一種飛行器氣動彈性慣性傳感器布局方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
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[0001]本發(fā)明涉及飛行器氣動彈性慣性傳感器布局領(lǐng)域，基于飛行器結(jié)構(gòu)的動力學(xué)響應(yīng)分析和動態(tài)聚類方法。
【背景技術(shù)】
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[0002]從上個世紀末開始，NASA開始一項關(guān)于柔性飛行器智能結(jié)構(gòu)控制技術(shù)的研宄，研宄計劃旨在針對嵌入式的傳感器和作動器進行優(yōu)化布局配置，從而實現(xiàn)機翼形狀、飛行器結(jié)構(gòu)噪聲和結(jié)構(gòu)振動的主動控制。從大型的空間飛行器到微型飛行器，相關(guān)的研宄成果被應(yīng)用于各種規(guī)模的飛行器中，該項技術(shù)可以用來提高飛行器的安全性、可靠性和環(huán)境適應(yīng)性。優(yōu)化的傳感器布局技術(shù)研宄是該項研宄計劃的一個至關(guān)重要的研宄內(nèi)容。
[0003]傳感器布局技術(shù)研宄的初期，領(lǐng)域?qū)＜覀兺萌斯?yōu)化技術(shù)對傳感器進行布局，憑著豐富的工程經(jīng)驗和直覺來進行傳感器和作動器的布局。傳感器位置布局問題可描述為:在給定的N個可能的安裝位置選擇M個位置布置傳感器，從而得到最優(yōu)的性能指標。一般來說，對于性能指標的優(yōu)化是很復(fù)雜的。此外，布局方案還會受到結(jié)構(gòu)的幾何形狀制約，布局方案還會受到傳感器的物理限制和控制能量的制約。當性能指標不能靠經(jīng)驗直覺獲得，當客觀約束條件至關(guān)重要時，或者當可能安裝的位置M數(shù)超過人工檢驗的數(shù)量時，則更需要一種科學(xué)的最優(yōu)化傳感器布局技術(shù)。目前大多傳感器優(yōu)化布局方案往往是根據(jù)經(jīng)驗試湊得到的，尚未檢索到通用的飛行器氣動彈性慣性傳感器布局優(yōu)化方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

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[0004]本發(fā)明的目的是針對上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，結(jié)合飛行器氣動彈性自身特點，提供一種動態(tài)聚類飛行器氣動彈性慣性傳感器布局方法，它是一種通用傳感器布局優(yōu)化準則，以傳感器測量信息最大化為總體目標，在傳感器數(shù)量和最優(yōu)布局位置之間進行優(yōu)化平衡，能夠確保每個傳感器的布置位置都能采集到有價值的氣動彈性特征值，且支持領(lǐng)域?qū)＜胰斯ぶ付ú贾脗鞲衅鞯臄?shù)量，能有效降低控制系統(tǒng)成本。
[0005]本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)的，具體包括如下步驟:
[0006]步驟一:在采用有限元方法求解飛行器結(jié)構(gòu)動力學(xué)響應(yīng)的基礎(chǔ)上，通過流固耦合方法對有限元模型進行修正，進行遍歷所有飛行狀態(tài)和擾動因素的流固耦合分析；
[0007]步驟二:計算相對精確的結(jié)構(gòu)動力學(xué)響應(yīng)，獲取有限元模型中每個結(jié)點的響應(yīng)；
[0008]步驟三:對數(shù)據(jù)集進行標準化處理，生成彈性機翼結(jié)構(gòu)動力學(xué)響應(yīng)數(shù)據(jù)集；
[0009]步驟四:采用模式識別中的基于距離度量的聚類方法對數(shù)據(jù)進行聚類，優(yōu)化得到最終傳感器位置。
[0010]所述流固耦合方法為流固耦合MPCCI方法。
[0011]采用直接積分或模態(tài)疊加的方法計算所述相對精確的結(jié)構(gòu)動力學(xué)響應(yīng)。
[0012]所述對數(shù)據(jù)集進行標準化處理，生成彈性機翼結(jié)構(gòu)動力學(xué)響應(yīng)數(shù)據(jù)集具體為:反復(fù)多次變換流場與擾動載荷頻率，盡可能多地再現(xiàn)實際飛行中可能出現(xiàn)的各種飛行狀態(tài)，包括遍歷所有舵面可能出現(xiàn)的偏轉(zhuǎn)角度，遍歷外掛設(shè)備每個可能的安裝位置，得到每個結(jié)點的響應(yīng)后進行場輸出，得到結(jié)構(gòu)動力學(xué)響應(yīng)數(shù)據(jù)集。
