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11
AEROELASTIC ANALYSIS AND IN-FLIGHT IDENTIFICATION OF THE
VECTOR- P UAV
David Fernando Castillo Zúñiga (davidfer@ita.br)Jonatas Sant Anna Santos (jonsjc89@gmail.com)
Adolfo Gomes Marto (agmarto@iae.cta.br)Roberto Gil Annes da Silva(gil@ita.br)
Luiz Carlos Sandoval Góes (goes@ita.br)
Instituto Tecnológico de Aeronáutica - ITA, Praça Marechal Eduardo Gomes 50, Vila das Acácias, 12228 – 900 São Paulo, Brasil.
LSALaboratório de Sistemas Aeronáuticos
22
Objectives
NUMERICAL AEROELASTIC ANALYSIS
IN-FLIGHT TEST
COMPARATION
CONCLUTIONS
Aeroelastic Analysis and Comparison with In-Flight Testing of the Vector- P UAV
LSALaboratório de Sistemas Aeronáuticos
33
Objetives
• Implementation of a Flight Dynamics Laboratory at ITA,with resources for determination of aerodynamiccharacteristics and aeroelastic behavior of an unmannedvehicle (UAV). Validation of aeroelastic flutter prediction.Validation of the aerodynamic model and application toin flight performance and flight control system.
• Present experimental results and coparison of anumerical aeroelastic analysis for Vector-P UAV taking amodal information as input.
• Comparison of Ground Vibration Test (GVT) with testresults obtained by operational modal analysis (OMA)after collected aeroelastic in-flight test.
Aeroelastic Analysis and Comparison with In-Flight Testing of the Vector- P UAV
LSALaboratório de Sistemas Aeronáuticos
INTRODUTION
NUMERICAL AEROELASTIC ANALYSIS
IN-FLIGHTTEST
COMPARATION
CONCLUTIONS
4Aeroelastic Analysis and Comparison with In-Flight Testing of the Vector- P UAV
Vector-P (Didatic Flight Plataform)
Wingspan 2.6 m
Fuselage Length 1.525 m
Max Speed 185 Km/hEngine 3 W 2-stroke reverse rotation gasoline engine.
Max Range 775 Km, depending on fuel on board
Cruise Speed 129 Km/h
Max Altitude 3 Km
Max Endurance 6 hours depending on fuel and payload on board
Max Takeoff Weight 34 Kg
Empty Weight 23 Kg
Max Fuel 12.3 liters
Fuel Per Hour 2.3 liters
Landing Speed 74 Km/h
Max Payload Weight 11.3 Kg, with fuel for one hour
Payload Vol. (Internal) (225 x 225 x 685) mm
The Vector-P is made mainly of composite material, with an almost square fuselage,wing flaps with no dihedral, two vertical stabilizers, horizontal tail and a tail boom
LSALaboratório de Sistemas Aeronáuticos
INTRODUTION
NUMERICAL AEROELASTIC ANALYSIS
IN-FLIGHTTEST
COMPARATION
CONCLUTIONS
55
INTRODUÇÃO
FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
METODOLOGIA
RESULTADOS
CONCLUSÕES
LSALaboratório de Sistemas Aeronáuticos
Identificação e Controle de um Veículo Aéreo Não Tripulado: Vector-P
Vector-P
UAVS
Telemaster
66
Vector-P FTILSA
Laboratório de Sistemas Aeronáuticos
INTRODUÇÃO
FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
METODOLOGIA
RESULTADOS
CONCLUSÕES
Identificação e Controle de um Veículo Aéreo Não Tripulado: Vector-P
Flight Test Instrumentation
1) PC-104 Anemometric Data Acquisition System (ICASIM)2) 4 channel pot interface (deflection control surfaces + throtle)3) AHRS Crossbow 400 (u, v, w, p, q, r, Euler angles)4) GPS antenna5) Four hole probe - data Boom (alpha, beta, Vtas, H)
77
Guidance & Navigation SystemLSALaboratório de Sistemas Aeronáuticos
INTRODUÇÃO
FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
METODOLOGIA
RESULTADOS
CONCLUSÕES
Identificação e Controle de um Veículo Aéreo Não Tripulado: Vector-P
Micropilot® Autopilot
Piloto automático MP2028g da MicroPilot®
• Mission prgramming• Groun station and comunication - plataform HORIZON• Autonomous flight (way points)• Flight simulation and HIL• AP control parameter tuning• in flight monitoring
MicroPilot® is a well known Canadian enterprise that produces AP for smal UAVs.
