一种飞行器风洞试验的设计方法与流程

本发明涉及航空航天试验，具体涉及一种飞行器风洞试验的设计方法。

背景技术：

1、随着航空航天技术的持续进步，飞行器正向更广阔的速域与空域探索迈进，并日益强调高隐身性、长续航能力及卓越的机动性能。这一发展趋势促使融合式气动布局、推进与机体的一体化设计，以及气动、结构、材料等多目标优化设计等高级特性成为研究焦点。面对这些挑战，新一代飞行器的研发需跨越多学科边界，应对极端条件下复杂的气动、结构及材料相互作用，同时攻克诸如高剪切力和高强度压缩等复杂物理现象带来的技术难关，这对传统设计理念提出了革新要求。

2、在此背景下，风洞试验作为验证飞行器设计、评估性能表现及最终产品定型的关键环节，就显得尤为重要。与数值模拟和实际飞行测试相比，风洞试验展现出独特优势：它能高保真地模拟复杂的飞行环境，精确揭示物理机制，实现飞行器综合性能的精准测试，并且在地面实施，极大降低了成本与安全风险。因此，风洞试验已成为获取飞行器综合性能数据不可或缺的方法，对推动航空航天科技的边界拓展起到了核心支撑作用。

3、高质量风洞试验依赖于严谨的试验设计，尤其在新一代飞行器研发背景下，需求已转向综合性能的高效评测。风洞试验复杂度高、成本昂贵，传统单一物理量测试目标（如单纯气动力分析）已难以满足综合性更强的任务需求。因此，关键技术突破聚焦于如何通过优化试验设计，快速准确获取飞行器全面性能指标、识别关键影响因子及其演变规律，建立多维度数据模型，这是提升风洞试验效能和适应新一代飞行器研发挑战的核心。

4、当前，试验设计领域主要采用两类方法：经典试验设计与现代试验设计。经典方法的核心在于确保所获试验数据的高品质，因其实施简便而被广泛引用，其中最具代表性的便是单因子试验设计。该方法通过单独变动一个因子而保持其余因子恒定来执行试验和收集数据，着重于全面探索所有参数组合，重视试验环境对实际流场的高保真模拟及测试精度，但需借助大量试验次数来积累数据，这不可避免地引发了数据重复、试验周期延长及成本增加等问题。因此，现代试验设计（mdoe）方法被成功应用于飞行器风洞试验中。mdoe的基本思想侧重于以统计学原理为基础，精心挑选样本点来进行高效试验设计，旨在构建飞行器性能的精确预测模型。通过此方法，能够在减少试验工况的前提下，依旧精准获取必要的数据，体现出对试验效率与数据质量双重优化的追求。

5、然而，mdoe方法在飞行器风洞试验的应用仍面临若干挑战，制约了其推广发展。首先，历史遗留的经典试验设计（ofat）方法的使用，导致试验数据连贯性差，且mdoe要求参试人员具备跨学科知识，这提高了人员门槛并可能导致知识缺陷。其次，mdoe通过分散试验设计提升效率，但可能忽视关键工况，影响数据精度和可靠性，尤其是在处理气动弹性等复杂突变现象时，模型适应性受限。再者，mdoe侧重数据获取而忽略物理量间的耦合，有时难以满足飞行器试验的综合需求。最后，面对现代风洞技术和数据处理新进展，如多源数据融合与知识驱动解析，mdoe对这些新技术的适应不足，其在提升试验效率方面的优势逐渐减弱，特别是在连续式风洞和飞行器实时监测技术的背景下。

技术实现思路

1、基于背景技术中的现状，为了解决风洞试验的现有设计方法在多因素耦合关系获取、大型连续式风洞应用以及新一代飞行器装备设计中表现出的能力不足问题，本发明提出了新的一种飞行器风洞试验的设计方法。本发明面向知识驱动形成设计方法，通过复杂系统之间的一体化设计提高风洞试验效率，以通用试验设计流场获取试验任务中多变量关系，最终提升风洞试验数字化产品的技术成熟度。本发明能更加高效地实现新兴技术在风洞试验中的应用，为新一代航空航天飞行器的试验技术升级发展提供有力支撑。

