越数曲线族进行分级离散，得到每个任务段各级载荷下预设覆盖率的超越数；取各级载荷下预设覆盖率的超越数进行拟合，得到各任务段下的严重突风过载累积超越数曲线；

S6：基于各任务段下的严重突风过载累积超越数曲线计算当量载荷，编制严重突风谱。

优选的，SI中，任务段参数包括任务段高度、飞行速度、飞行距离、飞行时间和飞机的重量；任务段的划分判据为：

a)爬升开始点按襟翼偏角变为0°为判据；

b)爬升结束点按高度曲线转平的转折点为判据；

c)平飞结束点按高度曲线下降的转折点为判据；

d)下滑结束点按襟翼偏角变为35°为判据。

优选的，S2包括：

S21：获取实测载荷数据，并按照下式对实测载荷数据进行标准化处理：

△n_y0＝△n_yi*Gi/G₀

其中，△n_y0为按标准任务段规定修正后的过载值；△n_yi为实测过载值，Gi为飞机真实质量，G₀为当前任务剖面、当前任务段下的标准飞机质量；

S22：按照预设分离条件对标准化处理后的实测载荷数据中的机动过载和突风过载进行分离；所述预设分离条件为：

a)过载变化小于预设值且持续时间超过2s的情况为机动过载，否则为突风过载；b)带有舵面偏角绝对值等于或大于4°的过载为突风过载，否则为机动过载；c)对于爬升和下滑任务段，所有载荷均为突风过载；

S23：对分离后的实测突风过载数据进行峰值和谷值进行检测，滤掉峰值和谷值之间的数据，保留峰值点和谷值点。

优选的，S3包括：

S31：对实测突风过载数据的峰值和谷值进行计数：将各任务段1g过载状态作为基准，当两个峰值之间的谷值或两个谷值之间的峰值不超过该任务段基准的上偏差或下偏差时，记录其中的最大峰值或最大谷值；

S32：将最大峰值和最大谷值对应的实测突风过载数据分别作为正向突风过载累积超越数和负向突风过载累积超越数，并对正向突风过载累积超越数和负向突风过载累积超越数取平均，得到基于任务段的突风过载累积超越数数据；

S33：对突风过载累积超越数数据进行标准化处理：

其中，t_M为实测飞行时间；t_S为当前任务段的标准时间；N_ib为实测飞行时间得到的第i级载荷的累积超越数；N_i为标准时间的第i级载荷的突风过载累积超越数数据；

S34：将标准化后的每个任务段突风过载累积超越数数据对(Δn_y,N_Y)_i进行拟合，得到基于任务段的实测突风过载累积超越数曲线，拟合方程为：

Δn_y＝a*lgN_Y+b

其中，a、b为拟合方程系数，N_Y为突风过载累积超越数。

优选的，S4具体包括：

S41：获取历史突风速度累积超越数曲线，并通过载荷响应算法计算对应的历史突风过载累积超越数曲线:

式中：Δn为突风载荷系数增量；R为机翼与机身的垂直突风响应参数；U_de为折算当量突风速度；ρ₀为海平面空气密度；C_Nα为升力线斜率；V_e为当量空速；G/S为翼载；K_W为离散突风减缓因子；μ_g为飞机质量参数；g为重力加速度；C为机翼平均几何弦长；ρ_h为所在高度空气密度；

S42：将对应任务段下的历史突风过载累积超越数曲线和实测突风过载累积超越数曲线按一定权重进行组合得到突风过载累积超越数曲线族。

优选的，S5包括：

S51：将突风过载累积超越数曲线族进行离散化，，离散为(Δn_y，N)_i(i＝1，…，n)数据对，获得不同突风过载对应的超越数ΔN_i＝N_i-N_i-1，获得不同突风过载对应的超越数数据对(Δn_y，ΔN)_i(i＝1，…，n)；

S52：采用随机变量模型，假定指定过载Δn_y对应的超越数ΔN服从对数正态分布，根据似然函数求解目标分布参数μ和σ，求解方程为：

S53：根据目标分布参数对每一任务段的各级载荷，计算每个任务段各级载荷下预设覆盖率的超越数：

其中，μ_i、σ_i分别为第i级过载n_y,i对应的超越数的对数中值和标准差；ΔN_90,i为预设覆盖率为90％的超越数；μ₉₀为标准正态分布的覆盖率为90％的分位数；