88
Micropilot Control LoopLSA
Laboratório de Sistemas Aeronáuticos
INTRODUÇÃO
FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
METODOLOGIA
RESULTADOS
CONCLUSÕES
Vector-P Control System
Autopilot Micropilot®
99
Vector-P System IdentificationLSA
Laboratório de Sistemas Aeronáuticos
INTRODUÇÃO
FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
METODOLOGIA
RESULTADOS
CONCLUSÕES
Vector-P Identification System
M4V OUTPUT-ERROR METHODOLOGY
1010
Vector-P System IdentificationLSALaboratório de Sistemas Aeronáuticos
INTRODUÇÃO
FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
METODOLOGIA
RESULTADOS
CONCLUSÕES
Vector-P Identification System
Manouvers
1111
Vector-P System IdentificationLSALaboratório de Sistemas Aeronáuticos
INTRODUÇÃO
FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
METODOLOGIA
RESULTADOS
CONCLUSÕES
Vector-P Identification System
Comparação de sinais de entradas no domínio da frequência
Input Power Spectral Density
1212
Vector-P System IdentificationLSALaboratório de Sistemas Aeronáuticos
INTRODUÇÃO
FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
METODOLOGIA
RESULTADOS
CONCLUSÕES
Identification of the Vector-P
Manoeuver Tuning for Persistent Excitation
Doublet Multistep 3-2-1-1
ωn is the natural frequency (rad/s ) of the mode to be excited.
fC é the frequency (Hz) of the mode to be excited.
1313
Vector-P System IdentificationLSALaboratório de Sistemas Aeronáuticos
INTRODUÇÃO
FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
METODOLOGIA
RESULTADOS
CONCLUSÕES
Identificação e Controle de um Veículo Aéreo Não Tripulado: Vector-P
Ponta de prova anemométrica :• Até 100 Hz• Protocolo de comunicação RS-485• 10-18 V
Unidade Inercial AHRS-400CC-200• Tecnologia MEMs• Formato digital RS-232
Potenciômetros:Medição da deflexão das superfícies.
GPS 18x - Garmin:• Latitude, Longitude e Altitude• Velocidade Inercial• Taxa 5 Hz• Comunicação Serial
Compact-Rio: Sistema reconfigurável embarcado de aquisição e controle• Recebe e envia dados analógicos ,
digitais e seriais• Programação em LabView: FPGA e RT
Instrumentação
Atual do Vector-P
1414
Vector-P System IdentificationLSA
Laboratório de Sistemas Aeronáuticos
INTRODUÇÃO
FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
METODOLOGIA
RESULTADOS
CONCLUSÕES
Identificação e Controle de um Veículo Aéreo Não Tripulado: Vector-P
Longitudinal Dynamic Model
1515
Vector-P System IdentificationLSALaboratório de Sistemas Aeronáuticos
INTRODUÇÃO
FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
METODOLOGIA
RESULTADOS
CONCLUSÕES
Identificação e Controle de um Veículo Aéreo Não Tripulado: Vector-P
Aerodynamic Model
Stability and Control Aerodynamic Derivatives
1616
Vector-P System IdentificationLSA
Laboratório de Sistemas Aeronáuticos
INTRODUÇÃO
FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
METODOLOGIA
RESULTADOS
CONCLUSÕES
Identificação e Controle de um Veículo Aéreo Não Tripulado: Vector-P
Aircraft Model
Vetor de saída, estados e controle
Parâmetros desconhecidos
1717
Vector-P System IdentificationLSA
Laboratório de Sistemas Aeronáuticos
INTRODUÇÃO
FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
METODOLOGIA
RESULTADOS
CONCLUSÕES
Identificação e Controle de um Veículo Aéreo Não Tripulado: Vector-P
Output Error Method
JATEGAONKAR, R. V., Flight Vehicle System Identification: A Time Domain Methodology, Progress in Astronautics and Aeronautics, Vol. 216, AIAA, Reston, VA, 2006.