[0013]所述采用模式識別中的基于距離度量的聚類方法對數(shù)據(jù)進行聚類，優(yōu)化得到最終傳感器位置具體為:(I)通過反復(fù)調(diào)試聚類閾值的方式確定合理的聚類粒度、類內(nèi)距離和類間距離；(2)采用基于改進歐幾里得距離度量的特征值均值聚類算法得到合理的聚簇；
(3)通過有限元結(jié)點插值擬合算法反向計算得到聚簇中每個結(jié)點的編號及其在有限元模型中的位置，進行冗余消解，得到傳感器最終布局方案。
[0014]所述改進歐幾里得距離度量的特征值均值聚類算法是將每個點至均值誤差平方和最大作為度量準則，對每個實例測量其到聚簇中心的距離，當滿足指定閾值時把它歸到質(zhì)心的類，經(jīng)反復(fù)迭代同時調(diào)整最終聚簇內(nèi)具有最小的類內(nèi)距，聚簇之間具有最大類間距，達到約束條件后迭代終止。
[0015]所述有限元結(jié)點插值擬合算法是指對有限元中模態(tài)疊加的計算結(jié)果進行插值，得到平滑有限元模型所有節(jié)點的氣動彈性結(jié)構(gòu)動力學(xué)響應(yīng)。
[0016]傳統(tǒng)方法是利用人工優(yōu)化技術(shù)對傳感器進行布局，憑著豐富的工程經(jīng)驗和直覺來進行傳感器和作動器的布局，當客觀約束條件至關(guān)重要時，經(jīng)驗傳感器布局的應(yīng)用就有一定的局限性。
[0017]本方法具有如下優(yōu)點:采用流固耦合方法得到每個結(jié)點的最大氣動彈性響應(yīng)，再通過動態(tài)聚類的方法優(yōu)化得到最終傳感器位置；反復(fù)多次變換流場與擾動載荷頻率，盡可能多的再現(xiàn)實際飛行中可能出現(xiàn)的各種飛行狀態(tài)，包括遍歷所有舵面可能出現(xiàn)的偏轉(zhuǎn)角度，遍歷外掛設(shè)備每個可能的安裝位置，得到每個結(jié)點的響應(yīng)后進行場輸出，得到結(jié)構(gòu)動力學(xué)響應(yīng)數(shù)據(jù)集；通過流固耦合MPCCI方法或其他流固耦合計算方法對有限元模型進行修正，進行遍歷所有飛行狀態(tài)和擾動因素的流固耦合分析。
[0018]與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有如下有益效果:能夠確保每個傳感器的布置位置都能采集到有價值的氣動彈性特征值，并且可人為指定布置傳感器的數(shù)量，降低控制系統(tǒng)成本。通過流固耦合MPCCI方法或其他流固耦合計算方法對有限元模型進行修正，可以進行遍歷所有飛行狀態(tài)和擾動因素的流固耦合分析。應(yīng)用本發(fā)明的飛行器結(jié)構(gòu)動力學(xué)傳感器布局方法，可通過細致的參數(shù)調(diào)節(jié)逼近最優(yōu)的傳感器布局。利用本方法，可以盡可能多的再現(xiàn)實際飛行中可能出現(xiàn)的各種飛行狀態(tài)，包括遍歷所有舵面可能出現(xiàn)的偏轉(zhuǎn)角度，遍歷外掛設(shè)備每個可能的安裝位置，得到每個結(jié)點的響應(yīng)后進行場輸出，最終得到結(jié)構(gòu)動力學(xué)響應(yīng)數(shù)據(jù)集。
【附圖說明】
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[0019]圖1是飛行器氣動彈性慣性傳感器布局方法原理圖；
[0020]圖2是分析粒度4圖；
[0021]圖3是分析粒度5圖；
[0022]圖4是分析粒度6圖；
[0023]圖5是分析粒度7圖；
[0024]圖6是分析粒度8圖；
[0025]圖7是分析粒度9圖；
[0026]圖8是分析粒度10圖；
[0027]圖9是4聚簇間距圖；
[0028]圖10是5聚簇間距圖；
[0029]圖11是6聚簇間距圖；
[0030]圖12是7聚簇間距圖；
[0031]圖13是8聚簇間距圖；
[0032]圖14是9聚簇間距圖；
[0033]圖15是10聚簇間距圖；
[0034]圖16是5點傳感器布局圖；
[0035]圖17是6點傳感器布局圖；
[0036]圖18是9點傳感器布局圖；
【具體實施方式】
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[0037]下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明作進一步說明。
[0038]柔性飛行器機體結(jié)構(gòu)具有較大柔性，為充分的測量柔性機翼的彎曲特性、陣風(fēng)響應(yīng)等需要，應(yīng)對全機的各個局部加入慣性傳感器，多個傳感器形成傳感器陣列提供互補信息，從而能夠更有效的對氣動彈性慣性進行主動控制。
[0039]本發(fā)明提供動態(tài)聚類飛行器氣動彈性慣性傳感器布局方法，系統(tǒng)原理框圖見附