基于飞行数据的民机飞行颠簸机理及短时预测研究

Flight turbulence severely impacts aircraft's ride quality and flight safety. By investigation, there exists false alarm and missed detection problem only by large-scale meteorological observation. This project will study the flight turbulence influence mechanism based on flight data and what's more, a short-time turbulence prediction method will be studied combined with turbulent wind observed from weather data. The research contains: (1)Based on aeroengine model and aerodynamic data, the angle of attack and angle of sideslip can be estimated from high-precision acceleration data recorded by QAR in turbulence. In addition, the real-time turbulent wind can be acquired. (2)By vortex-lattice model whose boundary condition will be modified for turbulent wind, the turbulence effects on aerodynamic force will be studied. A turbulence influence model will be built up. With full-quality flight dynamics model and QAR in turbulence, a closed-loop technical validation will be exerted on the turbulence estimation procedure and turbulence influence model. (3)A fusion estimation theoretical infrastructure will be studied combined with weather data and QAR in turbulence. A Kalman filter structure will be built up. A short-time turbulence prediction method will be realized and verified by real flight test. By flight dynamics analysis, QAR in turbulence combined with weather data, this project will present the turbulence influence mechanism and a short-time turbulence prediction method. Furthermore, this project will offer help to civil aircraft's turbulence precaution.

飞行颠簸严重影响乘坐品质和飞行安全。经调研发现，单纯基于大尺度气象观测数据进行颠簸预测存在虚警和漏警现象。本项目基于飞行数据开展飞行颠簸的影响机理研究，并进一步结合气象观测的湍流扰动风开展颠簸短时预测研究。主要内容有：(1)在发动机模型和气动数据的支持下，从颠簸飞行QAR记录的高精度加速度数据获得迎角、侧滑角的最优估计，并进一步估计实时湍流扰动风；(2)采用涡格法，修正物面边界条件，分析扰动风对气动力的影响，建立湍流影响的机理模型。通过全量飞行动力学模型和颠簸QAR数据，进行湍流估计方法和湍流影响机理模型的闭环技术验证；(3)研究一种结合天气数据和颠簸QAR数据的融合估计理论框架，并建立卡尔曼滤波体系结构，实现飞行颠簸的短时预测并通过实际航班进行技术验证。项目拟通过飞行力学分析、颠簸QAR数据并配合天气数据，掌握湍流影响机理，实现一种飞行颠簸的短时预测方法，为民机飞行颠簸预防工作提供支持。

飞行颠簸严重影响乘坐品质和飞行安全。本项目基于飞行数据开展了颠簸估计与预测研究。主要研究内容及重要结果包括：.(1)基于颠簸飞行QAR数据的状态估计研究。研究了一种两阶段湍流飞行状态估计方法。首先采用免疫克隆算法(ICA)和高斯-牛顿算法对大气数据和定常风进行初始优化。其次，建立一个整合von Karman湍流模型的滤波系统。提出了一种加权自适应扩展卡尔曼滤波WAEKF算法，并设计新息协方差矩阵的指数加权方法，进一步减小估计误差。试验表明，WAEKF-INIT算法提高了估计精度，减少了不确定测量噪声的影响。新息协方差加权方法有利于进一步减小估计误差。免疫克隆算法具备更好的稳定性和收敛速度，更适合于求解高维非线性气动模型的多目标最优化问题。.(2)运用非定常涡格法并改进物面边界条件，研究扰动风矢量对飞机气动力的影响。为提高计算精度，采用在中弧面布置涡环的方法；在翼梢、翼根和前缘等环量分布变化较大的区域，采用半圆法设计网格分布。此外，由于升降舵和扰流板可以通过飞行员操纵或自动飞行控制系统发生偏转，将涡环几何边界接近于控制面结构边界布置。基于机翼和水平尾翼的组合，采用非定常涡环方法计算湍流飞行中气动力的连续变化。通过风洞试验数据与飞机建模数据比较，表明了该方法具有较高的精度。通过分离湍流诱发和机动飞行诱发的气动力变化，为进步开展飞行颠簸估计奠定基础。.(3)研究了一种基于飞机垂直加速度的EDR估计算法，并进一步提出基于EDR的飞机颠簸强度预测方法。从湍流引起的飞机颠簸中剔除飞机机动飞行造成的不利影响，比基于垂直风的EDR算法具有更好的精度和稳定性。在此基础上，基于EDR指标预测目标飞机的颠簸严重程度。根据von Karman模型生成湍流时间序列。在基于非定常涡格法和机翼-平尾组合得到垂直加速度的时间序列后，利用Welch功率谱估计法对飞机颠簸严重程度进行了估计，实现飞机颠簸预测。