Likelihood Cost Function
Covariance Matrix
1818
Vector-P System IdentificationLSALaboratório de Sistemas Aeronáuticos
INTRODUÇÃO
FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
METODOLOGIA
RESULTADOS
CONCLUSÕES
Identificação e Controle de um Veículo Aéreo Não Tripulado: Vector-P
Output Error Method
Gauss-Newton Algorithm
Hessian Matrix
Parameter up-date
Cost functionderivative
1919
Fundamentação TeóricaIdentificação de SistemasLSA
Laboratório de Sistemas Aeronáuticos
INTRODUÇÃO
FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
METODOLOGIA
RESULTADOS
CONCLUSÕES
Identificação e Controle de um Veículo Aéreo Não Tripulado: Vector-P
4Ms (Manobras, Métodos, Modelo e Medição)
Output Error Method
Algoritmo Heuristic Search
2020
ResultadosExperimentaisLSA
Laboratório de Sistemas Aeronáuticos
INTRODUÇÃO
FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
METODOLOGIA
RESULTADOS
CONCLUSÕES
Identificação e Controle de um Veículo Aéreo Não Tripulado: Vector-P
Comparação entre dados de voo e resposta do modelo comparâmetros estimados ( , resposta computada; – – – –,dados de voo).
0 2 4 6-2
0
2
q mt(s)
0 2 4 6-0.5
0
0.5
ao
a1_m
t(s)
0 2 4 6-0.5
0
0.5
m
t(s)0 2 4 6
660
680
700
h m
t(s)
0 2 4 625
30
35
Vt_
m
t(s)
Processo de Identificação 1
2121
LSALaboratório de Sistemas Aeronáuticos
INTRODUÇÃO
FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
METODOLOGIA
RESULTADOS
CONCLUSÕES
Identificação e Controle de um Veículo Aéreo Não Tripulado: Vector-P
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90-6000
-5500
-5000
-4500
-4000
Cos
t J(
)
Iteration i
Cost function evolution
Evolução da função custo
Processo de Identificação 1
ResultadosExperimentais
2222
LSALaboratório de Sistemas Aeronáuticos
INTRODUÇÃO
FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
METODOLOGIA
RESULTADOS
CONCLUSÕES
Identificação e Controle de um Veículo Aéreo Não Tripulado: Vector-P
0 2 4 6 8-2
0
2
q mt(s)
0 2 4 6 8-0.5
0
0.5
ao
a1_m
t(s)
0 2 4 6 8-0.5
0
0.5 m
t(s)0 2 4 6 8
640
660
680
h m
t(s)
0 2 4 6 830
35
Vt_
m
t(s)
Processo de Identificação 2
Comparação entre dados de voo e resposta do modelo comparâmetros estimados ( , resposta computada; – – – –,dados de voo).
