基于模拟退火的加权Kriging襟翼不对称的可靠性分析方法技术

一种基于模拟退火的加权Kriging襟翼不对称的可靠性分析方法，基于模拟退火的加权Kriging左襟翼与右襟翼不对称可靠性分析，通过确定左襟翼与右襟翼不对称的影响因素得到左襟翼与右襟翼不对称可靠性分析的输入变量和输出响应。通过建立对于左襟翼与右襟翼不对称可靠性模型，在传统Kriging模型的基础上，引入模拟退火算法改进传统Kriging模型梯度下降算法，避免陷入局部最优；通过预测值与真实值计算高斯权值进行加权，提高传统Kriging模型的预测精度，最后开展左襟翼与右襟翼不对称进行可靠性分析，以此保证民机飞行安全、提高襟翼系统运行可靠性。翼系统运行可靠性。翼系统运行可靠性。

【技术实现步骤摘要】
基于模拟退火的加权Kriging襟翼不对称的可靠性分析方法


[0001]本专利技术涉及飞行器可靠性分析领域，具体是一种基于模拟退火的加权Kriging两侧襟翼不对称的可靠性分析方法。

技术介绍

[0002]襟翼是增升装置，与机翼相铰链，在飞机起飞或降落过程中，打开襟翼可以提升飞行性能，使得飞机在保证足够升力的同时，以较平稳的姿态爬升或着陆。飞机起飞时放出部分襟翼，主要用于增加飞机的升力；着陆时，先放出部分襟翼、再逐步全都放出，可起到保持升力和减速的双重作用。近年来，关于飞机襟翼系统故障时有发生，左襟翼与右襟翼不对称故障为典型故障之一，即当后缘左襟翼角度与右襟翼角度之间的差值大于一定角度时，会引发左襟翼与右襟翼不对称故障。为保障民机飞行安全，提高襟翼系统运行可靠性,有必要对左襟翼与右襟翼不对称进行可靠性分析。另一方面，根据韩忠华2016年在航空学报37期11卷发表的“Kriging模型及代理优化算法研究进展”及lu等人2018年在Aerospace Science and Technology第76期发表的“Improved Kriging wi本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于模拟退火的加权Kriging襟翼不对称的可靠性分析方法，其特征在于，具体过程是：步骤1，分析准备：所述分析准备是依据襟翼系统工作原理与飞机升力公式分析所述左襟翼与右襟翼不对称的影响因素，选取与偏航、滚转、升力因素的相关参数，进而获得IWRK
‑
SA模型的输入变量和输出响应；步骤2，左襟翼与右襟翼不对称样本的获取：所述不对称样本包括不对称训练样本和不对称测试样本；选定左襟翼与右襟翼不对称故障发生较多的起飞阶段作为IWRK
‑
SA模型输出响应的研究范围，通过获取飞机起飞阶段飞机快速存取记录器中的飞参数据，获取左襟翼与右襟翼不对称样本；该不对称样本中分为不对称训练样本和不对称测试样本；步骤3，建立左襟翼与右襟翼不对称IWRK
‑
SA可靠性模型：建立左襟翼与右襟翼不对称的IWRK
‑
SA可靠性模型；设IWRK
‑
SA可靠性模型输入变量为向量x，该向量x包括左攻角x1、右攻角x2、偏航角x3、滚转角x4、左副翼角度x5、右副翼角度x6、襟/缝翼控制手柄x7、方向舵位置x8、控制杆位置x9、控制轮位置x
10
、航迹角x
11
、马赫数x
12
、标准高度x
13
、风向x
14
和风速x
15
，故x＝(x1,x2,
…
,x
15
)；所述输出响应近似值y
IWRK
‑
SA
(x)与该向量x的功能函数关系式为：式中：是y
IWRK
‑
SA
(x)的数学期望；其中的j为基函数个数；j＝1,2,
…
