回归型支持向量机的机翼结冰冰型预测

飞机结冰严重威胁着飞行安全。针对机翼结冰冰型预测时不确定性因素较多、难以准确预测的问题,提出了一种基于回归型支持向量机的机翼结冰冰型预测方法。在建立冰型模型的基础上,利用回归型支持向量机(Support Vector Regression,SVR)获得冰型多项式系数,从而预测出相关飞行条件和大气条件下的冰型。仿真结果表明,该方法具有较好的预测能力,可以及时提供可靠的结冰信息,为保证结冰条件下的飞行安全提供了保障。     

飞机结冰气动参数综合检测方法研究

飞机在飞行过程中会遭遇结冰问题,对飞机安全造成严重危害。通过检测飞机结冰参数,改变飞机控制律的方法,将成为解决飞机结冰问题的重要手段之一。通过引入飞机结冰参数模型,并定义两种不同严重程度的结冰情况下的结冰严重因子随时间变化曲线。分别介绍了利用H∞参数识别方法检测"时不变"与"时变"结冰气动参数,并将两种方法综合起来仿真计算。从而利用两者的优点,可以解决飞机结冰参数在线识别困难的问题。仿真计算结果达到满意的效果,对于减少检测方法的延时问题十分有效。     

基于转置卷积神经网络的翼型结冰冰形图像化预测方法

结冰问题严重影响飞机飞行安全,结冰智能预测是飞机智能防除冰系统设计和安全设计的重要依据和支撑。为解决复杂冰形在翼面同一位置的法线方向冰形厚度存在多值的问题,提出基于转置卷积神经网络的翼型结冰冰形图像化预测方法。设计预测模型的神经网络结构、损失函数、数据规范等,直接将影响飞机结冰的飞行和大气条件作为输入,以灰度化的冰形图像作为输出。基于NACA0012翼型,通过数值模拟方法生成冰形数据集,同时利用风洞试验结果对数值模拟方法进行验证,以确保生成数据的可信度。构建以飞行速度、温度、液态水含量、平均水微滴直径和结冰时长5项参数作为输入的预测模型,并进行仿真训练和验证。仿真结果表明:所提翼型结冰预测模型不仅能够快速预测翼型冰形,而且在冰体轮廓、结冰上下极限、冰角位置、结冰厚度等主要特征方面也与数值计算结果符合较好。     

飞机结冰时不变参数识别技术

飞机飞行过程中的遭遇结冰问题是较为普遍的飞行安全事故。随着飞机结冰问题受到的关注程度的提高,飞机结冰问题研究向智能结冰检测与控制综合的方向发展。而其中的首先需要解决的问题是飞机结冰参数检测技术。通过引入飞机六自由度仿真模型以及飞机结冰参数模型,然后利用H∞参数识别方法定量检测的飞机气动导数,从而可以定量描述飞机结冰后气动导数变化。仿真计算结果达到满意的效果,该识别方法对外界扰动有一定的鲁棒性。