ResultadosExperimentais
2323
LSALaboratório de Sistemas Aeronáuticos
INTRODUÇÃO
FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
METODOLOGIA
RESULTADOS
CONCLUSÕES
Identificação e Controle de um Veículo Aéreo Não Tripulado: Vector-P
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90-6600
-6400
-6200
-6000
-5800
Cos
t J(
)
Iteration i
Cost function evolution
Processo de Identificação 2
Evolução da função custo
ResultadosExperimentais
2424
LSALaboratório de Sistemas Aeronáuticos
INTRODUÇÃO
FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
METODOLOGIA
RESULTADOS
CONCLUSÕES
Identificação e Controle de um Veículo Aéreo Não Tripulado: Vector-P
0 5 10-1
0
1
q m
t(s)0 5 10
-0.5
0
0.5
ao
a1_m
t(s)
0 5 100
0.5
1 m
t(s)0 5 10
690
700
710
720
h m
t(s)
0 5 1025
30
35
Vt_
m
t(s)
Processo de Identificação 3
Comparação entre dados de voo e resposta do modelo comparâmetros estimados ( , resposta computada; – – – –,dados de voo).
ResultadosExperimentais
2525
LSALaboratório de Sistemas Aeronáuticos
INTRODUÇÃO
FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
METODOLOGIA
RESULTADOS
CONCLUSÕES
Identificação e Controle de um Veículo Aéreo Não Tripulado: Vector-P
0 10 20 30 40 50 60-10000
-8000
-6000
-4000
-2000
Cos
t J(
)
Iteration i
Cost function evolution
ResultadosExperimentais
Processo de Identificação 3
Evolução da função custo
2626
LSALaboratório de Sistemas Aeronáuticos
INTRODUÇÃO
FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
METODOLOGIA
RESULTADOS
CONCLUSÕES
Identificação e Controle de um Veículo Aéreo Não Tripulado: Vector-P
0 2 4 6 8-1
0
1
q m
t(s)0 2 4 6 8
-0.5
0
0.5
ao
a1_m
t(s)
0 2 4 6 80
0.5
1 m
t(s)0 2 4 6 8
710
720
730
740
h m
t(s)
0 2 4 6 825
30
35
Vt_
m
t(s)
ResultadosExperimentais
Processo de Identificação 4
Comparação entre dados de voo e resposta do modelo comparâmetros estimados ( , resposta computada; – – – –,dados de voo).
2727
LSALaboratório de Sistemas Aeronáuticos
INTRODUÇÃO
FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
METODOLOGIA
RESULTADOS
CONCLUSÕES
Identificação e Controle de um Veículo Aéreo Não Tripulado: Vector-P
0 10 20 30 40 50 60-9000
-8000
-7000
-6000
-5000
Cos
t J(
)
Iteration i
Cost function evolution
ResultadosExperimentais
Evolução da função custo
Processo de Identificação 4
2828
LSALaboratório de Sistemas Aeronáuticos
INTRODUÇÃO
FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
METODOLOGIA
RESULTADOS
CONCLUSÕES
Identificação e Controle de um Veículo Aéreo Não Tripulado: Vector-P
ResultadosExperimentais
Validação do Modelo
Parâmetros estimados e valor médio para validação do modelo
Validação do modelo identificado com valores da média dos parâmetros estimados
2929
LSALaboratório de Sistemas Aeronáuticos
INTRODUÇÃO
FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
METODOLOGIA
RESULTADOS
CONCLUSÕES
Identificação e Controle de um Veículo Aéreo Não Tripulado: Vector-P
Teste de validação, comparação entre dados de voo e resposta do modeloidentificado ( , resposta computada; – – – –, dados de voo).
