SlideShare a Scribd company logo
1 of 17
Динамично моделиране на ВС на база геометрични и масови характеристики Автори: инж. И. Максимов, доц. Цв. Стоянов
Въведение Цели на моделирането Демонстриране на летателните характеристики на различни типове ВС Изследване на движението на ВС в различни условия и при различна конфигурация Изпълнение на полетни симулации за целите на обучението и образованието Недостатъци на познатите методи Трудоемкост Липса на достатъчно входни данни Невъзможност за моделиране на концептуални ВС
X-Plane като платформа за създаване на модели Качества на X-Plane Широка достъпност Инженерен подход при създаването му Възможност за създаване на модели на различни ВС с достъпни входни данни Недостатъци на X-Plane Необявен от разработчиците алгоритъм на работа Недоказана точност на извършените симулации
Известни факти за алгоритъма на X-Plane Предназначен за полетни симулации в реално време Определянето на характеристиките на симулираното ВС става на база: Геометрични характеристики Масови характеристики Аеродинамични характеристики на профилите на сеченията В основата на определянето на аеродинамичните характеристики на ВС лежаттеорията за крайните сечения и Blade Element Theory.
Проблемът? Точен ли е полетният модел на X-Plane? От официално известните факти за алгоритъма на X-Plane не може да се направи заключение за това дали полетният модел е достатъчно точен и дали получените резултати са автентични Не може да се разчита на резултатите получени при създаването на модели на концептуални ВС Необходимо е да се докаже точността на резултатите
Доказателството! Апробация на полетния модел Когато не е известен начина на действие, полученият резултат може да се сравни с резултати получени на реалното ВС Такива резултати, макар и в ограничен обем, са достъпни в РЛЕ на известни ВС Отчитайки определени аеродинамични характеристики в симулационната среда и сравнявайки ги с такива от тестовата програма на ВС, може да се направи приблизителна оценка на коректността на полетния модел
Извършени апробации Самолет Cessna 172N Моделът е основа на защитена по-рано дипломна работа в катедра Въздушен Транспорт към ТФ на ТУ-София Получените резултати са сравнени с данни от РЛЕ Самолет DeHavilland DHC-2 Beaver Моделът е създаден за целите на настоящия доклад Получените резултати са сравнени с данни от РЛЕ
Cessna 172N Моделът е създаден чрез доработка на базовия за X-Plane модел Неточности в модела констатирани при предишната апробация са отстранени
DHC-2 Beaver Моделът е създаден изцяло от известни и определени геометрични и масови характеристики
Метод на апробацията Използване на създадения модел в полетна симулация в реално време Изпълнение при стандартни условия (съгласно РЛЕ) на: Сривове при малък газ без и с механизация Установено изкачване от морското ниво до определена височина Установен хоризонтален полет При това се записват определени характеристики с цел сравнение
Сривни скорости За Cessna 172N е изведена графика на зависимостта Cy(α) с и без механизация Видът на графиката доказва, че в модела е правилно отразено влиянието на механизацията върху зависимостта
Сривни скорости
Установено изкачване
Анализ на резултатите Движението и динамиката на ВС по време на симулацията отговарят на очакваното при реален полет Отчетените резултати при сривните скорости са в рамките на 10% отклонение, а тези при изкачване и хоризонтален полет – 15% Разликите могат да бъдат резултат от: Неточността на модела и входните данни Неточните управляващи въздействия по време на симулацията Фактът, че данните от РЛЕ също предполагат известни отклонения
Изводи На база проведената елементарна апробация, обхващаща няколко параметъра може да се заключи, че полетния модел е приблизително точен и подходящ за решаване на поставените задачи По-задълбочена апробация може да се направи при следните условия: По-задълбочено познаване на характеристиките на ВС По-адекватен начин за управление на симулацията Познаване на допълнителни характеристики на реалното ВС.
Бъдеща дейност Доусъвършенстване на изготвените модели Създаване на модел на самолет Zlin 143L По-задълбочена апробация на моделите с използване на допълнителни данни Реално използване на този метод във висшето образование за създаване и демонстариця на полетни модели.
Благодаря Ви за вниманието! Моля задайте Вашите въпроси!

More Related Content

Featured

Product Design Trends in 2024 | Teenage Engineerings
Product Design Trends in 2024 | Teenage EngineeringsProduct Design Trends in 2024 | Teenage Engineerings
Product Design Trends in 2024 | Teenage EngineeringsPixeldarts
 
How Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental Health
How Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental HealthHow Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental Health
How Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental HealthThinkNow
 
AI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdf
AI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdfAI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdf
AI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdfmarketingartwork
 
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024Neil Kimberley
 
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)contently
 
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024How to Prepare For a Successful Job Search for 2024
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024Albert Qian
 
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie InsightsSocial Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie InsightsKurio // The Social Media Age(ncy)
 
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024Search Engine Journal
 
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
5 Public speaking tips from TED - Visualized summarySpeakerHub
 
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd Clark Boyd
 
Getting into the tech field. what next
Getting into the tech field. what next Getting into the tech field. what next
Getting into the tech field. what next Tessa Mero
 
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search IntentGoogle's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search IntentLily Ray
 
Time Management & Productivity - Best Practices
Time Management & Productivity -  Best PracticesTime Management & Productivity -  Best Practices
Time Management & Productivity - Best PracticesVit Horky
 
The six step guide to practical project management
The six step guide to practical project managementThe six step guide to practical project management
The six step guide to practical project managementMindGenius
 
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...RachelPearson36
 
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...Applitools
 
12 Ways to Increase Your Influence at Work
12 Ways to Increase Your Influence at Work12 Ways to Increase Your Influence at Work
12 Ways to Increase Your Influence at WorkGetSmarter
 

Featured (20)