S54：对每个任务段各级载荷下预设覆盖率的超越数进行拟合，各任务段下的严重突风过载累积超越数曲线；

S55：对各任务段下的严重突风过载累积超越数曲线进行高载截取和低载截除。

优选的，S6包括：

S61：基于各任务段下的严重突风过载累积超越数曲线计算当量载荷；

S62：以具有最高载荷的飞行/下滑段飞行谱为基准，假设每次飞行/下滑段中最高载荷为正态对数极值分布，确定各类飞行出现的次数；

S63、将第j种任务剖面的第i个任务段的第k种飞行类型单次起落下各级载荷及其相应频数联系起来，随机交替选取峰值、谷值进行随机成对编排，形成对应任务段特定飞行类型的载荷谱，得到各个任务段下各种飞行类型的任务段谱；

S64、按每个任务剖面下的任务段顺序，对该任务剖面下的任务段谱进行排序，得到一次完整飞行下的任务剖面谱；

S65、将每次完整飞行下的全部任务剖面谱进行排序，得到最终的严重突风谱。

优选的，当量载荷具体计算过程为：

假设需进行当量载荷计算的离散段，其当量载荷为Δn_yd，当量载荷循环次数为N_eq，采用m段直线代替该离散段的曲线，第i段的线性方程为：

Ag＝a_ilgN+b_i

式中，a_i、b_i为第i段载荷谱曲线的常数；

则当量载荷为：

式中：

S为材料S-N曲线斜度参数，n为当量载荷的循环次数、Δg_i,Δg_i+1是指第i段曲线的最小Δg和最大Δg；

当量载荷循环次数：

经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明公开提供了一种基于历史数据和实测数据融合的严重突风谱编制方法，在实测突风数据较少的情况下，充分考虑实测突风特点和过往突风数据分散性，通过将实测突风过载累积超越数曲线和历史突风过载累积超越数曲线合并为突风过载累积超越数曲线族，得到各任务段下的严重突风过载累积超越数曲线，可以减少疲劳试验的时间，并且定寿时使用的分散系数只需考虑结构的分散系数。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对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，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1附图为基于历史数据和实测数据融合的严重突风谱编制方法流程图。

图2附图为峰谷值检测示意图。

图3附图为限制跨均峰值计数示意图。

图4附图为历史突风速度累积超越数曲线图。

图5附图为历史突风过载累积超越数曲线图。

图6附图为分布参数μ的拟合结果示意图。

图7附图为分布参数σ的拟合结果示意图。

图8附图为严重累积超越数曲线示意图。

图9附图为A飞行类型随机谱示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，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。

本发明实施例公开了一种基于历史数据和实测数据融合的严重突风谱编制方法，如图1所示，包括：

S1：确定飞机任务剖面，并确定任务剖面的任务段构成、顺序、比例及参数；

S2：获取实测载荷数据，对实测载荷数据进行标准化处理，并将其分离出实测突风过载数据；

S3：基于实测突风过载数据获得基于任务段的实测突风过载累积超越数曲线；

S3：获取历史突风速度累积超越数曲线，并转化为对应该型飞机的历史突风过载累积超越数曲线；

S4：将实测突风过载累积超越数曲线和历史突风过载累积超越数曲线合并为突风过载累积超越数曲线族；

S5：对突风过载累积超越数曲线族进行分级离散，得到每个任务段各级载荷下预设覆盖率的超越数；取各级载荷下预设覆盖率的超越数进行拟合，得到各任务段下的严重突风过载累积超越数曲线；

S6：基于各任务段下的严重突风过载累积超越数曲线计算当量载荷，编制严重突风谱。

下面对上述各步骤进行进一步说明。

在一个具体实施例中，S1包括：确定任务剖面，包括任务剖面比例及任务剖面，确定任务剖面的任务段构成、顺序、比例及参数，参数包括任务段高度、飞行速度、飞行距离、飞行时间和重量；任务段的划分判据为：

a)爬升开始点按襟翼偏角变为0°为判据；

b)爬升结束点(即平飞开始点)按高度曲线转平的转折点为判据；

c)平飞结束点(即下滑开始点)按高度曲线下降的转折点为判据；

d)下滑结束点按襟翼偏角变为35°为判据。

在一个具体实施例中，S2包括：

S21：获取实测载荷数据n_y，并按照下式对实测载荷数据进行标准化处理：

△n_y0＝△n_yi*Gi/G₀ (1)

其中，△n_y0为按标准任务段规定修正后的过载值；△n_yi为实测过载值，载荷真实质量数据按飞机重量减去油耗计算给出，油耗按总平均计算获得(计算平均油耗的时间从起飞滑行开始到着陆撞击结束)，Gi为飞机真实质量，G₀为当前任务剖面、当前任务段下的标准飞机质量；实测的过载n_y需要先减1，然后再进行标准化得到△n_y0.