0 2 4 6 8-2
0
2
q m (r
ad/s
)
t(s)0 2 4 6 8
-0.5
0
0.5
ao
a1_m
(rad)
t(s)
0 2 4 6 8-0.5
0
0.5 m
(rad)
t(s)0 2 4 6 8
680
700
720
h m(m
)
t(s)
0 2 4 6 825
30
35
Vt_
m(m
/s)
t(s)
ResultadosExperimentais
Validação do Modelo
3030
LSALaboratório de Sistemas Aeronáuticos
INTRODUÇÃO
FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
METODOLOGIA
RESULTADOS
CONCLUSÕES
Identificação e Controle de um Veículo Aéreo Não Tripulado: Vector-P
ResultadosExperimentais
Validação do Modelo
Acurácia Estatística dos Parâmetros Estimados:Critério Crámer-Rao bonds
Incertezas paramétricas
3131
LSALaboratório de Sistemas Aeronáuticos
INTRODUÇÃO
FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
METODOLOGIA
RESULTADOS
CONCLUSÕES
Identificação e Controle de um Veículo Aéreo Não Tripulado: Vector-P
ResultadosExperimentais
Validação do Modelo
Análise de Resíduos: Critério Goodness of Fit
Incerteza das variáveis de saída
3232
LSALaboratório de Sistemas Aeronáuticos
INTRODUÇÃO
FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
METODOLOGIA
RESULTADOS
CONCLUSÕES
Identificação e Controle de um Veículo Aéreo Não Tripulado: Vector-P
Teste de Validação 2c11, dinâmica de período curto, análise da variável θ( , resposta computada; ––––, dados de voo ± tolerância)
0 1 2 3 4 5 6 7 8-0.2
0
0.2
0.4
0.6
m (r
ad)
t(s)
0 1 2 3 4 5 6 7 8-0.4
-0.2
0
0.2
0.4
p (r
ad)
t(s)
ResultadosExperimentais
Validação do Modelo
Tolerância de ±1,5°em θ especificada pela agência FAA
Processo de validação Proof-of-Match
3333
Determination of the Aeroelastic Characteristics of Vector-P
Aeroelastic Analysis and Comparison with In-Flight Testing of the Vector- P UAV
FEM
GVT
Aeroelastic Numerical Analysis
In-flight Testing
Wind Tunnel Testing
AeroelasticCharateristics
LSALaboratório de Sistemas Aeronáuticos
INTRODUTION
NUMERICAL AEROELASTIC ANALYSIS
IN-FLIGHTTEST
COMPARATION
CONCLUTIONS
3434
Equação de Movimento AeroelásticaLSA
Laboratório de Sistemas Aeronáuticos
2∞ 0 2∞ 0
Q Φ G G Φ
2 1 ∞ 0
2
22
∞ 0
p-k method: Laplace adimentional parameter:
Φ
Φ Φ
Φ Φ
G-method : it has firts order damping terms . It generalizes k and p-k methods
K-method: artificial damping ig as stability measure:
Eingenvalue problem : force equilibrum of the aeroelastic system forces
∞
Aerodynamic generalized force matrix in modal domain
Dynamic pressure
displacements in function of modal matrix and generalized coordinates
Generalized mass matrix
Generalized stiffness matrix
Solution Methods
LSALaboratório de Sistemas Aeronáuticos
Obtained fromGTV
Obtained usingZAERO Software
INTRODUTION
NUMERICAL AEROELASTIC ANALYSIS
IN-FLIGHTTEST
COMPARATION
CONCLUTIONS
ASE method : aeroelastic system as states space system
3535
Numerical aeroelastic analysis: an eingenvalue problem
Aeroelastic Analysis and Comparison with In-Flight Testing of the Vector- P UAV
V-g-f & H-V diagrams
LSALaboratório de Sistemas Aeronáuticos
INTRODUTION
NUMERICAL AEROELASTIC ANALYSIS
IN-FLIGHTTEST
