趙麗娜,段垚奇
(國(guó)機(jī)集團(tuán)北京飛機(jī)強(qiáng)度研究所有限公司,北京 100083)
飛行任務(wù)剖面分類是航空發(fā)動(dòng)機(jī)載荷譜編制的環(huán)節(jié)之一,通過對(duì)上百個(gè)實(shí)測(cè)飛行起落的數(shù)據(jù)分析,歸并出航空發(fā)動(dòng)機(jī)若干個(gè)典型任務(wù)剖面作為所有任務(wù)剖面的代表。任務(wù)剖面的分類不僅為編制任務(wù)混頻及載荷譜提供依據(jù),還可用于疲勞損傷分析,進(jìn)而確定或延長(zhǎng)發(fā)動(dòng)機(jī)的使用壽命[1]。
飛行任務(wù)剖面分類首先需要確定分類的依據(jù),即能表征任務(wù)剖面特征的實(shí)測(cè)飛行參數(shù)或者某些特征參數(shù),然后運(yùn)用聚類等統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行剖面分類。
在剖面分類的依據(jù)選擇方面,張海威等[1]、程德金[2-3]等均選取飛行高度、馬赫數(shù)及油門桿角度3 個(gè)參數(shù)描述發(fā)動(dòng)機(jī)飛行任務(wù)剖面;郝曉樂等[4]選取13 個(gè)飛行參數(shù)共77 個(gè)統(tǒng)計(jì)量作為任務(wù)剖面歸納的原始載荷矩陣;宋迎東等[5]選取飛行高度、馬赫數(shù)、發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速及發(fā)動(dòng)機(jī)重心法向過載4 個(gè)參數(shù),通過主成份分析,最終選用了累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到80%以上的第一、第二主成份進(jìn)行分類,將4 維空間的飛行任務(wù)剖面分類問題轉(zhuǎn)化為二維平面內(nèi)的分類問題;杜宇飛等[6]選取飛行高度和馬赫數(shù)作為劃分飛行任務(wù)剖面的參數(shù)。在剖面分類所用的統(tǒng)計(jì)方法方面,張海威等[1]、程德金[2-3]以渦噴發(fā)動(dòng)機(jī)為研究對(duì)象,采用Fuzzy 聚類方法,通過建立任務(wù)剖面樣本的隸屬函數(shù)模糊矩陣、檢查矩陣是否模糊等價(jià)、滿足時(shí)選取不同閾值進(jìn)行動(dòng)態(tài)聚類,然后確定發(fā)動(dòng)機(jī)典型任務(wù)剖面;郝曉樂等[4]采用系統(tǒng)聚類法、主成分聚類法、模糊聚類法對(duì)71 個(gè)飛行剖面進(jìn)行了聚類歸納,對(duì)比分析表明,系統(tǒng)聚類法更能充分反映該類任務(wù)剖面的共同特點(diǎn)和屬性;宋迎東等[5]采用主成份聚類法將4 維空間的飛行任務(wù)剖面分類問題轉(zhuǎn)化為二維平面內(nèi)的分類問題,然后用重心法進(jìn)行了定量聚類;杜宇飛等[6]采用散點(diǎn)圖法將飛行高度和馬赫數(shù)的空中飛行段均值繪制在一張圖上,形成聚類散點(diǎn)圖,然后利用聚類原理將31個(gè)飛行任務(wù)剖面劃分為五大類型。
綜上,發(fā)動(dòng)機(jī)飛行任務(wù)剖面分類,一是選擇的飛行參數(shù)及其特征值不同,二是選用的聚類方法不同,包括:模糊聚類法、主成份聚類法、系統(tǒng)聚類法、聚類散點(diǎn)圖。
