翼身融合布局缩比模型飞行试验动力影响分析.pptxVIP

翼身融合布局缩比模型飞行试验动力影响分析

汇报人：

2024-01-19

引言

翼身融合布局缩比模型设计

飞行试验方案设计与实施

动力系统对飞行性能影响分析

飞行试验数据处理与结果分析

结论与展望

contents

目

录

01

引言

翼身融合布局作为一种新型飞机布局，具有潜在的高升阻比和隐身性能，是未来飞机发展的重要方向。

新型布局研究

缩比模型飞行试验是飞机设计过程中的重要环节，能够验证理论分析和数值模拟的正确性，为全尺寸飞机的设计提供依据。

缩比模型飞行试验

动力影响是飞机设计中的关键因素，对飞行性能和安全性具有重要影响。因此，对翼身融合布局缩比模型飞行试验中的动力影响进行分析具有重要意义。

动力影响分析

目前，国内外对翼身融合布局的研究主要集中在气动布局、隐身性能和飞行控制等方面，对缩比模型飞行试验中的动力影响研究相对较少。

国内外研究现状

随着计算机技术和数值模拟方法的不断发展，未来对翼身融合布局缩比模型飞行试验中的动力影响研究将更加深入，包括更精细的数值模拟、更全面的试验验证和更准确的预测方法等。

发展趋势

本研究旨在分析翼身融合布局缩比模型飞行试验中的动力影响，包括发动机推力、气动阻力和重力等因素对飞行性能和安全性的影响。

研究内容

本研究将采用数值模拟和试验验证相结合的方法进行研究。首先，建立翼身融合布局缩比模型的数值模型，进行气动性能和飞行性能的数值模拟；然后，通过缩比模型飞行试验验证数值模拟的正确性；最后，对试验数据进行处理和分析，得出动力影响对飞行性能和安全性的影响规律。

研究方法

02

翼身融合布局缩比模型设计

确保机翼和机身在气动上完美融合，减小干扰阻力，提高升力效率。

融合原则

在满足强度和刚度要求的前提下，尽量减轻结构重量，提高模型飞行性能。

轻量化原则

设计时应考虑模型的可调性，以便在飞行试验中调整参数，优化性能。

可调性原则

几何参数

根据原型机尺寸和飞行试验要求，确定模型的缩比比例、机翼展长、机身长度等关键几何参数。

气动参数

通过计算流体力学（CFD）等方法，优化模型的气动外形，减小阻力、提高升力，确保模型的飞行稳定性。

结构参数

在保证强度和刚度的基础上，优化模型的结构形式、材料选择和连接方式，降低结构重量。

加工精度控制

采用先进的加工设备和工艺，确保模型各部件的加工精度满足设计要求。

装配精度控制

制定严格的装配工艺流程和操作规范，采用专用工装和夹具，确保模型的装配精度和质量。

质量检测与控制

对加工和装配完成的模型进行全面的质量检测和控制，确保模型满足飞行试验要求。

03

飞行试验方案设计与实施

选择开阔、无遮挡、地势平坦的场地进行飞行试验，确保试验安全。

试验场地选择

在试验前对场地气象条件进行详细分析，包括风速、风向、温度、湿度等，确保试验过程中的气象条件符合飞行要求。

气象条件分析

根据试验目的和要求，制定详细的飞行试验方案，包括飞行轨迹、高度、速度等参数设置。

对飞行试验方案进行安全性评估，识别潜在风险并制定相应的应对措施，确保试验过程安全可控。

安全性评估

飞行试验方案制定

数据采集系统搭建

根据试验需求搭建数据采集系统，包括传感器、数据采集仪、计算机等设备。

数据采集系统调试

在试验前对数据采集系统进行调试和校准，确保数据采集的准确性和可靠性。同时，对采集到的数据进行预处理和分析，为后续研究提供数据支持。

04

动力系统对飞行性能影响分析

1

2

3

根据飞行试验需求，选择涡扇发动机、涡轴发动机等不同类型的发动机进行对比分析。

发动机类型

对比各类型发动机的性能参数，如推力、耗油率、重量、尺寸等，评估其对飞行性能的影响。

性能参数

分析各类型发动机在翼身融合布局缩比模型中的适用性和优缺点，为发动机选型提供依据。

适用性

稳定性分析

01

研究动力系统对翼身融合布局缩比模型稳定性的影响，包括静稳定性和动稳定性。分析发动机推力波动、气流扰动等因素对稳定性的影响。

操纵性分析

02

研究动力系统对操纵性的影响，包括舵面操纵和推力操纵。分析发动机推力变化对操纵性的响应以及操纵系统对动力系统的反馈作用。

控制策略优化

03

根据稳定性和操纵性分析结果，优化控制策略，提高翼身融合布局缩比模型在复杂飞行环境下的稳定性和操纵性。

05

飞行试验数据处理与结果分析

数据转换

将原始数据转换为适合分析和处理的格式。

特征提取

从原始数据中提取出与飞行试验动力影响相关的特征，如飞行速度、高度、攻角等。

数据清洗

去除重复、无效和异常数据，保证数据质量。

描述性统计

对飞行试验数据进行描述性统计，包括均值、标准差、最大值、最小值等指标，以初步了解数据分布和特征。

模型选择

根据问题特点和数据特性选择合适的机器学习模型，如线性回归、支持向量机、神经网络等。

参数调优

通过交叉验证等方法