COMPARATION
CONCLUTIONS
3636
GVT identified modal charateristics
Aeroelastic Analysis and Comparison with In-Flight Testing of the Vector- P UAV
Free-free suportMass configuration:31.5 kg
LSALaboratório de Sistemas Aeronáuticos
INTRODUTION
NUMERICAL AEROELASTIC ANALYSIS
IN-FLIGHTTEST
COMPARATION
CONCLUTIONS
Mode Frequency (Hz) Damping (%)1st Symmetric Tail-Booms Bending Mode 7.56 1.45
1st Anti-symmetric Tail- Boom Bending Mode 8.67 2.02 1st Symmetric Wing Bending Mode 10.3 1.72
1st Anti-symmetric Wing Bending Mode 21.7 1.55 2nd Anti-symmetric Bending Mode 34.6 4.10 1st Anti-symmetric Torsional Mode 49.5 3.67
1st Symmetric Torsional Mode 55.2 4.32
Modal charateristics estimatedby Polymax method
3737
Aerodynamic representation using ZAERO
Cruciform838 elements
Flat plate with gap552 elements
Flat plate624 elements
Aeroelastic Analysis and Comparison with In-Flight Testing of the Vector- P UAV
LSALaboratório de Sistemas Aeronáuticos
INTRODUTION
NUMERICAL AEROELASTIC ANALYSIS
IN-FLIGHTTEST
COMPARATION
CONCLUTIONS
ZAERO uses ZONA 6 method: an unsteady finite element potential aerodynamic approach
Three different fusselage representation:
3838
“Spline” Method 2D & 3D
An interpolation surface iscreated by a least of 3 structural points
Interpolated vibration modes in aerodynamicdomain
Aeroelastic Analysis and Comparison with In-Flight Testing of the Vector- P UAV
LSALaboratório de Sistemas Aeronáuticos
INTRODUTION
NUMERICAL AEROELASTIC ANALYSIS
IN-FLIGHTTEST
COMPARATION
CONCLUTIONS
3939
Numerical aeroelastic analysis: solution parameters
Número Mach 0.1 Vmin [m/s] 0.50 Vmax [m/s] 1000
Frequências reduzidas 0.05; 0.08; 0.10; 0.11; 0.12; 0.14; 0.16; 0.18; 0.20; 0.25; 0.50; 0.75; 1.00; 1.20; 1.40; 2.00; 3.00; 4.00; 5.00
Altitude Densidade Nível do mar 1.225
1100 m 1.090 2000 m 1.004 3000 m 0.907
ASE: Foram usados 3 estados aerodinâmicos
Aeroelastic Analysis and Comparison with In-Flight Testing of the Vector- P UAV
• g and ASE methods
LSALaboratório de Sistemas Aeronáuticos
INTRODUTION
NUMERICAL AEROELASTIC ANALYSIS
IN-FLIGHTTEST
COMPARATION
CONCLUTIONS
4040
Vf = 256.9 m/sFf =8.15 HzQf = 35.5 MPa
Mach: 0.1H= 1100 m
Main participation of the first 3 modes
V-g-f diagram
Aeroelastic Analysis and Comparison with In-Flight Testing of the Vector- P UAV
Outside of flightenvelope
LSALaboratório de Sistemas Aeronáuticos
INTRODUTION
NUMERICAL AEROELASTIC ANALYSIS
IN-FLIGHTTEST
COMPARATION
CONCLUTIONS
4141
Flutter mode
Análise Aeroelástica e Comparação com Ensaio em Voo de uma Aeronave Não Tripulada
LSALaboratório de Sistemas Aeronáuticos
INTRODUTION
NUMERICAL AEROELASTIC ANALYSIS
IN-FLIGHTTEST
COMPARATION
CONCLUTIONS
42Aeroelastic Analysis and Comparison with In-Flight Testing of the Vector- P UAV
Fuselage Representation Vf [m/s] Ff [Hz]
Cruciform 256.95 8.15 Flat Plate with gap 264.167 8.08
Flat Plate 252.99 8.23
Effect of the fusselage aerodynamic representation
Mach: 0.1H= 1100 m
