Я поспрашивал, и кажется, что все программы летной подготовки используют комбинацию авиасимуляторов и полетов на самолетах для обучения пилотов. Это хорошо работает для большинства пилотов, которые управляют авиалайнерами, которые не проводят много времени в турбулентном воздухе или вблизи препятствий, а аэродинамика авиасимулятора очень близка к тому, что происходит в реальном полете.
Мой вопрос: где разбиваются модели аэродинамики авиасимулятора? Мне было интересно это в связи с навыками полета в суровом воздухе, когда поле потока самолета или вертолета взаимодействует с окружающей средой (например, внутри конвективного шторма или вблизи препятствий, таких как деревья и здания). Я полагаю, что это ситуации, которые трудно моделировать, поскольку они зависит от точного моделирования взаимодействий, которые трудно выполнить достаточно быстро для запуска авиасимулятора. Исправить это, проведя только летную подготовку, кажется опасным, особенно для пилотов-новичков, поскольку вероятность ошибки очень мала.
Лично, несмотря на то, что он дороже, чем авиасимулятор, дрон с видом от первого лица был бы хорошим промежуточным этапом между авиасимулятором и полномасштабным обучением, с характеристиками отклика и интерфейсом управления такими же, как у полномасштабного самолета или вертолета.
Тем не менее, я не знаю, где аэродинамика авиасимулятора начинает отличаться от того, что на самом деле происходит в реальной жизни, поэтому дрон может быть совершенно ненужным. Хотелось бы посмотреть, как эта проблема решается сейчас.
Здесь имеет значение размер. Большие самолеты имеют большую инерцию, и им требуется гораздо больше времени для реагирования, но они могут лучше компенсировать мелкомасштабную турбулентность. Ваша идея дрона для обучения совсем не будет представлять собой большой самолет.
Турбулентность может быть смоделирована довольно точно — вам просто нужно один раз пролететь по неспокойному воздуху, собрать все данные и воспроизвести их в симуляторе. Изменения из-за различных реакций пилота могут быть добавлены сверху без большой потери точности по сравнению с реальным полетом.
Где модели для обучения экипажа авиалайнера ломаются, когда остается линейный диапазон аэродинамики. Их поведение после сваливания и вращения, скорее всего, не подходит для тренировок, но они и не для этого предназначены. Симуляторы военных самолетов могут даже хорошо моделировать режим после сваливания, но им требуется много аэродинамических данных, и большая часть этих данных получена из моделей в аэродинамической трубе, а не из реальных летных испытаний.
Что делает симуляция, так это подставляет фактические значения угла атаки, угла бокового скольжения, воздушной скорости, угла уровня мощности и отклонений управления в матрицы коэффициентов и вычисляет результат путем линейного сложения. Это хорошо работает до тех пор, пока силы изменяются линейно в зависимости от углов потока, а поправочные коэффициенты дадут вам хорошее согласие с реальностью вплоть до сваливания. Коэффициенты представляют собой смесь данных CFD , данных аэродинамической трубы и данных летных испытаний. Нагрузки от порывов ветра можно моделировать с помощью марковских матриц, которые дают реалистичное распределение интенсивности порывов, поэтому даже внешние стохастические факторы могут быть точно смоделированы.
У меня меньше знаний о симуляторах вертолетов, и я бы предположил, что полеты возле высоких зданий можно моделировать только в общих чертах, но недостаточно хорошо, чтобы обучить пилота для конкретной локации и погодных условий.
Есть два аспекта ошибки моделирования: ошибка аэродинамической модели и менее известная численная ошибка алгоритма интегрирования.
Аэродинамические модели, как правило, не работают в околозвуковом режиме полета и в режиме после сваливания по двум причинам: отсутствие данных из-за безопасности или стоимости и плохая предсказуемость, создаваемая нелинейной реакцией при формировании турбулентного потока/ударной волны. То есть риск к вознаграждению запрещает проведение полной программы испытаний после сваливания (штопор) на широкофюзеляжном авиалайнере. Для этого нет уважительной причины, связанной с ролью воздушного судна или сертификационными требованиями. Сравните это с истребителем, которому это может понадобиться.
Баффет, влияние земли, внешняя турбулентность и турбулентность в следе могут быть смоделированы с достаточной точностью в соответствии с требованиями и сложностью моделирования, что продиктовано ролью самолета. Учтите, что шведский стол может возникать перед остановкой. Несмотря на трудности прогнозирования характеристик управляемости после сваливания с использованием таких инструментов, как анализ CFD, можно собрать разумные данные в отношении характеристик управляемости с помощью подробных и тщательных летных испытаний.
Симуляторы обычно ограничены сложностью модели и вычислительной мощностью в реальном времени. По этой причине алгоритмы интеграции выбираются так, чтобы они лучше всего подходили для приложения моделирования. Симуляторы авиалайнеров, как правило, используют алгоритмы прямого прогнозирования, такие как предсказатели Адамса-Башфорта-Моултона, поскольку огибающая полета ограничена областями, где существует сильная линейность. И наоборот, этот алгоритм может привести к значительным ошибкам, даже если бы существовали разумные аэродинамические данные в полете после сваливания и с вращением. Существуют и другие алгоритмы, которые лучше подходят для этого приложения. Грубая сила также может быть вариантом.
Использование дрона может быть полезным, однако будет сложно точно имитировать моменты характеристик инерции и управление после сваливания из-за эффектов Рейнольдса. Подходит для общей симуляции, но не годится для воспроизведения более масштабных самолетов.
Симуляторы полного движения не имеют проблем с воспроизведением эффектов турбулентного полета: им не нужно вычислять турбулентность в реальном времени, как в CFD, они просто воспроизводят один из нескольких заранее записанных вариантов порыва ветра, и реакцию модели полета симулятора на этот предварительный -запись - это всего лишь вопрос моделирования механической физики.
То есть до тех пор, пока переменные, такие как угол атаки, остаются в нормальных пределах полета и не входят в полностью установленную территорию сваливания. Это нужно моделировать по-другому, как говорит Питер, используя данные аэродинамической трубы, объединенные (к сожалению) с данными бортовых самописцев разбившихся самолетов. Это ссылка на сайт, описывающий дополнение полной симуляции сваливания, сертифицированное FAA. (Я долго не решался дать на него ссылку, потому что это коммерческий продукт, а я вел дела с производителем).
Некоторую путаницу создает Xplane, использующий ламинарный CFD в реальном времени. Турбулентная CFD в реальном времени имеет множество проблем, в том числе стабильность цикла в реальном времени, как упоминает @busdrivingtupperware. Симуляторы летной подготовки не используют CFD в реальном времени для расчета динамики полета, потому что компьютеры еще недостаточно мощные. Только вопрос времени: код, который 25 лет назад работал на супер-пупер-компьютере с частотой 30 Гц, теперь работает на ноутбуке с частотой 3000 Гц. И стабильность модели обычно не является проблемой при высоких скоростях итераций.
Роб Вермюлен
НеузнанныйПадающийОбъект
Роб Вермюлен