模糊聚類法的優(yōu)點(diǎn)在于飛行剖面之間的相似程度能通過隸屬函數(shù)來定量地表示,但是分類時(shí)使用的入閾值是人為確定的,大小不同會(huì)直接影響分類的“粗細(xì)”,而且當(dāng)飛行剖面樣本量大時(shí),模糊矩陣階數(shù)加大,工作量大增。主成份聚類法的優(yōu)點(diǎn)在于通過主成份分析實(shí)現(xiàn)參數(shù)的降維,使后續(xù)統(tǒng)計(jì)得到簡(jiǎn)化,但同時(shí)也因?yàn)榉侵鞒煞莸纳釛壴诳山邮艿姆秶鷥?nèi)造成了分類的偏差。系統(tǒng)聚類法采用類平均法計(jì)算類與類之間的距離,考慮了類內(nèi)每個(gè)元素,分類更為精確。以上方法均屬于定量聚類,克服了分類時(shí)的主觀性,但是當(dāng)飛行剖面樣本量大時(shí),并類步數(shù)增多,比較復(fù)雜,而且存在距離的大小直接影響分類的“粗細(xì)”問題。聚類散點(diǎn)圖通過圖上的散點(diǎn)來表征樣本的特征值,利用聚類原理直觀地進(jìn)行分類,計(jì)算簡(jiǎn)便,但適用于表征樣本的特征值不超過2 個(gè)的情況。
本文以渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)為研究對(duì)象,考慮渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)為雙轉(zhuǎn)子結(jié)構(gòu),選用飛行高度、馬赫數(shù)和轉(zhuǎn)速3個(gè)參數(shù)作為飛行任務(wù)剖面的分類依據(jù)。該發(fā)動(dòng)機(jī)飛行剖面較多,由于散點(diǎn)圖聚類法計(jì)算簡(jiǎn)便和分類直觀,選擇聚類散點(diǎn)圖進(jìn)行分類,但表征飛行剖面的參數(shù)共3個(gè),而散點(diǎn)圖法適用于2個(gè)特征值的情形,據(jù)此本文提出了逐步分類法,將特征值逐步降維,最后運(yùn)用二維散點(diǎn)圖完成剖面歸類。
渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)的工作特性主要取決于飛行高度、飛行速度和發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速3個(gè)參數(shù)[7],發(fā)動(dòng)機(jī)的供油量按照高壓轉(zhuǎn)子或低壓轉(zhuǎn)子的轉(zhuǎn)速進(jìn)行調(diào)節(jié),因此,本文對(duì)渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)飛行剖面分類時(shí)選擇飛行高度、飛行馬赫數(shù)和低壓轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速3個(gè)參數(shù)。
發(fā)動(dòng)機(jī)通過裝機(jī)飛行實(shí)測(cè)可獲得不同的飛行起落,有的飛行起落包含多個(gè)飛行任務(wù)剖面,因此,首先要對(duì)飛行起落按照任務(wù)剖面進(jìn)行拆分,獲得實(shí)測(cè)飛行任務(wù)剖面。由于每個(gè)任務(wù)剖面的飛行時(shí)間長(zhǎng)短不同,假設(shè)飛行實(shí)測(cè)獲得N個(gè)飛行任務(wù)剖面,則飛行剖面的分類問題即轉(zhuǎn)化為N個(gè)長(zhǎng)度不同的三維向量組的歸類問題,比較復(fù)雜。
為簡(jiǎn)化歸類問題,對(duì)3 個(gè)參數(shù)的時(shí)間歷程數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,考慮到不同飛行剖面的起飛段和降落段3 個(gè)參數(shù)的變化規(guī)律基本相同,因此,主要考慮空中段數(shù)據(jù)。飛行高度時(shí)間歷程在空中時(shí)相對(duì)平穩(wěn)、變化不大,飛行馬赫數(shù)時(shí)間歷程在空中時(shí)有頻繁的小幅變化,轉(zhuǎn)速時(shí)間歷程在空中時(shí)變化幅度較大。通過對(duì)比,確定將每個(gè)飛行剖面的飛行高度最大值、飛行馬赫數(shù)空中段均值和轉(zhuǎn)速空中段二階矩分別作為飛行高度、飛行馬赫數(shù)和轉(zhuǎn)速載荷譜的特征值,用于飛行剖面的分類。
