本文属于类型a:单一原创研究报告。
作者及发表信息
本研究由Moti Karpel(以色列Karpel Dynamic Consulting公司CEO、Technion荣誉教授、AIAA会士)与Douglas J. Neill(美国Computational Engineering Software LLC总裁)合作完成,发表于2024年1月8日至12日的AIAA SciTech论坛,论文标题为《An Efficient Interdisciplinary Rational Function Approximation for Closed Loop Aeroelastic Response》。
学术背景与研究目标
研究聚焦于气动弹性力学(aeroelasticity)领域,旨在改进有理函数逼近(Rational Function Approximation, RFA)方法,将频域非定常气动力高效转换为时域模型,以支持跨学科航空航天设计。传统RFA虽能实现这一转换,但在精度、工作流程互通性(如载荷/颤振工程师与飞控工程师的协作)上存在局限。本研究核心目标为:
1. 提升RFA精度,开发动态响应原位评估方法;
2. 通过纯傅里叶变换(FFT/IFFT)处理阵风载荷,优化气动力拟合;
3. 实现时域气动弹性模型在控制设计、稳定性分析中的高效应用。
研究方法与流程
1. 模型构建与理论框架
- 基础方程:基于线性非定常气动力系数矩阵(AFC),将其表达为拉普拉斯变量s的有理函数(即RFA),形式包含最小状态法(MIST)和Roger法。公式核心为:
[ [\tilde{q}_h(p)] = [a_0] + [a_1]p + [a_2]p^2 + d^{-1}[e] ]
其中,( p = sL/V ),( [r] )为气动滞后根矩阵。
- 数据归一化:将结构模态数据归一化为单位广义质量,控制相关列归一化至与模态矩阵相同的最大绝对值,以消除模态归一化方式对拟合的影响。
最小二乘求解与约束优化
时域状态空间模型
数值验证与应用
主要结果与逻辑链条
1. 精度提升:通过约束优化与数据归一化,RFA拟合误差较传统方法降低,尤其实部在低频区(k<0.5)的匹配精度提升显著(图3)。
2. 工作流改进:傅里叶变换直接处理阵风载荷(图4),避免将其纳入RFA拟合,既减少状态空间维度,又确保激励力计算效率。
3. 跨学科应用:导出的ABCD矩阵(式16、18)可直接用于MATLAB等工具,实现气动伺服弹性(ASE)闭环仿真,如图6所示闭环响应相比开环降低模态3峰值50%。
结论与价值
1. 科学价值:提出动态响应原位评估框架,允许在拟合过程中实时验证状态空间规模与精度关系,解决了传统RFA需反复验证的痛点。
2. 工程应用:为轻量化飞行器设计提供高效跨学科工具,尤其适用于柔性机翼、先进材料等新型构型的载荷与稳定性分析。
创新亮点
1. 方法创新:
- 首次将纯傅里叶变换与RFA结合处理阵风载荷,避免拟合失真;
- 开发多约束MIST迭代算法,支持非均匀滞后根分布,较Roger法减少30%状态数。
2. 流程创新:通过DYNRESP软件实现频域/时域模型无缝转换,模型误差评估时间缩短80%。
其他价值内容
- 提供开源数据集(GTA模型)与DYNRESP代码模块,便于同行验证;
- 针对控制工程师需求,专门优化了时域系数矩阵的输出格式(式21),可直接嵌入飞控系统仿真链。
全文通过理论推导、算法实现与工程案例的闭环验证,为气动弹性与控制跨学科研究设立了新标准。