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J-GLOBAL ID：202102220770244983   整理番号：21A0676539

飛行データによる加速度ベースin situ渦消散率推定【JST・京大機械翻訳】

Acceleration-Based In Situ Eddy Dissipation Rate Estimation with Flight Data

著者 (5件)： Gao Zhenxing (College of Civil Aviation, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 211106, China) ,  Wang Haofeng (Aviation Safety Institute, China Academy of Civil Aviation Science and Technology, Beijing 100028, China) ,  Qi Kai (Department of Flight, Shandong Airlines, Jinan 250014, China) ,  Xiang Zhiwei (College of Civil Aviation, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 211106, China) ,  Wang Debao (College of Civil Aviation, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 211106, China)
資料名： Atmosphere (Web)  (Atmosphere (Web))
巻： 11  号： 11  ページ： 1247  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7137A  ISSN： 2073-4433  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 民間航空機をバンプに誘導するために,大気乱流は,飛行安全性を深刻に脅かす典型的なリスクである。航空機独立乱流重症度指標としての渦散逸率(EDR)値を,垂直風ベースまたは航空機垂直加速度ベースアルゴリズムによって推定した。民間航空機の飛行データに基づいて,両方のアルゴリズムの入力として垂直乱流成分を得た。乱流における垂直加速度応答を計算する新しい方法を,非定常渦格子法(UVLM)を通して提唱した。ターゲット航空機のリフティング表面は,乱流飛行シナリオにおける翼と水平尾部の組合せであると仮定した。渦輪を平均キャンバー表面に割り当て,非平面UVLMを形成し,さらに精度を改善した。さらに,隣接渦格子は,制御表面の構造エッジにできるだけ近く置かれる。それによって,Quick Access Reserver(QAR)飛行データから垂直加速度とin situ EDR値を推定するための完全なアルゴリズムを提案した。実験は,空力性能が非平面UVLMによって正確に計算されることを示した。非平面UVLMによる加速度応答は,線形モデルよりも高い精度で記録された加速度データを追跡できる。異なる位置での異なる加速度応答も得た。さらに,航空機操縦の悪影響が,乱流誘起航空機バンプから分離されるので,新しい加速ベースEDRアルゴリズムは,より良い精度と安定性を示した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  乱流 ,  航空機 ,  *加速度 ,  民間機 ,  操縦舵面 ,  渦輪 ,  *飛翔 ,  *飛行データ ,  大気乱流 ,  バンプ
準シソーラス用語： 非定常性 ,  線形モデル ,  加速度応答 ,  航空機操縦 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 乱流 ,  渦消散率(EDR) ,  航空機加速 ,  非定常渦格子モデル(UVLM) ,  渦輪

分類 (2件)： 航空機の空気力学  (QK02010T) ,  層流,乱流,境界層  (BC02030C)

引用文献 (37件)：

• Sharman, R.D.; Lane, T. Aviation Turbulence: Processes, Detection, Prediction; Springer: Cham, Switzerland, 2016; pp. 3-5.
• Gao, Z.X.; Fu, J. Research on Robust LPV modeling and control of aircraft flying through wind disturbance. Chin. J. Aeronaut. 2019, 32, 1588-1602.
• Victor, N.; Vladimir, L.; Eugene, N.; Andrei, T.; Aleksandr, B. Measurement of atmospheric turbulence characteristics by the ultrasonic anemometers and the calibration processes. Atmosphere 2019, 10, 460.
• Boeing Jeppesen Company. JetPlan User’s Manual; Boeing Jeppesen Company: Englewood, CO, USA, 2014; pp. 501-502.
• Kim, J.H.; Chun, H.Y. Statistics and possible sources of aviation turbulence over South Korea. J. Appl. Meteor. Climatol. 2010, 50, 311-324.

タイトルに関連する用語 (5件)： 飛行データ ,  加速度 ,  渦 ,  消散率 ,  推定