S22：突风与机动过载的分离

实测载荷数据包含了机动和突风载荷，需要将突风和机动载荷进行分离，空中飞行的机动和突风载荷谱的判读按如下三个条件综合考虑确定：

按照预设分离条件对标准化处理后的实测载荷数据中的机动过载和突风过载进行分离；所述预设分离条件为：

a)过载变化小于预设值且持续时间超过2s的情况为机动过载，否则为突风过载；b)带有舵面偏角绝对值等于或大于4°的过载为突风过载，否则为机动过载；c)对于爬升和下滑任务段，由于机动动作较少，所以认为所有载荷均为突风过载，不再进行突风和机动的分离；

S23：峰谷值采集：

所谓峰谷值检测就是在计数处理过程中，将所有峰值和谷值检测出来，滤掉峰值和谷值之间的数据，同时保留对应采样点序号。如图2所示，保留Δn_z1、Δn_z3、Δn_z5、Δn_z6、Δn_z7、Δn_z8、Δn_z10峰谷点，去掉Δn_z2、Δn_z4、Δn_z9采样点。

如果满足

则取峰值(或谷值)一次。

在一具体实施例中，S3突风过载累积超越数曲线族统计分析具体包括：

S31：对实测突风过载数据的峰值和谷值进行计数：对实测突风过载数据的峰值和谷值进行计数：将各任务段1g过载状态作为基准，当两个峰值之间的谷值或两个谷值之间的峰值不超过该任务段基准的上偏差或下偏差时，记录其中的最大峰值(正过载是为峰值)或最大谷值(负过载时为谷值)；

该方法可概括为限制跨均峰值计数，如图3所示，取上下偏差为最大峰值的20％，该偏差即为限制条件，该方法是在峰值法的基础上，加上一定的限制条件形成的计数方法。图中，空心点为计数点，实心点为滤除点。

S32：获取各级载荷突风过载累积超越数数据：选定若干级载荷，分别对正峰值和负谷值记正向突风过载累积超越数和负向突风过载累积超越数，分别记为N(+Δn_y)和N(-Δn_y)；

离散突风模型认为对于强度相同(即幅值相同)的突风扰动，正向(向上)和负向(向下)的出现概率是相等的，因此理论上实测得到的正向和负向突风过载累积超越数曲线应该对称。但是实际过程中，正向和负向的突风累积超越数曲线往往存在一定的差异，工程上采用几何平均来求得一个对称的突风过载对应累积超越数。这样就得到了±Δn_y的累积超越数曲线族，如式(3)所示：

S33：对突风过载累积超越数数据进行标准化处理：

由于载荷谱实测是任务段飞行时间与任务剖面中任务段标准时间存在差别，需要将实测的任务段突风过载累积超越数数据转换为标准时间的累积超越数数据：

其中，t_M为实测飞行时间；t_S为当前任务段的标准时间；N_ib为实测飞行时间得到的第i级载荷的累积超越数；N_Yi为标准时间的第i级载荷的突风过载累积超越数数据；

对各级载荷的突风过载累积超越数均按上述公式进行替换，即可得到标准时间的任务段突风过载累积超越数数据。

S34：将标准化后的每个任务段突风过载累积超越数数据对(Δn_y,N_Y)_i进行拟合，得到基于任务段的实测突风过载累积超越数曲线，拟合方程为：

Δn_y＝a*lgN_Y+b (5)

在一具体实施例中，S4具体包括：

S41：获取历史突风速度累积超越数曲线，并通过载荷响应算法计算对应的历史突风过载累积超越数曲线:

式中：Δn为突风载荷系数增量；R为机翼与机身的垂直突风响应参数(s/m)；U_de为折算当量突风速度(m/s)(简记为U_de或突风速度)；ρ₀为海平面空气密度(kg/s)；C_Nα为升力线斜率(1/rad)；V_e为当量空速(m/s)；G/S为翼载(N/m2)；K_W为离散突风减缓因子；μ_g为飞机质量参数；g为重力加速度(m/s2)；为机翼平均几何弦长(m)；ρ_h为所在高度空气密度(kg/m3)。

