陳廣強(qiáng)，豆國(guó)輝,*，魏昊功，鄒昕，李齊，劉周，周偉江

1.中國(guó)航天空氣動(dòng)力技術(shù)研究院，北京 100074 2.北京空間飛行器總體設(shè)計(jì)部，北京 100094

嵌入式大氣數(shù)據(jù)傳感(Flush Air Data Sensing, FADS)系統(tǒng)依靠壓力傳感器陣列測(cè)量飛行器表面的壓力分布，通過(guò)特定算法間接獲得動(dòng)壓、總壓、攻角、側(cè)滑角等大氣數(shù)據(jù)。FADS已經(jīng)成功運(yùn)用到美國(guó)X-15、F/A-18、X-31、X-33、X-34、X-38、X-43A和航天飛機(jī)等多種類型飛行器。世界其他航空強(qiáng)國(guó)也都在各種飛行器上開展FADS技術(shù)研究。日本在20世紀(jì)90年代，通過(guò)高超聲速飛行試驗(yàn)(HYFLEX)計(jì)劃開展了FADS研究。歐洲防務(wù)公司EADS對(duì)FADS系統(tǒng)開展大量研究，現(xiàn)已開發(fā)成熟產(chǎn)品。

關(guān)于FADS技術(shù)國(guó)內(nèi)也開展了大量研究。早在2004年,南京航空航天大學(xué)張斌與于盛林就開展了嵌入式飛行參數(shù)傳感系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與可行性驗(yàn)證研究，提出了使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)代替嵌入式飛行數(shù)據(jù)傳感系統(tǒng)的空氣動(dòng)力學(xué)模型。南京航空航天大學(xué)陸宇平教授等針對(duì)算法、校準(zhǔn)，系統(tǒng)誤差、標(biāo)定、FADS與INS組合技術(shù)和故障檢測(cè)等多個(gè)方面開展了FADS技術(shù)全面研究，為國(guó)內(nèi)FADS技術(shù)發(fā)展做出重要貢獻(xiàn)。西北工業(yè)大學(xué)李清東、郭陽(yáng)明等探討了FADS快速智能故障檢測(cè)和診斷技術(shù)。華中科技大學(xué)高隆隆等通過(guò)建立管路終端負(fù)載為容腔的測(cè)壓管內(nèi)氣體壓力傳遞數(shù)學(xué)模型,研究嵌入式大氣數(shù)據(jù)傳感(FADS)系統(tǒng)測(cè)壓管路動(dòng)態(tài)響應(yīng)特性。沈陽(yáng)飛機(jī)設(shè)計(jì)研究所王巖和鄭偉針對(duì)航空殲擊機(jī)的分布嵌入式大氣數(shù)據(jù)系統(tǒng)算法開展初步研究?？哲姽こ檀髮W(xué)工程學(xué)院江城等開展嵌入式大氣數(shù)據(jù)系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法仿真研究。2010年以后,FADS技術(shù)得到迅速發(fā)展，中國(guó)空氣動(dòng)力研究與發(fā)展中心李其暢等分析了嵌入式大氣數(shù)據(jù)三點(diǎn)解算方法的可行性，介紹了嵌入式大氣數(shù)據(jù)受感系統(tǒng)設(shè)計(jì)的基本準(zhǔn)則以及理論分析與風(fēng)洞試驗(yàn)相結(jié)合的方法。南京航空航天大學(xué)張銘格開展高超聲速嵌入式大氣數(shù)據(jù)傳感系統(tǒng)及研究。西北工業(yè)大學(xué)陳康等針對(duì)不同布局下高超聲速飛行器開展FADS求解精度研究。孟博等開展基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的類乘波體飛行器FADS算法研究。航空工業(yè)成都凱天電子股份有限公司熊亮等針對(duì)武裝直升機(jī)大氣數(shù)據(jù)傳感器技術(shù)分析了研究進(jìn)展。中國(guó)航天空氣動(dòng)力技術(shù)研究院在FADS理論、風(fēng)洞驗(yàn)證和飛行試驗(yàn)測(cè)試等方面開展了工程應(yīng)用研究。相對(duì)于國(guó)外已經(jīng)比較成熟的FADS 技術(shù)而言，國(guó)內(nèi)對(duì)FADS 技術(shù)的研究起步較晚但技術(shù)發(fā)展迅猛，特別是近5年取得巨大進(jìn)步，F(xiàn)ADS系統(tǒng)目前已經(jīng)成功應(yīng)用到中國(guó)的殲20和運(yùn)20等先進(jìn)武器裝備上。