,k；f
j
(x)＝(1,x,x2)是基函数，所述基函数即以(1,x,x2)为基底的函数；β
j
是基函数对应的回归系数；z(x)为高斯随机过程；步骤4，修正左襟翼与右襟翼不对称IWRK
‑
SA可靠性模型：在重新建立IWRK
‑
SA模型时，重复所述步骤2增加所述左襟翼与右襟翼不对称样本的数量，并重复所述步骤3建立左襟翼与右襟翼不对称输入变量和输出响应的IWRK
‑
SA模型的过程，直到满足工程精度要求ε为止；得到经过修正的左襟翼与右襟翼不对称IWRK
‑
SA可靠性模型：式中：是y
’
IWRK
‑
SA
(x)的数学期望；其中的f
’
j
’
(x)是基函数，j
’
＝1,2,
…
,k
’
；为基函数个数；β
’
j
’
是基函数对应的回归系数；z
’
(x)为高斯随机过程；步骤5，左襟翼与右襟翼不对称IWRK
‑
SA可靠性分析：基于得到的IWRK
‑
SA运行可靠性模型，左襟翼与右襟翼不对称可靠性分析目标对象的极限状态函数为h
IWRK
‑
SA
(x)＝y
allow
‑
y
IWRK
‑
SA
(x) (13)失效域指示函数I
FF
(x)为
其中，I
FF
(x)＝0表示运行是可靠的，I
FF
(x)＝1为失效；运用MonteCarlo法对左襟翼与右襟翼不对称IWRK
‑
SA可靠性模型进行可靠性分析，左襟翼与右襟翼不对称失效概率P
f
和可靠性概率P
r
分别为：分别为：式中，f(x)为随机变量的联合概率密度函数，FF为失效域，E[
·
]为数学期望，N
f
为可靠样本数；至此，完成了某型机的基于模拟退火的加权Kriging襟翼不对称的可靠性分析。2.如权利要求1所述基于模拟退火的加权Kriging襟翼不对称的可靠性分析方法，其特征在于，步骤1中，所述左襟翼与右襟翼不对称的影响因素包括偏航、滚转、升力，即分析左襟翼与右襟翼偏转角度不一致；所述与偏航、滚转、升力因素的相关参数包括左攻角、右攻角、偏航角、滚转角、左副翼角度、右副翼角度、襟/缝翼控制手柄、方向舵位置、控制杆位置、控制轮位置、航迹角、马赫数、标准高度、风向和风速。3.如权利要求1所述基于模拟退火的加权Kriging襟翼不对称的可靠性分析方法，其特征在于，所述IWRK
‑
SA模型的输入变量为快速存取记录器中记录的左攻角、右攻角、偏航角、滚转角、左副翼角度、右副翼角度、襟/缝翼控制手柄、方向舵位置、控制杆位置、控制轮位置、航迹角、马赫数、标准高度、风向和风速；所述IWRK
‑
SA模型的输出响应为快速存取记录器中记录的左襟翼角度与右襟翼角度的差值的绝对值。4.如权利要求1所述基于模拟退火的加权Kriging襟翼不对称的可靠性分析方法，其特征在于，步骤2中所述不对称训练样本用于IWRK
‑
SA可靠性建模；不对称测试样本用于IWRK
‑
SA可靠性模型验证。5.如权利要求1所述基于模拟退火的加权Kriging襟翼不对称的可靠性分析方法，所述步骤3中，所述z(x)具有如下统计特性：其中，E[z(x)]为对z(x)的求均值，其均值为0，R(θ,x
(p)
,u
(q)
)为与距离相关的函数；Var[z(x)]为随z(x)的求方差，其方差为σ2；Cov[z(x
(p)
),z(u
(q)
)]为对z(x)与z(u)的求协方差，其协方差为δ2R(θ,x
(p)
,u
(q)
)；x
(p)

【专利技术属性】
技术研发人员：腾达，冯蕴雯，陈俊宇，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：