[发明专利]临近空间螺旋桨的双趋势修正的数据融合效率验证方法

权利要求书

1.一种临近空间螺旋桨的双趋势修正的数据融合效率验证方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，获得n₁个螺旋桨前进比和螺旋桨效率理论值形成的数据对，作为低可信度样本数据集；具体方法包括：

步骤1.1，确定全尺寸螺旋桨的高空工况参数，包括：螺旋桨工作高度、螺旋桨工作速度V_g、螺旋桨工作转速Ns_g[0]、螺旋桨直径D_g、螺旋桨工作高度时的空气密度ρ_g、螺旋桨工作高度时的空气粘性系数μ_g和螺旋桨工作高度时的空气声速a_g；

步骤1.2，在螺旋桨工作高度和螺旋桨工作速度V_g条件下，以螺旋桨工作转速Ns_g[0]为中心点，确定真实工况下螺旋桨转速选择区间[Ns_g[T₁],Ns_g[T₂]]；其中，Ns_g[T₁]为螺旋桨转速选择区间的下限；Ns_g[T₂]为螺旋桨转速选择区间的上限；

步骤1.3，在真实工况下螺旋桨转速选择区间[Ns_g[T₁],Ns_g[T₂]]内，等间隔选取n₁个螺旋桨转速，分别表示为：Ns_g[1],Ns_g[2],...,Ns_g[n₁]；对于每个螺旋桨转速Ns_g[i]，其中，i＝1,2,...,n₁，均采用公式(1)，计算得到该螺旋桨转速Ns_g[i]下的螺旋桨前进比J_g[i]：

步骤1.4，由此共计算得到n₁个螺旋桨前进比，分别表示为：J_g[1],J_g[2],...,J_g[n₁]；将n₁个螺旋桨前进比J_g[1],J_g[2],...,J_g[n₁]组成螺旋桨前进比向量J₁＝[J_g[1],J_g[2],...,J_g[n₁]]；

步骤1.5，对于每个螺旋桨前进比J_g[i]，i＝1,2,...,n₁，均通过计算流体力学方法得到对应的螺旋桨效率理论值η_g[i]，因此，将得到的n₁个螺旋桨效率理论值η_g[i]组成螺旋桨效率理论值向量η₁＝[η_g[1],η_g[2],...,η_g[n₁]]；

步骤1.6，将螺旋桨前进比-螺旋桨效率理论值形成的n₁个数据对，即：(J₁,η₁)＝{J_g[1],η_g[1]},{J_g[2],η_g[2]}...,{J_g[n₁],η_g[n₁]}，作为低可信度样本数据集；

步骤2，获得n₂个常规风洞试验螺旋桨缩比模型前进比和常规风洞试验螺旋桨效率测试值形成的数据对，作为次高可信度样本数据集；具体方法包括：

步骤2.1，确定常规风洞试验的试验参数，包括：常规风洞试验螺旋桨缩比模型直径D_c、常规风洞试验的风速V_c、常规风洞试验环境空气密度ρ_c和常规风洞试验环境的空气粘性系数μ_c；

其中，常规风洞试验的风速V_c，通过以下方法得到：

根据雷诺数相似准则，采用公式(2)，得到常规风洞试验的风速V_c：

其中：螺旋桨直径D_g、螺旋桨工作高度时的空气密度ρ_g、螺旋桨工作高度时的空气粘性系数μ_g、螺旋桨工作速度V_g均通过步骤1.1获得；

步骤2.2，根据前进比相似准则，采用公式(3)，确定步骤1.1中螺旋桨工作转速Ns_g[0]对应的常规风洞试验螺旋桨缩比模型转速Ns_c[0]：

以常规风洞试验螺旋桨缩比模型转速Ns_c[0]为中心点，确定常规风洞试验螺旋桨缩比模型的转速选择区间[Ns_c[T₁],Ns_c[T₂]]；其中，Ns_c[T₁]为转速选择区间的下限；Ns_c[T₂]为转速选择区间的上限；

步骤2.3，在常规风洞试验螺旋桨缩比模型的转速选择区间[Ns_c[T₁],Ns_c[T₂]]内，等间隔选取n₂个常规风洞试验螺旋桨缩比模型转速，分别表示为：Ns_c[1],Ns_c[2],...,Ns_c[n₂]；

对于每个常规风洞试验螺旋桨缩比模型转速Ns_c[j]，其中，j＝1,2,...,n₂，采用公式(4)，得到常规风洞试验螺旋桨缩比模型转速Ns_c[j]下的螺旋桨缩比模型前进比J_c[j]：

步骤2.4，由此共计算得到n₂个螺旋桨缩比模型前进比，分别表示为：J_c[1],J_c[2],...,J_c[n₂]；将n₂个螺旋桨缩比模型前进比J_c[1],J_c[2],...,J_c[n₂]组成螺旋桨缩比模型前进比向量J₂＝[J_c[1],J_c[2],...,J_c[n₂]]；

步骤2.5，对于每个常规风洞试验螺旋桨缩比模型转速Ns_c[j]，按步骤2.1确定的常规风洞试验的试验参数进行常规风洞试验，得到与螺旋桨缩比模型转速Ns_c[j]对应的常规风洞试验螺旋桨效率测试值η_c[j]，因此，共得到n₂个常规风洞试验螺旋桨效率测试值，组成常规风洞试验螺旋桨效率测试值向量η₂＝[η_c[1],η_c[2],...,η_c[n₂]]；