2、本发明采用了以下技术方案来实现目的：

3、一种飞行器风洞试验的设计方法，所述设计方法通过在风洞试验设计中采用系统工程原理处理复杂风洞试验系统之间的内外部关系，包括如下步骤：

4、s1、依据风洞试验任务书的要求，进行任务需求分析捕获，基于任务需求确定试验目的；

5、s2、依据试验目的，确定本次风洞试验的待研究物理问题；将待研究物理问题的特点与复杂风洞试验系统相结合，得出关键影响因素集；

6、s3、基于关键影响因素集，规划试验内容；依据待研究物理问题的特点，确定待测物理量，对待研究物理问题进行解耦，得出复杂风洞试验系统的基准工况与关键工况；

7、s4、依据规划出的试验内容，明确并制定试验方案；试验方案包括复杂风洞试验系统的设备信息、试验中使用的技术手段和试验用动态运行表；

8、s5、分析试验方案中的多因素数据，针对多类型待测物理量，通过飞行器多因素数据综合分析与显示方法，开展多因素风洞试验的物理特性分析；

9、s6、在物理特性分析过程中，采用多域融合分析技术，确定多类型待测物理量在时空域、时频域和相关性中的特征与演化规律，从而响应风洞试验任务书的要求，完成飞行器风洞试验的设计。

10、进一步的，步骤s1中，通过分析飞行器对应试验模型状态以及复杂风洞试验系统提供的模拟环境，完成任务需求分析捕获。

11、进一步的，步骤s2中，关键影响因素集包括自变量集、因变量集和系统状态集；自变量集为复杂风洞试验系统中待考察、待验证的关键参数集合；因变量集为复杂风洞试验系统中待测物理量对应的因变量参数集合；系统状态集为复杂风洞试验系统运行的基本状态参数集合。

12、进一步的，步骤s5中，飞行器多因素数据综合分析与显示方法包括：传感器网络的部署、数据融合算法的整合、多维度数据分析模型的开发、实时数据处理引擎的构建、交互式可视化界面的设计、自适应参数优化模块的集成。

13、进一步的，步骤s6中，多域融合分析技术包括时空域分析、时频域分析、相关性分析、多模态融合、数据治理与关联分析；在应用多域融合分析技术时，基于机器学习与大数据的应用框架，对风洞试验中产生的异构数据进行处理分析，完成自动化的特征提取与模式识别操作。

14、优选的，在步骤s6之后，还包括步骤：s7、将已完成设计的飞行器风洞试验转化为数字化风洞测试解决方案，形成数字化试验产品；数字化试验产品包括多因素试验预测模型，多因素试验预测模型依据关键影响因素集中的自变量集和因变量集进行构建。

15、综上所述，由于采用了本技术方案，本发明的有益效果如下：

16、1、增强需求导向的试验设计灵活性与精确性：本发明融合系统工程原理与先进试验设计理念，开创性地将任务需求直接引导至风洞试验设计的核心，不仅深入探究变量间的内在联系，还极其重视飞行工况这一关键外部因素的影响。区别于传统方法的局限性，本发明倡导面向知识获取的试验设计策略，确保任务目标被内置于模型构建中，从而精准应对复杂飞行条件下的变量及工况评估难题。通过精细考量每一测试数据点的流场条件等工况特性，本发明跳脱出单纯数据驱动的框架，转而从实际任务需求出发，定制化选择试验工况，极大提升了试验结果的针对性和实用性。

17、2、优化飞行器综合性能试验的数据质量和深度分析能力：针对飞行器性能测试中多因素交织的复杂性，本发明从根本上解决了传统试验设计在处理多因素一体化数据获取时的瓶颈。本发明的设计理念可以有效结合数据挖掘技术和人工智能算法，构建出高效的变量关系模型；这一方式不仅强化了对变量间相互作用的理解，而且促进了从简单数据收集向深层次知识提炼的转变。这不仅显著提高了数据的丰富度与准确性，更为飞行器性能优化和设计迭代提供了坚实的数据支持和理论基础。

18、3、实现风洞试验成本的有效控制：本发明通过精细化管理和优化多变量物理关系的试验设计，实现了试验资源配置的最优化。通过科学规划试验内容与序列，减少不必要的重复试验，有效压缩试验周期，提升了整体试验效率。这种策略不仅显著降低了试验车次和任务量，还大幅削减了风洞试验的整体成本，为飞行器研发节约了宝贵资源，加速了技术验证与产品化进程。