一种基于分布式压力测量的机翼表面场反演方法技术

本发明专利技术公开的一种基于分布式压力测量的机翼表面场反演方法，属于计量测试技术领域。本发明专利技术在机翼表面的测试区域布置压力测量阵列和验证点阵列，通过流体仿真获得丰富反演数据，并构建机翼表面场反演数据库，结合深度学习和插值方法，实现有限压力测点向空间位置点簇压力及空间场信息的反演，能够缩减压力场的获取时间，且限制条件减少，测量精度大幅提升。本发明专利技术通过布置在测量区域的验证点的压力数据对场反演模型的单点压力预测能力进行验证，通过实测的场测量信息对场反演模型的全场预测精度进行验证，更加真实表征模型的应用场景，提高场反演模型的准确性。提高场反演模型的准确性。提高场反演模型的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于分布式压力测量的机翼表面场反演方法


[0001]本专利技术涉及一种基于分布式压力测量的机翼表面场反演方法，属于计量测试


技术介绍

[0002]机翼表面压力场的高精度测量是实现机翼表面结构载荷和气动载荷解耦的关键，是机翼整体性能提升的基础。目前，实现机翼表面压力场测量的方法主要有柔性测压带和压敏漆，但是两种技术手段由于其固有的技术缺陷，无法得到大面积的推广。如压敏漆无法在光照强度较大的环境进行测试且往往在高速风洞中才能测得比较满意的结果，柔性测压带一定程度上会改变测试区域的结构和流场特性。
[0003]基于分布式的压力传感器虽然能获得精确的压力分布，但是无法获得被测区域完整的压力场信息，限制了机翼系统研制周期的进一步缩短和性能的显著提升。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种基于分布式压力测量的机翼表面场反演方法，通过构建机翼表面场反演数据库，采用深度学习和插值方法相结合的方法，实现有限压力测点向空间位置点簇压力及空间场信息的反演，在满足机翼表面压力测量准确性和测量精度的前提下，提升空间压力测量的维度，提升机翼表面压力的测量精度。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0006]本专利技术公开的一种基于分布式压力测量的机翼表面场反演方法，包括如下步骤：
[0007]步骤1、基于机翼的风洞试验创建流体仿真模型，通过试验数据验证流体仿真模型的准确性，进而获得不同Ma数、攻角条件下的仿真数据，通过对仿真数据的分析，明确测量区域压力梯度变化比较剧烈的区域，同时结合机翼表面测试区域不同弦向和展向等比布置的测量点，共同形成机翼表面的压力传感器的布置位置，并分为压力测量阵列(p
M1
,p
M2
,
…
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Mn
)和压力验证阵列(p
V1
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…
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Vm
)。
[0008]步骤2、在机翼表面的测试区域布置压力测量阵列(p
M1
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…
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Mn
)和验证点阵列(p
V1
,p
V2
,
…
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Vm
)，同时结合传感器的布线方法，降低布线对机翼表面压力测量精度的影响。同时在测试区域涂刷压敏漆，结合相匹配的相机测量设备对风洞试验条件下机翼表面的压力场p
f
进行测量。所述测试区域是压力测量点和验证点所在的区域。
[0009]步骤3、基于步骤1构建的流体仿真模型，按压力测量阵列{(x
M1
,y
M1
,z
M1
),(x
M2
,y
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),
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Mn
)}和压力验证阵列{(x
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),
…
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Vm
,y
Vm
,z
Vm
)}的空间坐标位置对其压力信息进行提取，获取不同风洞试验条件下机翼表面的压力测量阵列、验证阵列中不同测点压力信号随时间的演变规律，即{(t
i
,p
M1
),(t
i
,p
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),
…
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Mn
)}和{(t
i
,p
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…
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Vm
)}，同时提取测试区域不同时刻机翼复杂型面表面的压力场数据，即(t
i
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)。
[0010]步骤4、基于仿真获得的压力测量阵列{(t
i
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),
…
,(t
i
,p
Mn
)}、机翼几何
型面不同位置的压力场数据(t
i
,p
f
)，构建用于压力场反演的深度学习训练的数据集。
[0011]步骤5、基于步骤4构建的深度学习训练的数据集，以t
i
时刻机翼表面不同空间位置压力场分布数据为回归对象，场反演模型的输入信息参照图片R、G、B多通道组合的方式构成t
i
时刻模型训练的输入数据，所述输入数据作为初始参数信息包括该时刻的压力测量阵列信息、矩阵形式的Ma数、攻角信息。采用全连接网络训练基于分布式压力测量的场反演模型，通过所述场反演模型实现机翼表面关键点压力信息的预测，实现机翼表面压力信息的细化。
[0012]通过对t
i
时刻反演得到的压力场验证阵列所处位置的压力信息进行提取，并与{(t
i
,p
V1
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i
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),
…
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i
,p
Vm
)}进行对比，以误差最小为目标，对场反演模型进行训练。
[0013]步骤6、为了进一步验证步骤5训练的反演模型的有效性和现场测量的准确性，对步骤5所训练的场反演模型进行试验验证。基于风洞试验获得的试验数据，以试验获取的测量阵列的压力数据作为输入信息，由t
i
时刻压力测量阵列的数据计算得到测量区域压力场的信息。基于压力验证阵列的空间坐标位置，提取各测点的压力信息，并与实测测得的压力信息进行比对，验证训练后的场反演模型单点预测的准确性。
[0014]此外，将压敏漆测得的空间压力的分布信息引入判据条件，将场反演模型获得的压力场信息与压敏漆测得的空间压力场的分布信息进行对比，并通过相关性计算，分析模型预测的场信息与试验测得的场信息的一致性。
[0015]通过单点验证和场验证相机和的方法，进一步验证训练后的场反演模型的准确性和可用性。
[0016]步骤7、若机翼表面压力验证阵列各点的压力预测值与实测值的相对误差小于φ，则判定场反演模型的单点预测精度满足需求，若通过场反演模型预测到的测量区域的压力分布与压敏漆测得的场分布的相关性大于σ，则判定场预测能力满足测量需求。当且仅当两种条件同时满足时判定场反演模型符合实测需求。否则，返回步骤6对压力场反演模型进行完善，直至满足需求。
[0017]步骤8：根据步骤7训练好的场反演模型预测机翼表面关键点压力信息，实现基于分布式压力测量的场反演，在本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于分布式压力测量的机翼表面场反演方法，其特征在于：包括如下步骤，步骤1、基于机翼的风洞试验创建流体仿真模型，通过试验数据验证流体仿真模型的准确性，进而获得不同Ma数、攻角条件下的仿真数据，通过对仿真数据的分析，明确测量区域压力梯度变化比较剧烈的区域，同时结合机翼表面测试区域不同弦向和展向等比布置的测量点，共同形成机翼表面的压力传感器的布置位置，并分为压力测量阵列(p
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)和压力验证阵列(p
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)，同时结合传感器的布线方法，降低布线对机翼表面压力测量精度的影响；同时在测试区域涂刷压敏漆，结合相匹配的相机测量设备对风洞试验条件下机翼表面的压力场p
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进行测量；所述测试区域是压力测量点和验证点所在的区域；步骤3、基于步骤1构建的流体仿真模型，按压力测量阵列{(x
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)}，同时提取测试区...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜延欢，杨军，崔佳慧，张昱，吴娅辉，
申请(专利权)人：中国航空工业集团公司北京长城计量测试技术研究所，
类型：发明
国别省市：