S42：将对应任务段下的历史突风过载累积超越数曲线和实测突风过载累积超越数曲线按一定权重进行组合得到突风过载累积超越数曲线族。

在一具体实施例中，S5具体包括：

S51：将突风过载累积超越数曲线族离散化：离散为(Δn_y，N)_i(i＝1，…，n)数据对，计算得到超越数ΔN_i＝N_i-N_i-1，获得不同突风过载对应的超越数数据对(Δn_y，ΔN)_i(i＝1，…，n)。

超越数分布特性检验：

通常采用随机变量模型，假定指定Δn_y对应的超越数ΔN服从对数正态分布。

分布参数估计：

对于特定任务段，实测样本较大时，建议采用最大似然估计方法估计分布参数。似然函数如下式所示：

式中x_i＝lgΔN_i。根据似然函数分别对μ和v求导为零来求解目标参数(μ，σ)：

其中，n为不同过载级数量，μ为对数平均值；σ为对数标准差；

S52：基于每一任务段的各级载荷，计算每个任务段各级载荷下预设覆盖率的超越数：

其中，μ_i、σ_i分别为第i级过载n_y,i对应的超越数的对数中值和标准差，严重谱应反映机群90％飞机的严重使用情况，对应的过载-累积超越数曲线为对应90％可靠度的累积超越数曲线。

S53：对每个任务段各级载荷下预设覆盖率的超越数拟合后进行高载截取和低载截除：

(1)高载截取

以1000次飞行该任务段出现1次的高载为截取值；

(2)低载截除

谱中通常含有大量小幅载荷循环，需要将这些小幅载荷删除或等损伤折算为某一级载荷。通常根据前述分析确定关键部位的疲劳极限，截除到70％～80％疲劳极限对应的过载值。

在一具体实施例中。S6具体包括：

S61：基于各任务段下的严重突风过载累积超越数曲线计算当量载荷，确定为5级载荷，编制基于任务段的5×5谱：当量载荷具体计算过程为：

假设需进行当量载荷计算的离散段，其当量载荷为Δn_yd，当量载荷循环次数为N_eq，采用m段直线代替该离散段的曲线，第i段的线性方程为：

Δg＝a_ilgN+b_i (11)

式中，a_i、b_i为第i段载荷谱曲线的常数；

则当量载荷为：

式中：

S为材料S-N曲线斜度参数；

当量载荷循环次数：

S62：确定飞行类型：中空飞行飞行任务剖面的载荷谱分别按5类不同的飞行类型编制。确定中空飞行典型飞行类型的原则是：以具有最高载荷的飞行/下滑段飞行谱为基准，假设每次飞行/下滑段中最高载荷为正态对数极值分布，确定各类飞行出现的次数；

下面以各种飞行类型的突风谱形状相似的假设，编制1000次飞行下各类飞行的突风增量过载谱(确定B_ij)；如表1所示。

表1 5×5谱

表中y₁+y₂+y₃+y₄+y₅应等于1000次飞行下该剖面所出现次数。按上述方法编制所有剖面下各种任务段的5×5谱。且对于每个任务剖面下的各个任务段的5×5谱的y₁、y₂、y₃、y₄、y₅都相同。

S63：根据编制的5×5谱中的数据，将第j种剖面第i个任务段的第k种飞行类型单次起落下各级载荷及其相应频数联系起来，随机交替选取峰、谷值(即：峰、谷值分别随机)进行随机成对编排，形成任务段特定飞行类型的载荷谱，记为(Δn_ydn，-Δn_ydm)h，并把该任务段谱(共j×i×k个)表示为以下的载荷对序列的形式：

f_i，j，k＝(Δn_ydn，-Δl_ydm)h (15)

式中，Δn_ydn为该任务段的第n(n＝1,2,3,4,5)级载荷，代表峰值载荷；-Δn_ydm为该任务段的第m(m＝1,2,3,4,5)级载荷，代表谷值载荷，h表示载荷循环峰谷值数据对。对于每种飞行类型的任务段的载荷对的总数量应与上表中的每次飞行合计循环数保持相等。按照这种方法，编制所有任务段下各种飞行类型的任务段谱(载荷对序列)。