步骤2.6，将螺旋桨缩比模型前进比-常规风洞试验螺旋桨效率测试值形成的n₂个数据对，即：(J₂,η₂)＝{J_c[1],η_c[1]},{J_c[2],η_c[2]}...,{J_c[n₂],η_c[n₂]}，作为次高可信度样本数据集；

步骤3，获得n₃个变密度风洞试验螺旋桨缩比模型前进比和变密度风洞试验螺旋桨效率测试值形成的数据对，作为高可信度样本数据集；具体方法包括：

步骤3.1，确定变密度风洞试验的试验参数，包括：变密度风洞试验的螺旋桨缩比模型直径D_b、变密度风洞试验的风速V_b、变密度风洞试验的空气密度ρ_b、变密度风洞试验的空气声速a_b和变密度风洞试验的空气粘性系数μ_b；

其中：变密度风洞试验的风速V_b和变密度风洞试验的空气密度ρ_b分别通过步骤3.1.1和步骤3.1.2确定：

步骤3.1.1，根据桨尖马赫数相似准则，采用公式(5)，得到变密度风洞试验的风速V_b；

步骤3.1.2，根据雷诺数相似准则，采用公式(6)，得到变密度风洞试验的空气密度ρ_b；

步骤3.2，根据前进比相似准则，采用公式(7)，确定步骤1.1中螺旋桨工作转速Ns_g[0]对应的变密度风洞试验螺旋桨缩比模型的转速Ns_b[0]：

以变密度风洞试验螺旋桨缩比模型的转速Ns_b[0]为中心点，确定变密度风洞试验螺旋桨缩比模型的转速选择区间[Ns_b[T₁],Ns_b[T₂]]；其中，Ns_b[T₁]为转速选择区间的下限；Ns_b[T₂]为转速选择区间的上限；

步骤3.3，在变密度风洞试验螺旋桨缩比模型的转速选择区间[Ns_b[T₁],Ns_b[T₂]]内，等间隔选取n₃个变密度风洞试验螺旋桨缩比模型转速，分别表示为：Ns_b[1],Ns_b[2],...,Ns_b[n₃]；

对于每个变密度风洞试验螺旋桨缩比模型转速Ns_b[k]，其中，k＝1,2,...,n₃，采用公式(8)，得到变密度风洞试验螺旋桨缩比模型转速Ns_b[k]下的螺旋桨缩比模型前进比J_b[k]：

步骤3.4，由此共计算得到n₃个变密度风洞试验螺旋桨缩比模型前进比，分别表示为：J_b[1],J_b[2],...,J_b[n₃]；将n₃个变密度风洞试验螺旋桨缩比模型前进比J_b[1],J_b[2],...,J_b[n₃]组成变密度风洞试验螺旋桨缩比模型前进比向量J₃＝[J_b[1],J_b[2],...,J_b[n₃]]；

步骤3.5，对于每个变密度风洞试验螺旋桨缩比模型转速Ns_b[k]，按步骤3.1确定的变密度风洞试验的试验参数进行变密度风洞试验，得到与变密度风洞试验螺旋桨缩比模型转速Ns_b[k]对应的变密度风洞试验螺旋桨效率测试值η_b[k]，因此，共得到n₃个变密度风洞试验螺旋桨效率测试值，组成变密度风洞试验螺旋桨效率测试值向量η₃＝[η_b[1],η_b[2],...,η_b[n₃]]；

步骤3.6，将变密度风洞试验螺旋桨缩比模型前进比-变密度风洞试验螺旋桨效率测试值形成的n₃个数据对，即：(J₃,η₃)＝{J_b[1],η_b[1]},{J_b[2],η_b[2]}...,{J_b[n₃],η_b[n₃]}，作为最高可信度样本数据集；

步骤4，基于理论计算的低可信度样本数据集(J₁,η₁)建立一次趋势模型基于常规风洞试验的次高可信度样本数据集(J₂,η₂)建立一次修正模型

采用公式(9)，建立得到一次趋势修正的分层Kriging代理模型

其中：J为前进比自变量；

步骤5，将步骤1中的n₁个螺旋桨前进比，即：J₁＝J_g[1],J_g[2],...,J_g[n₁]，分别代入一次趋势修正的分层Kriging代理模型由此得到n₁个螺旋桨效率一次融合值，表示为:η₁₂＝[η₁₂[1],η₁₂[2],...,η₁₂[n₁]]；

由此生成新的样本数据集(J₁,η₁₂)；

步骤6，基于步骤5新的样本数据集(J₁,η₁₂)建立二次趋势模型基于变密度风洞试验的最高可信度样本数据集(J₃,η₃)建立二次修正模型采用公式(10)，建立得到二次趋势修正的分层Kriging代理模型

步骤7，当需要验证某个螺旋桨前进比下的效率时，将螺旋桨前进比代入公式(10)，得到螺旋桨效率二次融合值，即为融合理论计算、常规风洞试验和变密度风洞试验的螺旋桨效率验证值。

2.根据权利要求1所述的临近空间螺旋桨的双趋势修正的数据融合效率验证方法，其特征在于，n₁为10～20；n₂为5～10；n₃为3～5。