LSALaboratório de Sistemas Aeronáuticos
INTRODUTION
NUMERICAL AEROELASTIC ANALYSIS
IN-FLIGHTTEST
COMPARATION
CONCLUTIONS
43Aeroelastic Analysis and Comparison with In-Flight Testing of the Vector- P UAV
240 245 250 255 260 265 270 275 2800
500
1000
1500
2000
2500
3000
Velocity [m/s]
Alti
tude
[m]
g- Method ASE Method
FLUTTER
NOFLUTTER
g-method ASE Method Altitude Density (Kg/m3) Vf (m/s) ff (Hz) Vf (m/s) ff (Hz)Sea level 1.225 246.60 8.11 241.11 8.14 1100 m 1.090 256.95 8.15 251.98 8.18 2000 m 1.004 265.56 8.17 260.65 8.19 3000 m 0.907 277.23 8.18 271.95 8.21
Flutter velocity and its associated frequency increase with altitude growing
Effect of altitude
LSALaboratório de Sistemas Aeronáuticos
INTRODUTION
NUMERICAL AEROELASTIC ANALYSIS
IN-FLIGHTTEST
COMPARATION
CONCLUTIONS
4444
Anemometer probe :• Bandwidth:100 Hz• Communication protocole RS-485• 10-18 V
Accelerometers DC-PCB• Mean senstivity :200 mV/g• Faixa linear : 10g• 5-20 V• Bandwidth: 100Hz
Compact-RIO:reconfigurableembedded control and acquisitionsystem• User-programmable FPGA
Inertial Unity AHRS-400CC-200MEMs TecnologyDigital Format RS-232
In-flight test: data acquisition system and accelerometers placement
GPS-Garmim
Aeroelastic Analysis and Comparison with In-Flight Testing of the Vector- P UAV
LSALaboratório de Sistemas Aeronáuticos
INTRODUTION
NUMERICAL AEROELASTIC ANALYSIS
IN-FLIGHTTEST
COMPARATION
CONCLUTIONS
45Aeroelastic Analysis and Comparison with In-Flight Testing of the Vector- P UAV
In-flight test manouvers and spectral parameters
Manouver: to keep fixed a flight condition, leaving the aircraft under atmospheric disturbance. The duration of each operation for a certain speed was set at 120 s.
Mass: 27 Kg
Velocity set: 25, 30, 35, 40, 45, 50 [m/s]
Vector-P flight envelope
• Max velocity : 51.4 m/s• Cruising velocity: 35.8 m/s
Sample Frequency Windows type Number of points Overlap
1000 hz Hanning 2100 50%
Spectral parameters: Welch method
LSALaboratório de Sistemas Aeronáuticos
INTRODUTION
NUMERICAL AEROELASTIC ANALYSIS
IN-FLIGHTTEST
COMPARATION
CONCLUTIONS
46
Análise Modal Operacional (OMA)-Decomposição no domínio da Frequência (FDD)
∗
1
∗
∗
1
∗
∗
∗
∗
Assuming the input as a random signal with zero mean white noise distribution:
Relationship between input and output:
Partial function FRF expantion in terms of poles and residues :
Aeroelastic Analysis and Comparison with In-Flight Testing of the Vector- P UAV
GYYOnly output
LSALaboratório de Sistemas Aeronáuticos
Hermitian matrixDiagonal elements: APSD
Off-diagonal elements: CSPD
INTRODUTION
NUMERICAL AEROELASTIC ANALYSIS
IN-FLIGHTTEST
COMPARATION
CONCLUTIONS
47
Operational Modal Analysis(OMA)-Frequency Domain Deconposition(FDD)
Φ Σ Φ
Φ Φ
∗ ∗ ∗
∗
Σ 1,…… . ,
Φ 1 2 3 . . .
Considering a lightly damped model where the contribution of the model at a particular frequency is limited to a finite number:
Applying SVD technique for the above expression:
Modal shapes aproximattion.
