面向控制的数据驱动非定常气动弹性建模
流体动力学
2022-07-14 v3
摘要
从昆虫翅膀到风力机叶片，气动弹性结构均承受与其运动耦合的瞬态非定常气动载荷。柔性结构的有效实时控制依赖于对非定常气动弹性力与翼型变形的准确且高效预测。对于刚性翼，经典非定常气动模型近来已被重构为状态空间形式以用于控制，并扩展至包含黏性效应。本文中，我们进一步扩展该建模框架，在准定常、附加质量与非定常黏性力之外纳入柔性翼的变形。我们基于低雷诺数下柔性翼绕流直接数值模拟数据建立低阶线性模型。我们展示了这些模型在模型预测控制下跟踪剧烈机动并约束最大翼面变形方面的有效性。该系统辨识方法提供了可解释、准确且低维的气动弹性系统表征，可助于瞬态起重要作用的应用中的系统与控制器设计。
引用
@article{arxiv.2111.11299,
title = {Data-driven unsteady aeroelastic modeling for control},
author = {Michelle Hickner and Urban Fasel and Aditya G. Nair and Bingni W. Brunton and Steven L. Brunton},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.11299},
year = {2022}
}