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力学前沿在新型飞行器中的应用探索丨中国学科发展战略[转载]
作者:中国科学院 发表时间:2018-06-30 阅读次数:249

       创新是一个民族技术发展的灵魂,事关国民经济发展的命脉。20世纪80年代,著名力学家陈宗基院士就指出:力学的强大的生命力,则在于它的创造性,力学是创造性的科学,而最富有创新前景的是新兴边缘分支。
       航空航天往往孕育并形成一个国家最具牵引力的重大基础科学与高新技术。新一代飞行器的发展方向可以归纳为高超声速、高机动、长距离、高隐形、高自适应、自监测与自修复、高精确控制和高可靠性飞行,对飞行器结构提出了诸如超轻质量、高强韧、抗冲击、耐热、隐身、低噪、智能检测与自修复的多功能要求。这些要求引发新的科学问题:如超轻型化飞行器结构的设计原理、飞行器结构的非线性动力学、保障复杂环境下可靠飞行的主动控制和智能监测等。
       力学是驱动新型飞行器发展的重要动力,力学前沿研究酝酿新的飞行原理与方式。近年来,力学与材料、信息、能源、化学等不同领域的深度交叉簇生了一批崭新的研究方向,为新型飞行器的发展奠定了理论基础。
       新一代飞行器设计涉及力、热、光、电磁等多场综合集成的复杂大系统,表现出从微纳米到宏观尺度的多尺度现象,也涉及同一宏观尺度下不同层次结构单元的结构层级,以及高度数字化、信息化、智能化等新型交叉科学前沿问题。飞行器设计中重大问题的解决越来越依赖于学科的交叉与融合。例如,飞行器力学性能的高精度预测和气动设计依赖于流体力学、计算力学、统计物理与软件工程的合作;材料设计中的多尺度、跨层次计算涉及计算力学与物理学和材料科学的交叉;推进系统涉及高温空气动力学、热化学和燃烧学的交叉;结构隐身材料的研究依赖于材料科学、电磁波理论和空气动力学的交叉合作;智能材料、控制理论和信息科学的交叉对于结构的健康监测和智能控制至关重要。
       本文将从以下几个方面介绍力学前沿方向在新型飞行器中应用的探索。

