[发明专利]一种评定飞行器全方程控热试验温度数据不确定度的方法

说明书

本发明属于飞行器热试验领域，具体涉及一种评定飞行器全方程控热试验温度数据不确定度的方法。本发明，根据实际温度数据的估值和初始的精度不高的实际温度数据的扩展不确定度，假设实际温度数据的概率分布，依据热电偶测温系统原理建立全方程控热试验示值温度数据的数学建模。最后基于蒙特卡洛数值模拟方法，最终计算出精度更高的全方程控热试验示值温度的不确定度。

技术领域

本发明属于飞行器热试验领域，具体涉及一种评定飞行器全方程控热试验温度数据不确定度的方法。

背景技术

目前飞行器热试验控制方法主要有温度控和热流密度控两类方式，针对复杂结构气动加热-结构温度场的耦合问题，由于精确的数学模型和边界条件不易建立，随温度变化的结构热物性参数很难准确地测定，在热流密度控制方式基础上又发展了全方程热流密度控制方法(简称为全方程控)。全方程控的基本思想是将结构实际飞行过程中的轨道参数、空气动力数据等参数作为原始参数，以实测的结构温度数据作为实时反馈信号，将其实时代入到气动加热计算方程中进行运算，计算出要求加给结构表面的热流密度，并计入地面热试验中的热损失项，再与实测的热流密度值比较，由两者的偏差量实时控制加热器的输出。该方法以实时测量的结构温度值参与换热计算，计及材料高温热物性参数随温度变化情况，真正实现了气动加热与结构温度场的耦合。

温度控热试验以给定的温度加载曲线为目标导向，控制系统始终以试验示值温度与给定的加载温度的差值为控制参数，最终使试验示值温度无限接近目标加载温度。由于热试验控制系统的精度较高(一般为0.5％F·S)，所以温度控热试验的温度数据绝大部分都分布在给定加载温度的极窄误差带内，从而使温度数据的不确定度较小。

全方程控热试验为非目标导向的正向试验、反复迭代的动态试验，温度为试验正向产生的数据，其本身不参与控制，也就是说控制系统无权纠偏相关影响因素造成的温度偏差。而且实时测得的具有一定不确定度的温度数据要重新作为输入条件来控制热流密度，从而导致了不确定度的N次迭代传递直至试验结束，将导致最终温度数据的不确定度较高。基于全方程控热试验的上述特点，想要建立各影响因素与最高点温度之间的函数关系几乎不可能完成；进行大量全方程控热试验以获得足够样本来精确评定温度不确定度耗费过高，而进行有限次的全方程控热试验并采用GUM方法来评定温度不确定度又导致精度不足。所以建立一种评定飞行器全方程控热试验温度数据不确定度的折中有效方法就显得非常必要。

发明内容

本发明的目的：提供一种评定飞行器全方程控热试验温度数据不确定度的折中有效方法。利用该方法，得到全方程控热试验实际温度数据的不确定度、全方程控热试验示值温度数据的数学建模及基于蒙特卡洛法的MATLAB计算程序，得到精度更高的示值温度数据的不确定度。

本发明的技术方案：提供一种评定飞行器全方程控热试验温度数据不确定度的方法，所述方法包括：

选取自身因素对热试验温度不确定度影响小的试验件，开展N次全方程控热试验，得到全方程控热试验的示值温度数据估值及初始示值温度数据的不确定度；根据所述初始示值温度数据的不确定度，通过不确定度合成理论得到初始实际温度数据的不确定度；计算得到初始实际温度数据的扩展不确定度；

根据实际温度数据的估值和初始实际温度数据的扩展不确定度假设实际温度数据的概率分布，依据热电偶测温系统原理，建立全方程控热试验示值温度数据的数学模型，

A_示值＝A×(1+B)×(1+C)×(1+D) (1)

其中，A为实际温度最高点，A_示值为示值温度，B为热电偶安装工艺引起的温度传递误差，C为热电偶自身系统引起的温度传递误差，D为数据采集系统引起的温度传递误差；

基于得到的实际温度数据的概率分布和数学模型，采用蒙特卡洛方法得到全方程控热试验修正后的示值温度数据的不确定度。

进一步地，N不小于6。