S64：记第j种剖面的第k种飞行类型的的载荷谱为F_j,k。F_j,k可以表示为载荷对序列f_i,j,k按该剖面下的任务段顺序i(i＝1,2,3……m)进行排序，即f_1,j,k,f_2,j,k,f_3,j,k,f_4,j,k……f_m,j,k。这样就得到了一次完整飞行下的任务剖面谱。按上述方法编制所有任务剖面下各种飞行类型的任务剖面谱。将所有种类的任务剖面谱用向量形式表示为

B＝[F_1，1 … F_1,K F_2，1 … F₂，_K F_3，1 …F_3，K …… F_L，1 … F_L，K] (16)

例如：中空剖面下共有三个任务段，每种任务段五种飞行类型。则对于中空剖面共需要编制5种任务剖面谱，分别代表5种飞行类型。记为A1,B1,C1,D1,E1。编制A1谱时，将各个任务段下飞行类型为A类的谱排列起来，即f_1,j,k,f_2,j,k,f_3,j,k，即可得到A1谱，对于其他种类的任务剖面谱同理。

S65：将每次完整飞行下的全部任务剖面谱进行排序，得到最终的严重突风谱。

记1000次飞行下第j种剖面(j＝1，2...L)第k种飞行类型(k＝1，2…K)出现y_j，k次。将所有的y_j，k用向量形式表示为

A＝[y_1，1 … y_1，K y_2，1 … y_2，K y_3，1 … y_3，K …… y_L，1…y_L，K] (17)

式中，A为各种任务剖面谱出现次数的向量。其中

A向量和B向量是一一对应的关系，表示该任务剖面谱在这个1000次的块谱中共出现多少次。则总谱可以表示为任务剖面谱序列G

将G中每次完整飞行下的任务剖面谱重新排序，即可得到最终的飞-续-飞谱。具体方法如下：先将G的全部任务剖面按顺序以自然数序列编号，再将该编号分别与随机整数数列“x_is”对应起来，按x_is的数值大小进行排序(比如对应的x_is是5，那么对应的任务剖面谱放在第5位)这样就得到了最终的载荷谱。

随机排序方法具体为：

随机交替选取峰值、谷值和总载荷谱G的随机数列“x_i”的选取采用平方取中法的伪随机方法来实现，并通过调整随机参数给出合理的随机结果。

平方取中法：

首先由(19)式形成“x_i”数列，然后由(20)式得到随机数列“u_i”。计算u_i在总数列的按从小到大排列的顺序u_is，这样就得到了随机整数数列“u_is”。

关于(19)、(20)两式中的参数取值，通过改变s,x₀的大小，可以得到不同的随机数列。

下面结合具体实例对本发明进行进一步说明。

S1：确定任务剖面：

取某型飞机典型任务剖面为中空飞行。编制以1000次起落为单位。

表2中空剖面各任务段

S2：获取实测载荷数据：

共实测了某飞机10次起落的实测飞参数据，提供的飞参数据包括时间、飞行高度、重心处y向过载、左/右发剩余油量、襟翼偏角、升降舵偏角。

对实测载荷数据进行标准化处理：

任务段标准飞机质量数据见下表3，载荷真实质量数据按飞机重量减去油耗计算给出，油耗按总平均计算获得(计算平均油耗的时间从起飞滑行开始到着陆撞击结束)。对飞机重心y向过载数据按照S21进行标准化处理。

表3各任务段标准质量

任务段	总质量(kg)
		爬升	42000
空中飞行	40000
		下滑	35000

峰谷值采集：按照S23对统计参数进行峰谷值检测得到突风过载峰谷值数据对(Δn_y峰，Δn_y谷)_i。

S3：突风过载累积超越数曲线族统计分析

以Δn_y＝0.05g起始，取间隔0.05g。采用S31对标准化的过载时间历程进行过载时间历程计数，得到了突风过载峰谷值数据对(Δn_y峰，Δn_y谷)_i，这里的峰值均为正过载，谷值均为负过载。

对正峰值过载和负谷值过载分别进行突风过载累积超越数的计数。考虑飞行持续时间，并对各级过突风载累积超越数进行标准化处理，任务段标准时间见表2。

S4：共搜集6型飞机的历史突风速度累积超越数曲线，并转换为历史突风过载累积超越数曲线。

对于中空任务段的平飞任务段，其高度为6000米左右，对应约9500ft-19500ft高度左右对应的空域。其突风速度累积超越数曲线和突风过载累积超越数曲线如下图4和图5所示。