仿生力学与未来飞行器

       仿生力学对于未来空天飞行器具有关键作用,国内外多家单位在仿生减阻和微型飞行器上做了很多前期工作,在未来微型飞行器的研制过程中具有重要意义。在自然界中,生物的宏观与微观结构、形状及运动方式都是经过亿万年自然选择的结果,许多功能超出人类的想象,其中生物外观形状及表面微结构都具有减小阻力的效果,例如,鸟类和鱼类身体流线型以及鲨鱼皮肤表面的沟槽结构。生物不同的减阻方式为减阻设计提供了一个可行的研究方向,通过研究这些生物结构减阻的机理,找出符合未来空天飞行器减阻要求的设计方案。鲨鱼在水中能够快速游动,除了其身体流线型的外形,其皮肤表面有序排列的细小沟槽起着重要作用,这些微沟槽减少鲨鱼游动过程中基本与流动方向平行,能够减小鲨鱼游动过程中的阻力。根据生物体表面微沟槽的启示,人们设计了一系列单一尺度的沟槽(V型、L型、U型、半圆形等),起到了一定减阻效果。然而通过进一步观察,发现鲨鱼皮肤表面的沟槽并不是单一尺度的,通过增加一些二级沟槽,可以增加减阻效果。
       在国外,沟槽减阻技术已经取得较大进展,并应用于工程实用中。例如,空中客车公司将A320试验机表面的70%贴上沟槽薄膜,其节油效果达到1%~2%,NASA的兰利研究中心对Learjet型飞机的飞机实验减阻达到6%左右。另外,受鲨鱼腮部射流功能的启发,人们提出仿生射流表面减阻法。随着射流速度幅值的增加,翼型的平均升力系数和阻力系数都会增加,射流频率对升力的影响呈非线性。轴对称钝头体或逆向射流会增加激波的脱体距离,在钝头体前面形成低压回流区,从而起到减小激波阻力的作用。射流孔的大小和形状以及射流速度都会影响减阻效果,射流孔面积越大,减阻效果越好,射流流量越大,减阻效果越好。随着射流速度的增大,黏性剪应力减小,湍流强度增大,消耗的湍动能增大,雷诺应力增大,仿生射流表面的减阻效果由减小的黏性剪应力和增大的雷诺应力共同决定。仿生射流减阻的根本原因是射流流体改变了射流孔下游的流场结构,使得近壁面主流流体的速度减小,射流表面边界层的厚度增大,壁面法线方向上的速度梯度减小,壁面剪应力减小,达到减阻效果。
       微型飞行器是20世纪90年代出现的新型飞行器,由于微型飞行器在军用和民用两方面均有巨大应用前景,是目前及未来空天飞行器的重要发展方向。微型飞行器研制遇到一系列关键技术问题,包括高升阻比气动构型与增升措施,飞行稳定性和抗干扰能力,微型化导航和控制系统,轻质高强材料、结构与设计优化,超轻、微型化任务载荷,高效推进能源动力等。
       生物仿生力学为微型飞行器提供了巨大的探索空间和应用前景,以蜻蜓为代表的鸟类和昆虫等飞行动物通过扑翼产生高升力,蜻蜓两翼在打开过程中前缘会形成一对很强的分离涡产生很大的升力,实验结果表明其升力系数能够达到5。抗干扰稳定飞行是鸟类和昆虫的一大特点,通过翅膀和身体对外界条件变化做出自适应变形,实现在强风和复杂环境下悬停或稳定飞行。通过仿生力学模拟鸟类和昆虫高稳定性、高机动性飞行能力,除了发展具有高可靠性、强抗干扰能力的智能自主控制理论与方法,还需要灵巧蒙皮、自适应结构、可变形机翼和完全柔性飞行器的变参数自适应控制理论和技术。生物仿生力学为智能微型飞行器研制提供了有效解决关键技术的途径,在未来空天飞行器研制过程中将发挥不可替代的作用。

软体机器人与可变形飞行器

       固定形态飞行器通常针对一定的飞行参数进行最优设计,而实际飞行过程中,在不同环境、不同飞行动作下飞行参数是变化的,该情形下飞行器的气动外形布局偏离局部最优设计使得飞行器并非处于最理想状态。另外,自然界的飞行生物在空中飞行时,不同飞行动作下(滑翔、悬停、降落等)形态结构不同且能在不同形态结构之间实现连续自如转换。针对这一现状和大自然的启示,可变形飞行器应运而生。可变形飞行器指的是飞行器可以自主地根据环境、任务动作要求自适应地发生形状改变,使飞行器始终保持在当前条件下最优的气动布局。
       软物质是一类处于理想固体和理想流体之间的物质。其基本特性在于复杂性和柔软性。复杂性表现在构成软物质的基本单元是化学结构颇为复杂的链状和支状分子或分子集团,这些分子本身具有不同的功能团,使得不同部位对周围环境的响应不同,自组织或自组装形成各种复杂结构。复杂性使得软物质可以有充分的功能多样性来满足飞行器连续变形过程中所需要的复杂变化过程,包括大幅度、微幅度、快速、低速的变形过程及其他变形要求。而柔软性表现在软物质对外界环境影响特别敏感,物理、化学的微小激励都可能使其产生较大变形响应。这一特点使得它成为实现飞行器连续、自如、低功耗地改变外形构造的一类重要材料。
       在自然界中,软体动物广泛分布于海水、淡水及陆地。经过亿万年的自然优化,这种动物的软体组织具有变形大、质量轻、功率密度比高的特点,可以在大范围内通过任意改变自身形状和尺寸,实现复杂自然环境条件下的高效运动。近年来,研究者以软体动物为原型,提出了软体机器人的概念。作为仿生机器人研究的延续,软体机器人具有无限自由度、连续的变形能力、出色的灵活性和对环境的适应能力,在军事、探测、医疗等领域具有广泛的应用前景,所以发展具备类似能力的仿生软体机器人,已经引起美国、欧洲的高度重视。
       将软体机器人与可变形飞行器结合,在利用其已有研究成果的同时将开发一个新的研究领域。但目前,在航空航天领域,国内外还鲜有软物质和软体可变形技术的应用,其中需要解决众多关键问题,主要包括:软体机器人应用到可变形飞行器上的关键部位时在不同飞行环境和任务动作下材料性质能否足够承载结构强度问题;在不同变形速率下软物质部件反复变形时的疲劳问题;在飞行器恶劣服役环境中软体机器人构成部件的性能稳定与老化问题;软体机器人构成部件与周围结构的衔接和兼容性问题;引入软物质部件后,不同服役环境中飞行器结构振动特性的改变与调控。

