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Languages: French
Types: Article
Subjects: Optimisation, Identification, Dynamique du vol, Algorithmes génétiques, Bornes de Cramer-Rao, Protocoles expérimentaux, Essais en vol, 629.132
L'estimation précise des caractéristiques d’un système dynamique est fortement dépendante de la qualité des données utilisées pour l'identifier. Celles-ci sont généralement obtenues à partir de multiples essais réalisés sur le système réel par application d’une ou de plusieurs excitations. Dès lors, le choix des signaux d’entrée apparaît essentiel pour pouvoir extraire des mesures les caractéristiques du système. Pour des systèmes où la réalisation d’expériences peut s’avérer coûteuse, la conception d’entrées optimales représente une démarche potentiellement efficace pour obtenir des données d'essai permettant d’identifier précisément le système à partir d’un nombre réduit d’expériences. Dans la pratique, cette étape intervient en amont du processus d’identification. Le caractère souvent fortement non linéaire du critère, la dimension du problème ainsi que la nécessité de prendre en compte des contraintes pratiques de réalisation rendent la résolution de ce problème particulièrement difficile. Ceci a conduit au développement d’une méthodologie originale à base d’algorithmes génétiques permettant de traiter le problème dans toute sa globalité. Cette nouvelle approche a été appliquée à la conception de protocoles d’essais en vol pour l’identification des coefficients aérodynamiques latéraux d’un aéronef avec le double objectif d’améliorer la précision des estimations actuelles et de réduire la durée totale des essais en vol tout en respectant les limitations des actionneurs et les contraintes de sécurité (efforts structuraux). Différentes structures de protocoles, résultant d’une large variété d’options d'optimisation possibles (mono-gouverne/multi-gouvernes, mono-essai/multi-essais, boucle ouverte/boucle fermée) ont ainsi pu être évaluées et comparées. Ces travaux ont mis en évidence l'intérêt des enchaînements de braquage pour l'estimation des efficacités gouverne ainsi que l'apport des essais boucle fermée pour décorréler certains effets aérodynamiques. Precise estimation of the characteristics of a dynamic system depends on the quality of the data used in the identification process. These data are generally obtained from multiple tests carried out on the real system by applying one or more excitations. The choice of input signals then appears to be essential in order to be able to extract the system characteristics from the measurements. For systems where performing experiments is costly, optimal input design is a potentially efficient approach for obtaining test data that can be used to identify the system precisely from a small number of experiments. In practice, this stage comes upstream of the identification process. The often strongly nonlinear character of the criterion, the dimension of the problem, as well as the need to consider practical constraints, make the solution of this problem particularly difficult. This has led to the development of an original methodology based on genetic algorithms for dealing with the problem in its entirety. This new approach has been applied to the design of flight test protocols for identifying the lateral-directional aerodynamic coefiicients of an aircraft with the dual objective of improving the estimation accuracy and reducing the total duration of flight tests while meeting the limitations of actuators and the safety constraints (structural loads). Different protocol structures, resulting from a broad variety in the possible optimization options (mono-control surface/multi-control surfaces, mono-test/multi-tests, open loop/closed loop) were thus evaluated and compared. The research brought out the advantage of multi-step input sequences for estimating the control surface effectivenesses as well as the contribution of closed-loop tests for decorrelating some aerodynamic effects.
  • No references.
  • No related research data.
  • No similar publications.

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