為更好地反映飛行剖面中飛行馬赫數(shù)、轉(zhuǎn)速的變化情況,也為了方便后續(xù)編制發(fā)動(dòng)機(jī)載荷譜考慮,在計(jì)算飛行馬赫數(shù)均值、轉(zhuǎn)速二階矩前對(duì)其時(shí)間歷程進(jìn)行有效峰谷值壓縮,然后采用峰谷值壓縮結(jié)果計(jì)算特征值。
散點(diǎn)圖是多元統(tǒng)計(jì)分析中可視化分析方法之一,將表征某個(gè)事物的多個(gè)參數(shù)以散點(diǎn)的形式繪制于圖中,從而方便直觀統(tǒng)計(jì)分析[8]。
渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)的飛行剖面由飛行高度最大值、飛行馬赫數(shù)均值和轉(zhuǎn)速二階矩來表征,設(shè)第i個(gè)飛行剖面為Pi,則
式中:himax,分別為第i個(gè)飛行剖面的飛行高度最大值、飛行馬赫數(shù)均值和轉(zhuǎn)速二階矩。將所有實(shí)測(cè)飛行剖面的Pi繪制在一張三維上,則可得到飛行剖面的三維散點(diǎn)圖。三維散點(diǎn)圖比較復(fù)雜,不便直接分類,因此,本文提出了逐步分類法。
設(shè)實(shí)測(cè)飛行剖面共N個(gè),則每個(gè)實(shí)測(cè)飛行剖面的飛行高度最大值組成的數(shù)組
H的變異系數(shù)
式中:CVH為所有飛行剖面飛行高度最大值數(shù)組的變異系數(shù),表示各飛行剖面的高度最大值的離散程度;σH為標(biāo)準(zhǔn)差;μH為均值。同理,依次計(jì)算其他2個(gè)參數(shù)數(shù)組的變異系數(shù)CVMa,CVn。
比較3 個(gè)參數(shù)數(shù)組的變異系數(shù),選取變異系數(shù)最小,即離散程度最小的參數(shù),首先,按照該參數(shù)進(jìn)行聚類分析,進(jìn)行第1 次分類;然后,在第1 次分類的基礎(chǔ)上,繪制由其他2 個(gè)參數(shù)構(gòu)成的二維散點(diǎn)圖,據(jù)此進(jìn)行第2次分類。
飛行剖面分類的流程圖如圖1 所示。
圖1 飛行剖面分類流程圖Fig.1 Flow chart of classification of flight profile
本文以某型渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)為研究對(duì)象,通過飛行實(shí)測(cè)得到87 個(gè)飛行剖面,其中1 個(gè)飛行剖面的飛行高度、飛行馬赫數(shù)及低壓轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速時(shí)間歷程曲線(分別除以某一固定值進(jìn)行歸一化處理)分別如圖2~圖4 所示。
圖2 某一飛行剖面的高度時(shí)間歷程Fig.2 Altitude time history of one flight profile
圖3 某一飛行剖面的馬赫數(shù)時(shí)間歷程Fig.3 Mach number time history of one flight profile
圖4 某一飛行剖面的轉(zhuǎn)速時(shí)間歷程Fig.4 Rotation speed time history of one flight profile
根據(jù)飛行剖面的3 個(gè)參數(shù)時(shí)間歷程分別計(jì)算各飛行剖面飛行高度最大值hmax、飛行馬赫數(shù)-----Ma均值及低壓轉(zhuǎn)速二階矩E(n2)。
在對(duì)飛行馬赫數(shù)時(shí)間歷程進(jìn)行有效峰谷值壓縮時(shí),閾值選擇0.008 2。在對(duì)低壓轉(zhuǎn)速時(shí)間歷程進(jìn)行有效峰谷值壓縮時(shí),閾值選擇0.02。
由于飛行實(shí)測(cè)任務(wù)剖面較多,因此表1 列出了部分飛行實(shí)測(cè)任務(wù)剖面的 3 個(gè)參數(shù)特征值。