Product Design Trends in 2024 | Teenage Engineerings
Product Design Trends in 2024 | Teenage EngineeringsProduct Design Trends in 2024 | Teenage Engineerings
Product Design Trends in 2024 | Teenage Engineerings
 
How Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental Health
How Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental HealthHow Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental Health
How Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental Health
 
AI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdf
AI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdfAI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdf
AI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdf
 
Skeleton Culture Code
Skeleton Culture CodeSkeleton Culture Code
Skeleton Culture Code
 
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024
 
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)
 
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024How to Prepare For a Successful Job Search for 2024
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024
 
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie InsightsSocial Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
 
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
 
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
 
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
 
Getting into the tech field. what next
Getting into the tech field. what next Getting into the tech field. what next
Getting into the tech field. what next
 
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search IntentGoogle's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
 
How to have difficult conversations
How to have difficult conversations How to have difficult conversations
How to have difficult conversations
 
Introduction to Data Science
Introduction to Data ScienceIntroduction to Data Science
Introduction to Data Science
 
Time Management & Productivity - Best Practices
Time Management & Productivity -  Best PracticesTime Management & Productivity -  Best Practices
Time Management & Productivity - Best Practices
 
The six step guide to practical project management
The six step guide to practical project managementThe six step guide to practical project management
The six step guide to practical project management
 
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
 
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...
 
12 Ways to Increase Your Influence at Work
12 Ways to Increase Your Influence at Work12 Ways to Increase Your Influence at Work
12 Ways to Increase Your Influence at Work
 

Dynamic modelling of AC

  • 1. Динамично моделиране на ВС на база геометрични и масови характеристики Автори: инж. И. Максимов, доц. Цв. Стоянов
  • 2. Въведение Цели на моделирането Демонстриране на летателните характеристики на различни типове ВС Изследване на движението на ВС в различни условия и при различна конфигурация Изпълнение на полетни симулации за целите на обучението и образованието Недостатъци на познатите методи Трудоемкост Липса на достатъчно входни данни Невъзможност за моделиране на концептуални ВС
  • 3. X-Plane като платформа за създаване на модели Качества на X-Plane Широка достъпност Инженерен подход при създаването му Възможност за създаване на модели на различни ВС с достъпни входни данни Недостатъци на X-Plane Необявен от разработчиците алгоритъм на работа Недоказана точност на извършените симулации
  • 4. Известни факти за алгоритъма на X-Plane Предназначен за полетни симулации в реално време Определянето на характеристиките на симулираното ВС става на база: Геометрични характеристики Масови характеристики Аеродинамични характеристики на профилите на сеченията В основата на определянето на аеродинамичните характеристики на ВС лежаттеорията за крайните сечения и Blade Element Theory.
  • 5. Проблемът? Точен ли е полетният модел на X-Plane? От официално известните факти за алгоритъма на X-Plane не може да се направи заключение за това дали полетният модел е достатъчно точен и дали получените резултати са автентични Не може да се разчита на резултатите получени при създаването на модели на концептуални ВС Необходимо е да се докаже точността на резултатите
  • 6. Доказателството! Апробация на полетния модел Когато не е известен начина на действие, полученият резултат може да се сравни с резултати получени на реалното ВС Такива резултати, макар и в ограничен обем, са достъпни в РЛЕ на известни ВС Отчитайки определени аеродинамични характеристики в симулационната среда и сравнявайки ги с такива от тестовата програма на ВС, може да се направи приблизителна оценка на коректността на полетния модел
  • 7. Извършени апробации Самолет Cessna 172N Моделът е основа на защитена по-рано дипломна работа в катедра Въздушен Транспорт към ТФ на ТУ-София Получените резултати са сравнени с данни от РЛЕ Самолет DeHavilland DHC-2 Beaver Моделът е създаден за целите на настоящия доклад Получените резултати са сравнени с данни от РЛЕ
  • 8. Cessna 172N Моделът е създаден чрез доработка на базовия за X-Plane модел Неточности в модела констатирани при предишната апробация са отстранени
  • 9. DHC-2 Beaver Моделът е създаден изцяло от известни и определени геометрични и масови характеристики
  • 10. Метод на апробацията Използване на създадения модел в полетна симулация в реално време Изпълнение при стандартни условия (съгласно РЛЕ) на: Сривове при малък газ без и с механизация Установено изкачване от морското ниво до определена височина Установен хоризонтален полет При това се записват определени характеристики с цел сравнение
  • 11. Сривни скорости За Cessna 172N е изведена графика на зависимостта Cy(α) с и без механизация Видът на графиката доказва, че в модела е правилно отразено влиянието на механизацията върху зависимостта
  • 14. Анализ на резултатите Движението и динамиката на ВС по време на симулацията отговарят на очакваното при реален полет Отчетените резултати при сривните скорости са в рамките на 10% отклонение, а тези при изкачване и хоризонтален полет – 15% Разликите могат да бъдат резултат от: Неточността на модела и входните данни Неточните управляващи въздействия по време на симулацията Фактът, че данните от РЛЕ също предполагат известни отклонения
  • 15. Изводи На база проведената елементарна апробация, обхващаща няколко параметъра може да се заключи, че полетния модел е приблизително точен и подходящ за решаване на поставените задачи По-задълбочена апробация може да се направи при следните условия: По-задълбочено познаване на характеристиките на ВС По-адекватен начин за управление на симулацията Познаване на допълнителни характеристики на реалното ВС.
  • 16. Бъдеща дейност Доусъвършенстване на изготвените модели Създаване на модел на самолет Zlin 143L По-задълбочена апробация на моделите с използване на допълнителни данни Реално използване на този метод във висшето образование за създаване и демонстариця на полетни модели.
  • 17. Благодаря Ви за вниманието! Моля задайте Вашите въпроси!