基于柔性电子技术的
智能蒙皮/隐身/人机融合飞行器

       柔性电子是通过新型材料和新型结构的开发与设计,使得电子器件具备可弯曲、可拉伸变形能力的电子器件设计与制备技术。柔性电子器件因其可变形性具有很强的曲面适应性的优点,可安装在非可展曲面,并可在变形环境中正常使用,扩展了电子器件的适用范围。柔性电子的发展处在起始阶段,目前已经出现一些可延展结构,发展了一些可延展功能演示器件,比如柔性多功能心导管、可变焦复眼相机、可延展晶体管电路、柔性RFID、可拉伸LED显示阵列、可拉伸锂电池以及可无线传输的多功能皮肤电子器件等。这些进展从传感、信号处理、无线传输、数据可视化显示、电源以及系统集成上都可以实现电子器件的柔性化设计与制造,预示着柔性电子作为新型电子发展方向的可行性和在通信和信息、生物医疗、航空航天和国防等方面巨大的应用前景。
       由于对人体不规则表面和易变形组织的良好的适应性,柔性电子在与人体集成的人体可穿戴和可植入方面具有广阔的发展前景。在人机交互和大数据的信息发展大背景下,柔性电子器件将作为人机交互的物理支撑层起到推动作用,实现对人体信息的采集、传输以及对人体健康状态的反馈调节。
       未来飞行器也将更加关注软硬件结合的人机交互的优化系统。根据统计数据,多数飞行事故来源于驾驶员的人为因素。通过穿戴的柔性电子器件实时监测飞行员的主观和客观生理参数,在紧急情况下通过柔性电子器件的反馈和对人体的主动调节可以减少飞行员的操作失误率,提高应急处理能力,从而提高飞行器驾驶安全性。
       智能蒙皮是1985年由美国空军提出的新技术构想,指在飞行器构件和蒙皮内植入智能结构,包括探测元件、微处理控制系统和驱动元件等形成飞行器的神经网络,不仅能感知自身的物理状态(应力、温度),还能对外部环境(如视觉、味觉、声音等)保持敏感,用于飞机自检测、自校正、自修复,并实现隐身和通信等。智能蒙皮在蒙皮内埋置传感网络,与计算机相连,对飞行器各处的应力、温度等参量进行实时监测,借助计算机与执行系统,动态调整飞行器的结构,以获得最佳的飞行性能。另外,根据智能蒙皮中丰富的应变、温度传感数据,对飞行器特别是战斗机进行更为全面的损伤和故障评估,从而判定飞行器是否达到结构强度极限,记录结构强度变化情况,根据结构损伤特性重新分配剩余资源,充分发挥飞机性能以致接近它的物理极限。
       智能蒙皮技术仍处在发展的初期,有几个重要关键技术仍待解决。在未来更高速度的飞行器表面,蒙皮表层的温度将会非常高,需要蒙皮衬底材料有好的热疏散性能和非常优秀的热控制技术,这样才能保证隐埋在蒙皮中的传感器网络正常工作。另外,传感器作为飞行器的神经网络,其灵敏性和可靠性受到其传感器隐埋技术的重大影响,实现传感器与周围蒙皮材料的良好黏合度是传感灵敏度的重要保证。同时,在未来可变外形的飞行器中,蒙皮中的制动材料/结构的精确控制技术是智能蒙皮发展的一个重要技术。
       隐身技术,即采用独特的外形设计和吸波、透波材料,以降低飞机对雷达波的反射;降低飞机发动机喷气的温度或采取隔热、散热措施,减弱红外辐射。隐身技术已经成为提高武器生存、突防甚至纵深攻击能力的有效手段。在雷达隐身方面,通过外形结构加表面涂层的结构方案来实现隐身是常用的方案,智能蒙皮发挥着重要的作用。
       将柔性电子器件推广到飞行员体征监测和人机交互智能化的应用,充分发挥柔性电子器件的曲面适应性优势,利用曲面集成技术实现特殊结构的智能蒙皮,提升智能蒙皮的自身检测精度,改善智能蒙皮电磁辐射特性(电磁发射方向、功率以及电磁波的空间交互影响),获得一些新的电磁局域环境,达到提升隐身的效果,从而提升未来飞行器的操控舒适度、飞行器自健康分析能力和自我修复能力,同时提升隐身性能,大大提升战斗力。