表1 部分飛行剖面的 3 個(gè)參數(shù)特征值Tab.1 Characteristic values of the three parameters of some flight profiles
將每個(gè)飛行剖面的飛行高度最大值、空中段馬赫數(shù)均值、空中段低壓轉(zhuǎn)速二階矩作為一點(diǎn)繪制于一張三維圖上,即獲得了飛行剖面三維散點(diǎn)圖,如圖5 所示。從圖中可見,利用三維散點(diǎn)圖直接分類并不可行。
圖5 飛行剖面三維散點(diǎn)圖Fig.5 3D scatter diagram of all flight profiles
3 個(gè)參數(shù)特征值數(shù)組的變異系數(shù)如表2所示。
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表2 變異系數(shù)Tab.2 Coefficient of variation
如果特征參數(shù)的變異系數(shù)低于5%,則可以認(rèn)為各飛行剖面的該特征參數(shù)差異不顯著,可不再將該參數(shù)作為分類依據(jù)。
從表2 中可見,3個(gè)特征參數(shù)的變異系數(shù)均大于5%,分類時(shí)均應(yīng)考慮。低壓轉(zhuǎn)速二階矩的變異系數(shù)最小,說明各飛行剖面低壓轉(zhuǎn)速的離散程度最小,各飛行剖面的低壓轉(zhuǎn)速差異最不明顯。
首先,根據(jù)低壓轉(zhuǎn)速進(jìn)行第1次分類。選用系統(tǒng)聚類分析法,設(shè)共有n個(gè)飛行剖面,分類步驟為:
1)將每個(gè)飛行剖面獨(dú)自聚成一類;
2)選用組間平均距離法,把“距離”較近的2 個(gè)飛行剖面聚合為一類,其他的飛行剖面仍各自聚為一類,共聚成n-1類;
3)將“距離”最近的2 個(gè)類進(jìn)一步聚成一類,共聚成n-2類;
4)重復(fù)步驟3),最后將所有的飛行剖面聚成2類;
5)計(jì)算2 個(gè)新類的變異系數(shù),如低于5%,第1次分類結(jié)束;如大于或等于5%,則分類數(shù)加1,直至每個(gè)新類的變異系數(shù)低于5%。
利用SPSS 軟件的系統(tǒng)聚類法進(jìn)行聚類分析,分為2類,結(jié)果如表3 所示。
表3 第1次分類結(jié)果Tab.3 First classification results
然后,根據(jù)高度、馬赫數(shù)進(jìn)行第2 次分類。將第1 次分類結(jié)果中每類的所有飛行剖面的高度最大值、馬赫數(shù)均值繪制于一張圖上,得到馬赫數(shù)-高度二維散點(diǎn)圖,如圖6 所示。
根據(jù)聚類原理,并結(jié)合飛行高度常規(guī)劃分規(guī)則及飛行馬赫數(shù)常規(guī)劃分規(guī)則(見表4),按照A類飛行剖面的分布將其分為5類,B類飛行剖面主要分布在1個(gè)區(qū)域,歸為1類。
表4 飛行高度、馬赫數(shù)常規(guī)劃分規(guī)則Tab.4 Conventional division rules for flight altitude and Mach number
2.3.1 低空低速剖面
將飛行高度小于0.1,馬赫數(shù)小于0.35 的剖面劃分為低空低速剖面,即區(qū)域①。其中一個(gè)剖面的參數(shù)時(shí)間歷程如圖7 所示。圖中黑色曲線表示原始時(shí)間歷程圖,點(diǎn)表示經(jīng)過有效峰谷值壓縮的空中段數(shù)據(jù)。
圖7 低空低速飛行剖面Fig.7 Flight profile with low altitude and low speed
2.3.2 一類中空亞音速剖面
將飛行高度大于0.1且小于0.4,馬赫數(shù)大于0.35的剖面劃分為一類中空亞音速剖面,即區(qū)域②。其中一個(gè)剖面的參數(shù)時(shí)間歷程如圖8 所示。
