基于CFD气动力辨识模型的气动弹性数值计算

摘要：

基于系统辨识技术的非定常气动力降阶模型（Reduced-Order Models，ROMs），保留流体力学（Computa-tional Fluid Dynamics，CFD）计算精度的同时能提高计算效率，但对输入信号加载方式或/和信号频谱要求较高。因此采用基于随机白噪声的模态激励信号进行模型辨识。以一次激励一个模态加载方式在时域内建立多输入、输出的非定常气动力降阶模型。该模型由多个辨识所得单输入多输出自回归滑动平均（Autoregressive Moving Average，ARMA）模型线性叠加而成。用不同频率、形状激励信号对辨识模型与直接CFD计算结果比较结果表明，辨识模型与CFD计算精度一致。将该降阶模型转换为状态空间形式后与结构模型耦合用于Agard445．6机翼颤振边界预测。辨识模型计算结果与非定常NS方程计算结果及风洞试验结果比较证实，该方法能用于高效气动弹性分析。

关键词：气动弹性、非定常气动力辨识、降阶模型、颤振、随机白噪声激励

分类号：V211(基础理论及试验)

在线出版日期：2014-10-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：20-25