空军利用CREATE－AV中的Kestrel能力，研究了一个对数字线索飞行模型应用统计工程的方法。Kestrel是高逼真度的基于物理特性的模型，全面仿真从亚声速到超声速飞行的固定翼飞行器，包括复杂机动、推进装置影响、移动控制面、气弹影响、多体相对运动以及引入真实内循环和外循环控制率的能力。Kestrel拥有一个模块化架构，可以综合流体／结构相互作用、推进装置集成和武器集成，给数字线索带来：多学科、多物理、多逼真度能力，快速和高效生成降阶模型的能力，在详细设计过程中处理系统集成的能力，以及充分利用高性能计算设施的可扩展性。

将经确认的试验数据库和模型V＆V数字化保存为SOR将加速数字化真相源生成

研究中，在一个固定马赫数和高度，使用Kestrel在不同角度和速度下进行横滚、俯仰和偏航机动，确保“回归空间”（即一般飞行中的角度和速度）有适当的覆盖范围。机动加入一个唧声（chirp）信号（变化频率和变化高度的正弦曲线），机动过程引起一系列空气动力学特性。之后，使用系统辨识软件SIDPAC对输入角度、速度和输出载荷进行建模，从输入和输出数据构建在试系统的一个数学模型，表征系统的不确定性和测量噪声。这一过程大致如图3所示。唧声机动计算的输出是一个降阶响应面，可以立即用作交战模型和／或飞行模拟器的飞行模型，比计算流体动力学计算飞行器周围流场来确定载荷高效。这些模型让气动力系数数据和气动力载荷数据可被提取出来用于和已知值对比。使用Kestrel、SIDPAC和高性能计算机对空气动力学进行预测已成功通过许多飞行器得到确认。

通过飞行器外模线生成降阶响应面提供了一个应用试验设计（DOE）减少风洞试验总时间的机遇。尝试应用DOE来优化一个传统的单独风洞试验难以成功，因为当前的风洞不利于快速改变参数来优化数据集的随机性。单因子轮换试验方法让当今航空研制流程的数据库变得巨大，不过，如果从全部风洞试验层面思考，可能会有更有成效的DOE使用方法，即对数字线索飞行模型应用统计工程。响应面的不确定性需要使用统计工程方法量化，那些仍展现高度不确定性的区域将成为风洞试验的主要关注点，从而成为风险降低的关键区域而不用去定义整个参数空间。DOE方法确保最佳数据集得到采用，通过DOE流程计算的动力系数，可用于分析通过额外计算、风洞试验或飞行试验，响应面上的波动可消减多少。会存在一个必须进行风洞试验或飞行试验的临界点，这样，就可以尽量减少不确定性建模和／或试验。

生成综合的基于模型的代理需要建模效率、可缩比性和优化的不确定性量化手段

空军在数字线索研究中使用F－22项目的现有数据库确认了该方法。将F－22的外形曲线输入Kestrel，计算不同马赫数和高度下的计算结果，定义整体空气动力学性能和S＆C。计算结果直接与原始的综合风洞数据库进行比较，成功验证和确认了Kestrel对空气动力学性能进行建模的能力。在关键设计评审之前的某些风洞试验，有90％需要改变控制系统外形（如襟翼／扰流片设置等）。以往这些控制面设置通常人工完成，而空军使用Kestrel内建的可移动控制系统能力发展了一个建模能力，在不同飞行条件下自动调整飞行器，实现了在更少的计算量需求下，定义控制权限和控制系统增益。

基于数字线索方法，空军评估了减少风洞试验对成本和时间的潜在影响，范围包括空气动力学性能、S＆C和气动载荷试验，约占全部风洞试验的65％。对一个标准的22000小时风洞试验，气动力学／载荷试验大约15000小时，使用数字线索可以减少60％，即9000小时。如果风洞试验超过48个月，那么数字线索方法可以减少20个月的时间，而相关的成本减少则是两倍——减少的风洞试验成本和缩短的项目周期带来的更低的项目规划成本。对于一个1000亿美元的采办项目，在关键设计评审前应用数字线索方法有可能减少10亿美元量级的研制成本。

三步式流程融合高逼真度基于物理特性的模型和真实试验数据

使用Kestrel来建立飞行器性能和S＆C相同的计算，还可以在飞行器上通过使用空气动力的空间和时间分布的本征正交分解，对空气动力载荷进行节点分析。Kestrel包括一个支撑结构元件分析的完整的有限元结构分析能力。将这个结构载荷的基于模型的前期评价，与风洞中使用压敏漆的先进试验技术结合，可以为详细结构设计提供对结构载荷的深刻理解。而且，随着外形曲线在研制流程中潜在变化以提升空气动力学性能，结构载荷可被有效更新，以支撑敏捷设计和重量管理。此外，动力系数还可帮助理解一个缺陷向下传递到下一个研制步骤的概率。

在使用Kestrel和系统辨识为优化的试验活动生成性能和S＆C而进行的计算，可以在需求分析阶段就执行，用于考虑感兴趣系统的测试性，并且为设计一个最少试验活动的方法制定初始策略。响应面方法也为研制试验和使用试验的集成提供一个宝贵支撑，并且处理联网和互操作性问题。响应面中采集的飞行器特性可以直接转换到一个人在环路模拟器的性能数学引擎。即使在研制的最早阶段，这个人在环路模拟器也可开始处理某些使用集成问题，从而可在项目中更早地进行集成的研制试验／使用试验。如果将早期航电和通信包的实验用板或数字模型放入人在环路模拟器，系统演进的性能就可作为一个分布式任务仿真中的节点进行评价。来自这个集成方法的反馈可用在非常早期阶段，面向一个可互操作的系统拥有最大性能而改进设计。由于当前绝大部分使用试验（特定术语）的接口问题和互操作性在研制流程的很晚才处理，使用这样一种创新的方法对减少研制周期的积极影响将是巨大的。

向数字化的试验鉴定主计划迈进以提升试验鉴定质量和性能并缩减成本和进度

四、结束语

美国国防部推进数字工程，打造数字工程生态系统，将使现有采办流程和工程活动提升为基于模型、由数据驱动的集成化实践，极大提升生命周期各阶段分析能力和决策水平，支持武器系统的快速规划、敏捷设计、高效制造与精准保障，使美军超越快速变化的威胁和技术进步，更快地向作战部队交付先进能力，同时更具经济可承受性和持续保障性，支撑美国第三个“抵消战略”。

（中国航空工业发展研究中心  刘亚威）

本篇供稿：系统工程研究所

运 营：李沅栩