МЕТОД ОПРЕДЕЛЕНИЯ АЭРОДИНАМИЧЕСКИХ ДАННЫХ ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ЛЕТНОГО ЭКСПЕРИМЕНТА

METHOD OF DETERMINING AERODYNAMIC DATA BASED ON THE RESULTS OF A FLIGHT EXPERIMENT

Hamzah  Mazin Abdulaali Hamzah

position: engineer / 4rd year postgraduate student, Department of Aero hydrodynamics  KAI  Kazan National Research Technical University named after A. N. Tupolev – KAI, University of Technology (UOT)Iraq-Baghdad,

Russia, Kazan

АННОТАЦИЯ

В статье описывается цикл автоматизированных испытаний в полете, чтобы провести идентификацию элементов полета дрона, а автомат, созданный для летных испытаний, пилотирует самолет через предварительно заданную схему движений и состояний для выполнения определенных комбинаций движений. Комплекты Optimal Motion соответствуют общепризнанным рекомендациям и методам всесторонних летных испытаний. В частности, интересующие движения, представленные в этой статье, включают в себя: пассивную посадку, замедление, фугу, множители и другие особенности, которые дают возможность идентификации упрощенных характеристик самолета.

Была внедрен и продемонстрирован автомат управления с использованием программирования и воспроизведения в полете физического управления, за которым последовали летные испытания с БПЛА (беспилотный летательный аппарат) с неподвижным крылом. Автоматизация процесса классификации данных позволит определить и отобразить главные параметры самолета в ограниченном эксперименте и, что наиболее важно, сократить необходимое время полета.

АBSTRACT

The article describes a cycle of automated in-flight tests in order to identify the elements of a drone's flight, and an automaton created for flight tests pilots the aircraft through a predefined pattern of movements and states to perform certain combinations of movements. Optimal Motion kits comply with generally accepted recommendations and methods of comprehensive flight testing. In particular, the movements of interest presented in this article include: passive landing, deceleration, fugue, multipliers and other features that make it possible to identify simplified characteristics of the aircraft.

An automatic control system was introduced and demonstrated using programming and in-flight reproduction of physical control, followed by flight tests with a fixed-wing UAV. Automation of the data classification process will allow to determine and display the main parameters of the aircraft in a limited experiment and, most importantly, reduce the required flight time.

Ключевые слова: аэродинамические характеристики, автопилот, навигация, БПЛА, ЛА.

Keywords: aerodynamic characteristics, autopilot, navigation, UAV, aircraft.

Введение

Автоматизированный полетный автомат пилотирует самолет через заранее определенный набор движений, которые летательный аппарат (ЛА) выполняет  при стандартном управлении. Реализуются методы подобные полномасштабным летным испытаниям, предложенные Кимберлином [1]. В частности, движения, включают в себя: неактивное падение, тангаж вниз, фугоид, дуплеты и синглеты. Были проведены летные испытания с использованием БПЛА типа Mentor с неподвижным крылом для подмножества движений. За счет модернизации процесса летных испытаний можно установить и записать инерционное состояние самолета, например, центры Эйлера, скорости восстановления, а также скорости полета, с более очевидной точностью, чем при ручном управлении [2]. С другой стороны, пилоты БПЛА находятся на достаточно большом расстоянии и могут с огромным трудом заметить поведение и скорость самолета, не полагаясь на телеметрию

Сначала будет рассмотрено усовершенствование автоматизации летных испытаний, в том числе то, как выполняются движения, и как достигаются улучшения на основе заданных условий. Будет сделана оценка переходных процессов, устойчивости и управляемости ЛА между маневрами, выполненным пилотом-человеком, и движением, выполненным автопилотом.

От автомата летных испытаний ожидалось, что он может управлять самолетом через набор заданных движений и вычислять точки отсечки самолета. Проблема заключалась в том, чтобы разработать стандарт, который мог бы выполняться регулятором полета (ПИД), который имел точную настройку. Движение, включенное в автомат летных испытаний, воспринималось как практика полномасштабных летных испытаний, как было указано Кимберлином [1]. Исследуются движения: тангаж вниз, фугоид, дуплеты и синглеты. Эти движения использовались для анализа продольной устойчивости и управляемости. Показано, как выполняется каждое движение, и условия, при которых происходят изменения между частями движения [3],[4].

1. Асинхронные протоколы

1.1 Навигационные маневры

Данные о скорости покоя для самолета в основном значимы для основных действий самолета, так же как и при выполнении других летных пробных маневров. Чтобы сделать вывод о снижении скорости с задержкой, мы применяем методологию летных испытаний, описанную для полномасштабного самолета, [1] поскольку она применима и к более малогабаритным самолетам. Движение скорости покоя скоординировано, начиная с достаточного подъема для обычной высоты, когда самолет летит в предполагаемом горизонтальном полете. При уменьшении набора скорости элероны вынуждены поддерживать крен 0 градусов. А падение носа воспринимается путем проверки скорости тангажа, например, именно тогда, когда она превышает 15 град/с для воспроизведенной Cessna 172. Обычно автомат полета настроен на восстановление заданной высоты «пола безопасности».

