Automatische Operationelle Modalanalyse im Flugschwingungsversuch

Abstract

Die Entwicklung neuer Flugzeugkonstruktionen erfordert eine Untersuchung der aeroelastischen Stabilität, um das Phänomen des Flatterns – eine selbsterregte Schwingung der Flugzeugstruktur bei bestimmten Flugzustandsbedingungen – zu vermeiden. Da die rein numerische Analyse eine gekoppelte Simulation zwischen strukturdynamischen Modellen und instationären aerodynamischen Kräften einschließt, ist deren Durchführung sehr komplex, so dass für eine zielorientierte Untersuchung Vereinfachungen vorgenommen werden müssen. Daher müssen die zugrundeliegenden Modellierungen bezüglich ihrer Gültigkeit durch den Vergleich von numerischen und experimentellen Ergebnissen validiert werden. Neben dem sogenannten Standschwingungsversuch, der am Prototypen eines neuen Flugzeugtyps durchgeführt wird, um die modalen Parameter Eigenfrequenzen, Dämpfungsmaße und Schwingungsformen zu messen, sind auch vergleichende Schwingungsmessungen im Flug während der Flugerprobung wünschenswert, um die reale Antwort des aeroelastischen Systems mit den vorhergesagten numerischen Ergebnissen vergleichen zu können und somit deren Gültigkeit zu demonstrieren. Hierzu eignen sich insbesondere Methoden der operationellen Modalanalyse (OMA), die fortlaufend das Schwingungsverhalten des Flugzeugs während der Erprobungsflüge analysieren können. Im vorliegenden Beitrag wird ein automatisches OMA-Verfahren auf Basis des Stochastic-Subspace-Identification Algorithmus SSI vorgestellt, das kontinuierlich die modalen Parameter in Abhängigkeit des Flugzustands identifizieren kann. Als Beispiel werden Messdaten aus mehreren Testflügen mit dem Segelflugzeug SB10 der Akaflieg Braunschweig verwendet, das mit Beschleunigungsaufnehmern instrumentiert wurde. Auch wenn hier der Identifikationsprozess nachträglich durchgeführt wurde, ist ein Einsatz des Verfahrens im Flug in Echtzeit möglich, weil neben der Datenerfassung lediglich ein leistungsfähiger tragbarer PC oder Tablet benötigt wird. Die Analysezeit beträgt je nach Anzahl der gemessenen Signale und des betrachteten Frequenzbereichs nur wenige Sekunden.