基于驾驶员模型参数的新布局飞行器操纵品质分析方法

Handling qualities (HQ) are those characteristics of a flight vehicle that govern the ease and precision with which a pilot is able to perform a flying task. Quality specifications are the quantitative criteria for handling qualities. At present, design and evaluation for flight vehicle aerodynamic and flight control system (FCS) are based on HQ specifications. However, the revision of HQ specifications is based on existing flight vehicles, which is not suitable for innovative flight vehicles (IFVs) as well as restricts their development. . This project will build the pilot-vehicle system (PVS) for IFVs by building the dynamic model that satisfies the IFV characteristics and pilot model that reflect the ability and workload of pilots. Based on the aircraft configuration samples and the corresponding pilot rating and opinion in flight test database, the task performance level boundaries and the mapping relations between pilot model parameters (PMPs) and HQ rating will be determined based on pilot optimal control theory. The HQ evaluation method for IFV will be built based on PMPs, and validated by ground-based flight simulation test.. This project can provide theoretical support for HQ evaluation without specifications, and bring new research ideas to new HQ problems appear with the aeronautical technology development as well.

操纵品质是决定驾驶员任务完成精度与难易程度的飞行器特性，是飞行器应满足的基本特性。品质规范是操纵品质的量化标准，目前飞行器的气动、飞控系统均是以品质规范为设计指标与评估标准，但品质规范的修订是基于已有飞行器，并不足以满足新型飞行器的需求，制约了新型飞行器的发展。. 本项目拟通过建立符合新布局飞行器特性的动力学模型和体现驾驶员操纵能力与工作负荷的模型，构建新布局飞行器人机闭环系统模型。根据试飞数据库的飞机构型与驾驶员评分/评语样本，基于驾驶员最优控制原理确定任务性能等级边界与“驾驶员模型参数—操纵品质评分”的映射关系；建立基于驾驶员模型参数的新构型飞行器操纵品质评估方法，并通过人在环地面飞行仿真试验对该方法进行验证。. 本项目将为如何在缺乏相关品质规范的情况下评估新布局飞行器操纵品质提供理论支撑，为随航空航天技术发展而不断出现的新操纵品质问题带来新研究思路。

操纵品质是决定飞行任务完成精度与难易程度的特性。品质规范是操纵品质的量化标准，但品质规范的发展滞后于飞行器的发展，制约了新布局飞行器的发展。为解决这一问题，项目从操纵品质的本质出发，对基于驾驶员模型参数的品质评估方法开展了研究。.首先，通过分析新布局飞行器的气动与惯性矩分布特性，对其纵横航耦合的运动方程进行了推导。以某翼身融合布局飞机为例进行了动力学建模与模态特性分析，结果表明，该运动方程能够在特征向量上体现耦合特性。.然后，对比分析了现有驾驶员模型，基于操纵品质机理与规范，选择了结合神经网络的传递函数模型。对比分析了多种优化算法，根据人机闭环系统维度不高、存在局部最优解的特点，选择了 PSO算法用于确定最优响应及相应的最优驾驶员模型参数。.接着，对不同飞机构型下的人机闭环系统进行了优化，分析了驾驶员模型参数与飞行品质间的关系。利用不同飞机构型下的驾驶员模型参数与地面仿真试验评分，基于BP神经网络确定了驾驶员模型参数与驾驶员评分的映射关系。.最后，以某三代机为算例，通过地面仿真试验、等效拟配及最优驾驶员模型参数三种方式对其飞行品质进行了评估，结果表明，三种方法的评估结果具有较高一致性，说明所建立的基于驾驶员模型参数的方法能够体现飞机的飞行品质特性。.利用驾驶员模型参数直接评估操纵品质，不仅更能体现驾驶员的工作负荷，也可以避免新布局飞行器的设计与评估受基于常规布局飞行器操纵品质规范的约束，得到更直观、客观的评估结果，对于新布局飞行器操纵品质的研究与评估具有重要的理论意义与工程应用价值。