圖8 一類中空亞音速飛行剖面Fig.8 The first kind of hollow subsonic flight profile
2.3.3 二類中空亞音速剖面
將飛行高度大于0.4且小于0.55,馬赫數(shù)大于0.35的剖面劃分為二類中空亞音速剖面,即區(qū)域③。其中一個(gè)剖面的參數(shù)時(shí)間歷程如圖9所示。
圖9 二類中空亞音速飛行剖面Fig.9 The second kind of hollow subsonic flight profile
2.3.4 三類中空亞音速剖面
將飛行高度大于0.55且小于0.7,馬赫數(shù)大于0.35的剖面劃分為三類中空亞音速剖面,即區(qū)域④。其中一個(gè)剖面的參數(shù)時(shí)間歷程如圖10所示。
圖10 三類中空亞音速飛行剖面Fig.10 The third kind of hollow subsonic flight profile
2.3.5 一類高空亞音速剖面
將飛行高度大于0.7且小于1,馬赫數(shù)大于0.35的A類剖面劃分為一類高空亞音速剖面,即區(qū)域⑤。其中一個(gè)剖面的參數(shù)時(shí)間歷程如圖11 所示。
圖11 一類高空亞音速飛行剖面Fig.11 The first kind of high-altitude subsonic flight profile
2.3.6 二類高空亞音速剖面
將飛行高度大于0.7且小于1,馬赫數(shù)大于0.35的B類剖面劃分為二類高空亞音速剖面,即區(qū)域⑥。其中一個(gè)剖面的參數(shù)時(shí)間歷程如圖12 所示。
運(yùn)用聚類分析和散點(diǎn)圖,通過逐步分類法對(duì)表征飛行剖面的3個(gè)參數(shù)進(jìn)行了多元分析,將實(shí)測(cè)的87個(gè)飛行剖面劃分為6類。表1 所列的部分飛行剖面的分類結(jié)果如表5 所示。對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行分析,飛行科目相同或相近的飛行剖面被劃分為一類,分類結(jié)果準(zhǔn)確,該分類方法有效。
表5 第二次分類結(jié)果Tab.5 Second classification results
本文對(duì)渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)飛行實(shí)測(cè)任務(wù)剖面的分類問題進(jìn)行了研究,結(jié)論如下:
1)基于渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)的性能參數(shù)選擇了高度、馬赫數(shù)和轉(zhuǎn)速3 個(gè)參數(shù)作為表征飛行剖面種類的參數(shù),將二維問題上升為三維問題。
2)通過參數(shù)的變異系數(shù)判斷表征飛行剖面的參數(shù)的離散程度從而識(shí)別飛行剖面之間差異顯著和不顯著的參數(shù),根據(jù)離散程度進(jìn)行逐步分類;對(duì)變異系數(shù)小、離散程度低的參數(shù)采用系統(tǒng)聚類法進(jìn)行第一次分類,再運(yùn)用二維散點(diǎn)圖進(jìn)行第二次分類;采用逐步分類法實(shí)現(xiàn)了降維處理,將系統(tǒng)聚類法和散點(diǎn)圖法相結(jié)合,成功將某渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)的87個(gè)實(shí)測(cè)飛行剖面劃分為6類。
3)分類結(jié)果顯示,飛行科目相同或相近的飛行剖面被劃分為一類,分類結(jié)果準(zhǔn)確,分類方法有效且直觀方便。
4)飛行剖面分類的選參問題,即選用哪些參數(shù)、選用多少參數(shù)既能保證飛行剖面分類的準(zhǔn)確性又符合經(jīng)濟(jì)性要求有待進(jìn)一步研究。
5)采用本文方法與其他文獻(xiàn)方法對(duì)飛行剖面進(jìn)行分類有待進(jìn)一步對(duì)比研究。