● 摘要
恶劣的气象条件，特别是飞机积冰和低空风切变，是造成飞机飞行事故的主要原因之一。随着航空事业的发展、空运量的迅速增加、飞机飞行密度的增大和对飞机全天候飞行的要求，遭遇恶劣气象条件的概率也将相应增加。因此，研究恶劣气象条件对飞机飞行特性的影响，是研究应对恶劣气象条件的策略、建立恶劣气象条件下飞机飞行安全的评估和控制系统的基础。 本文着重研究飞机结冰条件对积冰严重程度和飞机飞行特性的影响，以及最严重的风切变——微下击暴流对飞机飞行安全的危害、飞机穿越微下击暴流的空速/地速非线性控制律和横侧逃逸策略。研究内容涵盖气象学、工程热力学、空气动力学、自动控制技术和计算机技术，属于一个多学科交叉研究领域。 本文系统描述了飞机积冰产生的过程，建立了飞机积冰增长的参数描述数学模型和飞机结冰严重程度评估模型；阐述了低空风切变产生过程、对飞行的危害和应对策略；介绍了人工神经网络（ANN）技术和非线性动态逆（NID）控制技术，并分别把它们应用到翼型积冰的气动系数预测和飞机穿越微下击暴流的轨迹控制中。着眼于研究飞机积冰条件和结冰严重程度对飞机气动性能的影响，引入一系列的无因次参数来描述结冰条件、飞机构型和飞行状态对积冰增长类型、积冰程度的影响。并以此为基础，引入飞机结冰因子的概念，根据描述积冰增长的参数来直接估算各种结冰条件对飞机气动系数、气动导数和失速特性的影响，并应用到飞机飞行特性计算中。基于人工神经网络的优势和飞机积冰对飞机气动性能影响的特点，把神经网络技术应用到积冰冰形对翼型气动系数的影响研究中。建立了一系列的神经网络，对典型积冰形状的几何特性对翼型升力系数、阻力系数、俯仰力矩系数、最大升力系数和铰链力矩系数进行精确预测。同时获得积冰冰角位置、冰角高度对最大升力系数影响的规律。其结果表明神经网络在飞机积冰研究中具有良好的适应性，并具有广阔的应用前景。针对机载前视式风切变探测告警系统存在漏警率的情况，发展了基于非线性动态逆方法的飞机穿越微下击暴流飞行轨迹控制律，把空速控制律和地速控制律结合起来，改善了飞机在风切变场中飞行的能量特性，提高飞机误入风切变区域情况下的生存能力和飞行安全性。根据飞机穿越微下击暴流过程中，在微下击暴流中心区和顺风区飞行时更为危险的事实，发展了飞机遭遇微下击暴流的横侧逃逸策略。采用三维的微下击暴流模型，在用非线性动态逆方法进行纵向控制以增强飞机能量的同时，结合横侧制导策略，进行横侧逃逸飞行。该策略成功地避免飞机在微下击暴流中心区和顺风区过长时间的飞行，进而减少飞机能量损失，进一步提高飞机的生存能力和飞行安全性。本文还研究了在风切变探测系统告警距离不足时，不同的前视探测距离对横侧逃逸策略下飞机飞行特性的影响，其结果表明，纵使在前视探测距离严重不足，甚至飞机误入微下击暴流的情况下，飞机也能安全改出微下击暴流区域。