Медленное движение начинается с устойчивого горизонтального полета на достаточной высоте, например, 200 м для полномасштабной Cessna 172. Затем дроссель выключают, сохраняя крен до 0 град. Затем в этот момент самолет тангажируется до - 30 град, а после скольжения, например, до 200 м, самолеты тангажируют на 30 град, так что в целом подъемная сила направлена на триммер. Самолету разрешается двигаться независимо, пока он замедляется и движется в пределах угла атаки по мере снижения. В зависимости от расположения и используемых границ, например, начальной точки падения высоты и точки подъема, может быть достигнута характерная максимальная точка атаки. При тангаже самолета до минус 30 градусов начинается контролируемое восстановление. Фугоиды, вызванные подъемной силой, используются для описания продольной устойчивости самолета, когда он снова устанавливается в триммер.

Стратегия летных испытаний для фугоидного движения была разработана с использованием сравнительной методики для полномасштабного самолета, как показано в [1] Испытание начинается с того, что самолет находится на достаточно большой высоте до такой степени, что оставшаяся часть движения может быть безопасно выполнена, например, 300 м для полномасштабной Cessna 172 (в реконструкции). Маневр снижения на холостом спуске используется для определения характеристик самолета, его абсолютного лобового сопротивления, нейтральной точки самолета. Это движение начинается с того, что самолет находится на достаточно большой высоте, после чего дроссель выключается и автомат опускает самолет до ожидаемой глиссады, а затем в этот момент дает команду на идеальную настройку триммера. Во время всей этой схемы 0-градусный крен эффективно поддерживается за счет использования элеронов. Затем самолет в этой точке продолжает движение, пока не достигнет высоты отсечки «пол безопасности», восстанавливается, и производит различные движения  дуплеты и синглеты, в коротких временных рамках, для определения продольной устойчивости и качеств самолета за счет демпфирования колебаний. Это движение может быть использовано для оценки устойчивости руля и определяются коэффициенты управления. Синглет и дублет выполняются с использованием импульсного ввода на руле управления полетным автоматом. Это движение выполняется, начиная с соответствующей высоты и рекомендованной скорости, часто с 1,5 VS, тогда порядок дросселирования фиксируется, чтобы не отставать от фиксированной скорости, а целевые точки крена и тангажа устанавливаются на 0 градусов; теперь положения руля записываются относительно триммера. После сигнала автопилота все поверхности управления фиксируются в своих положениях балансировки на заданный период времени, позволяя стабилизировать движение самолета.

1.2 Ограничение маневра

Маневры состоят из нескольких взаимосвязанных движений. Движения происходят с ограничениями одним из трех способов: условие, зависящее от времени, условие стабильного состояния или условие данных датчика. Объединив три вида условий, можно создать необычайно широкий набор маневров. Это позволяет перейти от ручных методов летных испытаний к механизированным, которые могут значительно ускорить летные испытания.

2 Симуляции и результаты

Автомат летных испытаний был реализован и продемонстрирован с помощью программной симуляции. После того, как симуляция была выполнена для всех желаемых маневров, было проведено сравнение маневра с ручным управлением и его автоматического аналога.

2.1  Организация проекта

Схема воспроизведения маневров летных испытаний показана на рисунке 1. Автомат летных испытаний был взят из автопилота БПЛА uavAP. Исключительно точная модель элементов Cessna 172 была воспроизведена с помощью симулятора полета MatLab2020, который был сопряжен с БПЛА uavAP автопилота с помощью интерфейса  БПЛА uavEE.

Рисунок 1. Схема автопилота БПЛА uavAP с использованием среды эмуляции БПЛА  uavEE

2.2 Маневренное испытание

Маневры, представленные в разделе 2.1, выполнялись в автомате полета и демонстрировались с использованием симулятора полета MatLab2020. Конкретные границы (скорость, высота и др. условия) соответствуют характеристикам самолета Cessna 172.

