2018 Fiscal Year Annual Research Report
Research on Flight Test Data Anlysis Methods for Precise Estimation of Static Aerodynamic Characteristics of Airplane
| Project/Area Number |
15K06612
|
|---|
| Research Institution | Japan Aerospace EXploration Agency |
|---|
Principal Investigator |
上野 真 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構, 航空技術部門, 主任研究開発員 (20392821)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
成岡 優 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構, 航空技術部門, 主任研究開発員 (10649073)
保江 かな子 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構, 航空技術部門, 研究開発員 (70597799)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2019-03-31
|
| Keywords | 飛行試験 / ベイズ推定 / クラスタ解析 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
今年度の主たる成果は、複数の飛行試験で得られたデータから特定の区間抽出等を行わずにベイズ推定を用いて空気力学的知見を含んだモデルを推定したことと、静的とみなせる区間を抽出した上でクラスタ解析を実施して多峰性のあるデータ集合を単峰性のデータに分解することで、飛行試験で得られた空力特性データを得たことの２点である。
一つ目の成果であるベイズ推定を用いたモデル推定は、これまで平滑区間の自動抽出を行ってから点推定していた空力特性推定に対して、空気力学的条件を広範囲に変化させた複数の飛行試験全体を同時に扱いながら圧縮性、粘性の変化の影響を含めたモデル化を実施するものであり、平滑区間抽出の工程を省略することを可能としつつ同時にデータのばらつきについての情報もモデル化することができた。成果を国際学会で口頭発表した。
二つ目の成果であるクラスタ解析を用いた多峰性の除去では、飛行試験の平滑区間を抽出した上で点推定を行う際に、平滑と判断されたデータ区間に実際には含まれている多峰性をクラスタ解析を行うことで単峰性のクラスタに分解し、データ集合のばらつきを抵抗係数に換算して当初の0.0025～0.0040から0.0015～0.0020までほぼ半減することに成功した。成果を英文誌に投稿したが、研究期間内に査読が終了しなかった。
本研究には「静的とみなせるデータの抽出」と「静的空力特性データのばらつきの抑制」という二つの課題が設定されているが、前者は前年度までに自動的に実施することを可能としており、二つ目の課題は後者を解決するものである。
当初、２つの課題の成果を統合することで大域的かつ高精度の空気力学的モデルを生成することを想定していたが、統合する形で広域の空力モデルを推定するには至らなかった。
|