神经网络动力学与未来飞行器

       神经网络动力学是神经网络与动力学系统交叉结合的学科。作为一门新兴的、综合性、交叉性很强的学科,它的研究不仅有助于理解神经网络数学理论的依据与背景,而且提供了应用的基本思想及可能的途径。
       对于神经网络现在有许多种描述方式与看法,例如,它是一套硬件设备,是一个生物组织,是一个计算机程序,是一个识别系统,是一种数学的算法等。人们正在通过生物实验、计算机模拟、理论分析以及通过许多种数学的手段来研究这种网络。神经网络的动力学模型有许多(如McCulloch-Pitts 模型、Caianiello 模型、Nagumo-Sato 模型、Hopfield 模型、BSB 模型、BP 模型等),每个模型都有它特有的动力学行为与特征。总体而言,各种动力学模型可能具有以下3 种动力学行为:①收敛:当时间越来越大时,某条轨道收敛于某个平衡点,一部分的轨道趋于平衡点集;②振荡:某条轨道渐近地趋向于一个周期的轨道,该周期轨道可能是稳定的,也可能是不稳定的;③混沌:通常比较粗略地规定其轨道在有界的范围内的长期行为对初值极端敏感依赖的游荡运动。
       从人工神经网络现有的多种动力学模型数值模拟及理论分析,也从人们的心理状态及部分的实际应用出发,第一种收敛的动力学研究得比较多且较深入。人们总认为动力学行为最终应当是得到信息或可能是产生信息,很自然希望这一信息是抓得住的形式,即平衡点,并应用在模式识别、组合优化、文字和语音识别等方面。但如果从生物神经网格来分析,近年来,从神经生物学的研究来看,人们的大脑处理信息以及之所以大脑有这么多功能,主要因为神经网络动力系统具有第二类及第三类的动力学行为。但目前,人们对后两种动力学行为的研究,发展很慢。
       对未来空天飞行器而言,以空天飞机为例,在力学层面,其发展过程中会出现许多难点,包括:需要解决几何外形和物理、化学现象都十分复杂的流场计算问题,从而进行机体与发动机的一体化设计;为了大幅度降低结构重量和增加重复使用的次数,必须提高气动载荷和气动热环境的预测准确度;要在很宽的马赫数范围内快速获得最优的飞行器性能,对设备运行状态和故障进行实时检测和诊断,实现智能反馈和控制。
       要解决上述问题,必须综合使用地面试验、飞行试验和计算力学等手段。近年来,由于巨型计算机和计算方法的发展,神经网络动力学开始应用于空天飞行器的设计。例如,在设备检测方面,Luce 和Govind 描述了一个用来诊断航天飞机主发动机(SSME)突发性性能衰退和失效模式的系统。该系统将被看成是SSME 一批组件的集合,并利用装在每个组件中的本地敏感器所获得的几组参数推导出时间特征数据,构成要分析的故障模式。这里使用了一种混合结构:第一个处理层由基于自适应谐振原理的神经网络构成,每个组件配备1个网络;第层由按内容访问的存储器网络构成,每个组件配备1 个;最后一层是一个反推神经网络,它处理来自所有存储器网络的数据。这项工作的长期目标是通过建立集运行参数控制部件、组件、敏感器和神经网络系统为一体的反馈回路,构造一个使用上述结构的系统,以确保其总是处于正常工作状态。Whitehead 等同样采用神经网络,对SSME 进行了故障检测和识别。结果表明,被分解的神经网络结构可以有效地训练,可以识别已训练过的故障,同时也能检测那些没训练过的故障是否发生。