2.3  Автоматизированная и физически - пилотируемая аналогия

Проектирование автопилота со старыми процедурами проектирования требует прямых моделей динамики тангажа самолета. Среда MATLAB® может определять условия триммера и определять прямые модели в пространстве состояний напрямую из нелинейной модели Simulink® и Aerospace Blockset™. Возможности Simulink Control Design позволяют представить движение с точки зрения повторения незамкнутого круга или временных реакций. Чтобы продемонстрировать адекватность компьютеризированных маневров летных испытаний, было выполнено движение с замедлением скорости с использованием полномасштабной Cessna 172 в симуляторе полета MatLab2020, как физически, так и независимо. Физически пилотируемый самолет управлялся пилотом-человеком с использованием испытательной системы экспертного класса, дроссельной заслонки и педалей руля направления. Два маневра были организованы примерно так же, когда самолет летел со скоростью 40 м/с и находился в направлении 0° (восток). Перед выполнением как автоматического, так и ручного набора движений триммеры управления Cessna были установлены в нейтральное положение. В наборе роботизированных движений триммер самолета, следовательно, анализируется и изменяется с помощью триммерного анализа. В ручном перемещении триммер отклоняется MatLab2020 с использованием джойстика. Выполнение обоих наборов движений записывается, построены графики характеристик с использованием метода диаграммы Боде. Обработка данных позволяет определить историю увеличения скорости, частоты вращения, точек Эйлера и др.

2.4 Описание имитационной модели

A) Инициализировать модель управления

Основная проблема состоит в том, чтобы отследить отклонение руля высоты и последующую уравновешенную скорость тела (q), когда самолет начнет двигаться с заданной скоростью. Когда это условие найдено, можно вывести прямую модель динамики возмущений в различных положениях триммера. Предлагаемая модель показана на рисунке 2.

(a)

(б)

Рисунок 2. Блок-схема модели триммера и линеаризации самолета, (a) основная система, (б) подсистема аэродинамики и уравнений движения

Б) Установка рабочей точки со спецификациями состояния

Основные детали состояния являются состояниями положения. Вторая деталь состояния — Тета. Оба известны, но не в согласованном состоянии. Третье определение состояния — это скорости поворота тела, в которых переменная w находится в согласованном состоянии.

Г) Выбор состояний триммера, создание объекта LTI, построение отклика Боде

Наконец, были выбраны положения триммера для создания линейного инварианта времени Linear Time Invariant (LTI) и построены графики характеристик с использованием метода диаграммы Боде, как показано на рисунке 3.

Рисунок 3. Характеристики диаграммы Боде объекта самолета LTI

Из записи видно, что размер темпа тангажа самолета мал или близок к нулю на протяжении большей части полета с заметным скачком примерно от 24 до 26 секунд для обоих наборов движений, что соответствует опусканию носа, связанному с замедлением. В течение этого времени скорость замедления самолета для двух маневров оценивалась примерно от 26 до 27 м/с. При исследовании временная история независимо контролируемого движения с замедлением скорости показывает плавные и точные результаты. Также ожидается, что независимое движение с замедлением скорости полностью воспроизводимо в отличие от движения, которым управляли физически.

Выводы

В данной статье предпринята попытка автоматизации летных испытаний, чтобы упорядочить значение параметров беспилотного летательного аппарата. Созданный автомат летных испытаний проводит самолет через заданные движения событий и состояний. Наборы движений строго соблюдают правила и все, что считается общепризнанной практикой для полномасштабных летных испытаний. В частности, к интересующим движениям, представленным в этой статье, относятся: латентная капля, фугоид, дуплеты, дополнительные синглеты, которые дают основание сделать вывод о плавности управления, устойчивости, переходных процессах (демпфировании). Автоматизация процесса, а не ручное управление, даст возможность более  эффективной параметризации и демонстрации характеристик самолета, в ограниченном эксперименте и, что еще более важно, уменьшает требуемое время полета.

Список литературы:

1. Кимберлин, Р. Д., Летные испытания самолетов, AIAA Education Series, AIA, Reston, VA, 2003.

2. К.К. ВЕРЕМЕЕНКО, М.В. ЖАРКОВ, И.М. КУЗНЕЦОВ, А.Н. ПРОНЬКИН. Трансферная выставка бесплатформенной инерциальной навигационной системы: алгоритмические особенности и численный анализ характеристик. 2020. Казань. Изв. вузов. Авиационная техника. 2020. № 4 ISSN 0579-2975.

3. Е.С. ЕФРЕМОВА, В.М. СОЛДАТКИН. Модели сигналов, алгоритмов и погрешностей измерительных каналов системы воздушных сигналов на основе вихревого метода. 2020. Казань. Изв. вузов. Авиационная техника. 2020. № 3 ISSN 0579-2975.

4. В.В. СОЛДАТКИН, В.М. СОЛДАТКИН, В.П. ДЕРЕВЯНКИН. Модели сигналов, характеристик и погрешностей осесимметричного многофункционального приемника воздушных давлений аэрометрических систем самолета. 2021. Казань. Изв. вузов. Авиационная техника. 2021. № 1 ISSN 0579-2975.