以实测比历史等于10比6的比例进行曲线族的统计，即对于所有任务段，将实测的10次起落下的突风过载超越数曲线与历史文献中该任务段对应高度下的历史实测的6个型号下的突风过载累积超越数曲线共同构成突风过载累积超越数曲线族。

S5：基于S51方法对各级过载超越数进行了分布参数估计，以Δn_y＝0.05g起始，取间隔0.05g进行拟合，中空平飞任务段结果如下图6和图7所示。

采用S52方法绘制严重累积超越数曲线，其中中空爬升任务段的严重累积超越数曲线见图8。

高载截取和低载截除

(1)高载截取

各任务段的高载截取值见下表4。

表4各任务段的高载截取值

任务段	高载截取值/g
		中空平飞	0.98

(2)低载截除

各任务段的低载删除值见下表5。

表5各任务段的低载删除值

任务段	低载删除值/g
		中空平飞	0.17

S6：载荷谱编制：

根据编制原则，分别给出了严重突风谱中空飞行剖面的飞行类型次数，严重突风谱的飞行类型次数见表6，中空飞行剖面下的爬升任务段的突风谱见表7。

表6典型飞行剖面的飞行类型次数(1000次飞行)

表7中空飞行爬升突风谱

根据以上原则编制疲劳载荷谱(载荷时间序列)，中空飞行爬升任务段A飞行类型的随机谱见图9。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

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 (8)

1.基于历史数据和实测数据融合的严重突风谱编制方法，其特征在于，包括：

S1：确定飞机任务剖面，并确定任务剖面的任务段构成、顺序、比例及参数；

S2：获取实测载荷数据，对实测载荷数据进行标准化处理，并将其分离出实测突风过载数据；

S3：基于实测突风过载数据获得基于任务段的实测突风过载累积超越数曲线；

S4：获取历史突风速度累积超越数曲线，并转化为对应该型飞机的历史突风过载累积超越数曲线，将实测突风过载累积超越数曲线和历史突风过载累积超越数曲线合并为突风过载累积超越数曲线族；

S5：对突风过载累积超越数曲线族进行分级离散，得到每个任务段各级载荷下预设覆盖率的超越数；取各级载荷下预设覆盖率的超越数进行拟合，得到各任务段下的严重突风过载累积超越数曲线；

S6：基于各任务段下的严重突风过载累积超越数曲线计算当量载荷，编制严重突风谱。

2.根据权利要求1所述的基于历史数据和实测数据融合的严重突风谱编制方法，其特征在于，SI中，任务段参数包括任务段高度、飞行速度、飞行距离、飞行时间和飞机的重量；任务段的划分判据为：

a)爬升开始点按襟翼偏角变为0°为判据；

b)爬升结束点按高度曲线转平的转折点为判据；

c)平飞结束点按高度曲线下降的转折点为判据；

d)下滑结束点按襟翼偏角变为35°为判据。

3.根据权利要求1所述的基于历史数据和实测数据融合的严重突风谱编制方法，其特征在于，S2包括：

S21：获取实测载荷数据，并按照下式对实测载荷数据进行标准化处理：

△n_y0＝△n_yi*Gi/G₀

其中，△n_y0为按标准任务段规定修正后的过载值；△n_yi为实测过载值，Gi为飞机真实质量，G₀为当前任务剖面、当前任务段下的标准飞机质量；

S22：按照预设分离条件对标准化处理后的实测载荷数据中的机动过载和突风过载进行分离；所述预设分离条件为：

a)过载变化小于预设值且持续时间超过2s的情况为机动过载，否则为突风过载；b)带有舵面偏角绝对值等于或大于4°的过载为突风过载，否则为机动过载；c)对于爬升和下滑任务段，所有载荷均为突风过载；

S23：对分离后的实测突风过载数据进行峰值和谷值进行检测，滤掉峰值和谷值之间的数据，保留峰值点和谷值点。

4.根据权利要求3所述的基于历史数据和实测数据融合的严重突风谱编制方法，其特征在于，S3包括：

S31：对实测突风过载数据的峰值和谷值进行计数：将各任务段1g过载状态作为基准，当两个峰值之间的谷值或两个谷值之间的峰值不超过该任务段基准的上偏差或下偏差时，记录其中的最大峰值或最大谷值；