Aeroelastic Analysis and Comparison with In-Flight Testing of the Vector- P UAV
LSALaboratório de Sistemas Aeronáuticos
INTRODUTION
NUMERICAL AEROELASTIC ANALYSIS
IN-FLIGHTTEST
COMPARATION
CONCLUTIONS
48Aeroelastic Analysis and Comparison with In-Flight Testing of the Vector- P UAV
0 5 10 15 20 25 30-40
-20
0
20
40
60
Frequência [Hz]
db[d
b[(m
/s2 )2 /H
Z]]
0 5 10 15 20 25 30-30
-20
-10
0
10
20
30
40
Frequêncy [Hz]
db[(m
/s2 )2 /H
Z]
50 m/s
45 m/s
40m/s
35 m/s
30 m/s
25 m/s
Main Singular Value
Second SingularValue
Two relevant peaks: Tail-booms bendindand Wing bending
Weak second singular values
FDA/OMA Singular Values
LSALaboratório de Sistemas Aeronáuticos
INTRODUTION
NUMERICAL AEROELASTIC ANALYSIS
IN-FLIGHTTEST
COMPARATION
CONCLUTIONS
49Aeroelastic Analysis and Comparison with In-Flight Testing of the Vector- P UAV
-1.5
-1
-0.5
0 -1.5-1
-0.50
0.51
1.5
-0.5
0
0.5
Y [m]X [m]
-1.5
-1
-0.5
0 -1,5-1,0
-0,50
0,51.0
1,5
-1
0
1
Y [m]
X [m]
Wing bendingTail-booms bending
OMA identified modes
1st Symmetric Tail-Booms Bending 1st Wing Bending Velocity (m/s) Frequency [Hz] Damping (%) Frequency [Hz] Damping (%)
50 9.28 - 12.21 - 45 9.28 - 12.45 4.47 40 9.28 5.05 12.45 4.02 35 9.28 5.39 12.69 4.34 30 9.28 5.05 12.45 4.77 25 9.03 4.58 12.21 4.93
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INTRODUTION
NUMERICAL AEROELASTIC ANALYSIS
IN-FLIGHTTEST
COMPARATION
CONCLUTIONS
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Comparison between numerical and experimental aeroelastic approaches
Aeroelastic Analysis and Comparison with In-Flight Testing of the Vector- P UAV
Offset by different test mass
distribution.
No significativevariations with
velocity
Offset by inherentstrutural damping
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INTRODUTION
NUMERICAL AEROELASTIC ANALYSIS
IN-FLIGHTTEST
COMPARATION
CONCLUTIONS
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Vector-P in its actual configuration is not flexible enough to carryaeroelastic studies. It was only marginally possible to characterizeaeroelastically the Vector-P flight envelope. The characterizationwas done by means of an aeroelastic numerical analysis based inexperimental modal information (GVT), and compared with flighttest/OMA using only the modal responses of the system. Thetrends of the modal frequencies as a function of velocity predictednumerically were validated with OMA results. It was found thatthere are aeroelastic instabilities in the Vector-P flight envelope.
The FDD/OMA technique proved to be very useful for identificationof resonant frequencies given the ability to point to the modes thatdominate in specific frequency. It was observed limitations in theestimation of modal damping and therefore it is advisable toestimate this parameter with other techniques (ex., EFDD-Enhanced Frequency Domain decomposition).
Conclusions
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INTRODUTION
NUMERICAL AEROELASTIC ANALYSIS
IN-FLIGHTTEST
COMPARATION
CONCLUTIONS
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Acknowlegdements
• This work was supported in part by CNPq-Conselho Nacional deDesenvolvimento Científico e Tecnológico – Brazil.
• The authors of this paper acknowledges the partial support from theInstituto Nacional de Ciência e Tecnologia - Estruturas Inteligentes emEngenharia, INCT-EIE.
• The Authors would like to acknowledge Professor Airton NabarretePh.D., Eng. Jany Lima, Eng. Jonatas Sant´Anna M. Sc. and all whocontributed in some way for this work.
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53
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