智能健康监测与未来飞行器

       早期的飞行器结构损伤检测主要通过目测、涡流、超声等离线无损检测手段定期进行。这些离线检测方式需要在地面进行,飞机必须停止营运,检测成本高。为了对一些隐蔽部位进行检测,还需要拆装结构组件,由此可能造成结构或辅助系统的额外损伤或功能退化。因此,飞行器结构损伤检测领域的主要发展趋势是利用飞行器健康监测系统对损伤进行连续、在线、实时的监测。其两种主要方式为:
       •通过飞行载荷监控系统和分析程序,估算结构的累积疲劳损伤,进而对整机疲劳寿命进行监测;
       •通过内置的传感系统或驱动-传感系统检测重要结构的应变、振动模态以及声发射等信息的变化来确定损伤的萌生、发展、大小及位置,对飞行器关键结构进行健康监测。
       未来高超飞行器飞行速度加快、推重比增大、机动性增强,致使飞行器关键部件比现在的航空航天飞行器承受更高的温度和更复杂的服役环境,因此发展极端环境下的在线测量技术具有十分重要的意义。高温环境下结构变形测量是考核飞行器结构件工作载荷下可靠性的重要判定依据。变形测量主要分为接触式和非接触式两种。应变片作为常用接触式变形测量方法大量应用于工程应用中,在高温变形测量中采用耐高温材料制作的高温应变片可用于高温环境下的变形测量。但随着使用温度的升高,高温应变片的热稳定性也将受到影响,并且容易失效。另外高温应变片价格昂贵,所以一般高温变形很少采用高温应变片,通常寻求其他高温变形测量方法。探针扫描法作为另外一类常用的接触式变形测量方法,利用探针与物体表面接触并扫描表面,根据探针与物体表面之间原子作用力与距离之间的关系得出物体表面形貌,此外也有利用探针与物体表面之间的电容变化来获取物体表面形貌的。但对于飞行器工作高温环境,常伴随有燃气火焰冲击,常规接触式变形测量在高温下容易失效甚至根本无法用于测量,这就需要其他非接触式变形测量方法。
       下一代传感系统的特点是微型化、智能化、集成化和多功能化。目前,最有发展前途和实用价值的新型传感器主要有:
       •光纤传感器(FGB),以光纤作为信号检测和传输的载体,具有质轻径细、频带范围宽、灵敏度高、稳定性好、抗电磁干扰等特点,在飞行器结构健康监测中得到广泛关注。
       •超声检测技术,该技术一直是飞行器结构损伤离线无损检测的重要手段。
       •非接触变形测量技术,非接触式高温变形测量由于不接触高温测试件,测试设备元器件不必经受高温考验从而可以借助大量常温变形测量方法,其中光学测量方法具有设备简单、可实时全场测量等优点而得到广泛应用。光学方法在大气环境中进行高温测量往往面临大气扰动对测量造成干扰的问题,虽然在一定条件下可以通过抽真空来去除空气影响,但是在更多实验条件下抽真空很困难或者一些高温变形测量本身就需要在大气环境中进行,因而通过一些辅助手段来去除空气扰动影响变得必不可少。此外物体在高温下辐射发光,对于光学测量方法去除掉干扰辐射光在超高温环境下是必不可少的。

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