S32：将最大峰值和最大谷值对应的实测突风过载数据分别作为正向突风过载累积超越数和负向突风过载累积超越数，并对正向突风过载累积超越数和负向突风过载累积超越数取平均，得到基于任务段的突风过载累积超越数数据；

S33：对突风过载累积超越数数据进行标准化处理：

其中，t_M为实测飞行时间；t_S为当前任务段的标准时间；N_ib为实测飞行时间得到的第i级载荷的累积超越数；N_Yi为标准时间的第i级载荷的突风过载累积超越数数据；

S34：将标准化后的每个任务段突风过载累积超越数数据对(Δn_y,N_Y)_i进行拟合，得到基于任务段的实测突风过载累积超越数曲线，拟合方程为：

Δn_y＝a*lg N_Y+b

其中，a、b为拟合方程系数，N_Y为突风过载累积超越数。

5.根据权利要求1所述的基于历史数据和实测数据融合的严重突风谱编制方法，其特征在于，S4具体包括：

S41：获取历史突风速度累积超越数曲线，并通过载荷响应算法计算对应的历史突风过载累积超越数曲线:

式中：Δn为突风载荷系数增量；R为机翼与机身的垂直突风响应参数；U_de为折算当量突风速度；ρ₀为海平面空气密度；C_Nα为升力线斜率；V_e为当量空速；G/S为翼载；K_W为离散突风减缓因子；μ_g为飞机质量参数；g为重力加速度；C为机翼平均几何弦长；ρ_h为所在高度空气密度；

S42：将对应任务段下的历史突风过载累积超越数曲线和实测突风过载累积超越数曲线按一定权重进行组合得到突风过载累积超越数曲线族。

6.根据权利要求1所述的基于历史数据和实测数据融合的严重突风谱编制方法，其特征在于，S5包括：

S51：将突风过载累积超越数曲线族进行离散化，离散为(Δn_y，N)_i(i＝1，…，n)数据对，获得不同突风过载对应的超越数ΔN_i＝N_i-N_i-1，以及不同突风过载对应的超越数数据对(Δn_y，ΔN)_i(i＝1，…，n)；

S52：采用随机变量模型，假定指定过载Δn_y对应的超越数ΔN服从对数正态分布，根据似然函数求解目标分布参数μ和σ，求解方程为：

其中，n为不同过载级数量；

S53：根据目标分布参数对每一任务段的各级载荷，计算每个任务段各级载荷下预设覆盖率的超越数：

其中，μ_i、σ_i分别为第i级过载n_y,i对应的超越数的对数中值和标准差；ΔN_90,i为预设覆盖率为90％的超越数；μ₉₀为标准正态分布的覆盖率为90％的分位数；

S54：对每个任务段各级载荷下预设覆盖率的超越数进行拟合，各任务段下的严重突风过载累积超越数曲线；

S55：对各任务段下的严重突风过载累积超越数曲线进行高载截取和低载截除。

7.根据权利要求1所述的基于历史数据和实测数据融合的严重突风谱编制方法，其特征在于，S6包括：

S61：基于各任务段下的严重突风过载累积超越数曲线计算当量载荷；

S62：以具有最高载荷的飞行/下滑段飞行谱为基准，假设每次飞行/下滑段中最高载荷为正态对数极值分布，确定各类飞行出现的次数；

S63、将第j种任务剖面的第i个任务段的第k种飞行类型单次起落下各级载荷及其相应频数联系起来，随机交替选取峰值、谷值进行随机成对编排，形成对应任务段特定飞行类型的载荷谱，得到各个任务段下各种飞行类型的任务段谱；

S64、按每个任务剖面下的任务段顺序，对该任务剖面下的任务段谱进行排序，得到一次完整飞行下的任务剖面谱；

S65、将每次完整飞行下的全部任务剖面谱进行排序，得到最终的严重突风谱。

8.根据权利要求7所述的基于历史数据和实测数据融合的严重突风谱编制方法，其特征在于，当量载荷具体计算过程为：

假设需进行当量载荷计算的离散段，其当量载荷为Δn_yd，当量载荷循环次数为N_eq，采用m段直线代替该离散段的曲线，第i段的线性方程为：

Δg＝a_ilgN+b_i

式中，a_i、b_i为第i段载荷谱曲线的常数；

则当量载荷为：

式中：

S为材料S-N曲线斜度参数，n为当量载荷的循环次数、Δg_i,Δg_i+1是指第i段曲线的最小Δg和最大Δg；

当量载荷循环次数：