相比之下火星大氣數(shù)據(jù)測(cè)量技術(shù)研究非常少，國(guó)內(nèi)北京空間技術(shù)研制試驗(yàn)中心楊雷等開展火星探測(cè)器進(jìn)入飛行氣動(dòng)測(cè)量方法研究，基于彈道重建和嵌入式大氣數(shù)據(jù)傳感系統(tǒng)，提出火星探測(cè)器進(jìn)入飛行過(guò)程中的氣動(dòng)測(cè)量方法。通過(guò)融合火星進(jìn)入外測(cè)彈道信息，利用輸出誤差法實(shí)現(xiàn)攻角、側(cè)滑角的高精度測(cè)量；基于嵌入式大氣數(shù)據(jù)傳感系統(tǒng)，利用最小二乘最優(yōu)估計(jì)算法，建立了進(jìn)入飛行動(dòng)壓的測(cè)量方法。2012 年8 月5 日，美國(guó)航空航天局的“火星科學(xué)實(shí)驗(yàn)室”(Mars Science Laboratory, MSL)進(jìn)入艙(Entry Vehicle, EV)成功進(jìn)入火星大氣層、并在火星表面蓋爾環(huán)形山(Gale Crate)位置安全著陸,實(shí)現(xiàn)了人類首次對(duì)火星大氣數(shù)據(jù)的近距離測(cè)量研究。圖1所示為MSL嵌入式大氣數(shù)據(jù)傳感系統(tǒng)，也稱為火星進(jìn)入大氣數(shù)據(jù)系統(tǒng)(Mars Entry Atmospheric Data System,MEADS)。

圖1 MSL嵌入式大氣數(shù)據(jù)系統(tǒng)[1]Fig.1 MSL Mars entry atmospheric data system[1]

火星大氣非常稀薄，密度只有地球的1%左右。火星大氣的主要成分為二氧化碳和氮?dú)獾?，而且?jīng)常有沙塵暴?；鹦潜砻鏈囟劝滋熳罡呖蛇_(dá)28 ℃，夜晚則降低到-132 ℃，平均-57 ℃。雖然二氧化碳含量是地球的幾倍，但因缺乏水汽，所以溫室效應(yīng)只有10 ℃，比地球的33 ℃低得多，對(duì)大氣數(shù)據(jù)測(cè)量系統(tǒng)的軟件和硬件設(shè)計(jì)產(chǎn)生很大影響。由于探測(cè)器在進(jìn)入火星大氣層的飛行彈道馬赫數(shù)高達(dá)30，而到達(dá)近地面時(shí)馬赫數(shù)接近2。飛行速域?qū)?，出現(xiàn)馬赫數(shù)無(wú)關(guān)性和化學(xué)非平衡反應(yīng)效應(yīng)等物理現(xiàn)象對(duì)火星大氣數(shù)據(jù)測(cè)量算法建模造成很大困難。

本文針對(duì)某火星探測(cè)器開展進(jìn)入飛行大氣數(shù)據(jù)測(cè)量方法研究。提出了基于MEADS/IMU耦合的大氣測(cè)量方法，利用自主研發(fā)CACFD軟件平臺(tái)的化學(xué)非平衡模型/完全氣體模型計(jì)算獲得探測(cè)器寬速域飛行流場(chǎng)的表面壓力點(diǎn)數(shù)據(jù)建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法模型，并完成了大氣數(shù)據(jù)測(cè)量仿真分析和飛行試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析。

1 火星探測(cè)器大氣數(shù)據(jù)測(cè)量關(guān)鍵技術(shù)

火星探測(cè)器的著陸過(guò)程可分為4個(gè)階段：接近段、大氣進(jìn)入段、降落傘減速段和動(dòng)力下降段，其中將后3個(gè)階段稱為“進(jìn)入(Entry)、下降(Descent)、著陸(Landing)”，簡(jiǎn)稱為火星的“EDL”過(guò)程，如圖2所示。在進(jìn)入段過(guò)程MSL探測(cè)器的飛行馬赫數(shù)范圍約為2～30，動(dòng)壓范圍約為0～16 kPa，配平攻角范圍為-20°～0°，側(cè)滑角范圍為-5°～5°，如圖3所示。

由于受到傳感器性能限制只能測(cè)量部分飛行彈道，如MSL只能測(cè)量動(dòng)壓大于850 Pa的飛行彈道，為 60 km以下的連續(xù)流飛行速域。寬速域、高馬赫數(shù)和復(fù)雜大氣環(huán)境給火星探測(cè)器MEADS系統(tǒng)的設(shè)計(jì)帶來(lái)諸多挑戰(zhàn)，下面介紹火星探測(cè)器MEADS系統(tǒng)設(shè)計(jì)的4個(gè)關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)。

1) 關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)1

算法設(shè)計(jì)決定了整個(gè)系統(tǒng)的頂層設(shè)計(jì)方案。MEADS采用最小二乘法和卡爾曼濾波技術(shù)建模擬合表面7個(gè)測(cè)壓孔數(shù)據(jù)獲得飛行大氣數(shù)據(jù)測(cè)量結(jié)果，建立壓力分布模型來(lái)確定大氣數(shù)據(jù)評(píng)估的最小偏差。

當(dāng)與IMU單元結(jié)合時(shí)，MEADS可以用于測(cè)量風(fēng)速和密度。MEADS建模評(píng)估攻角、側(cè)滑角、動(dòng)壓和靜壓。最小二乘法模型與IMU耦合，即使用IMU速度校核MEADS測(cè)量的馬赫數(shù)。大氣密度以MEADS測(cè)量的動(dòng)壓和IMU測(cè)量的速度計(jì)算獲得，假設(shè)無(wú)風(fēng)速的影響。MEADS測(cè)量的動(dòng)壓和IMU測(cè)量的加速度和角速率還可以聯(lián)合評(píng)估飛行器的氣動(dòng)力和力矩。利用卡爾曼濾波技術(shù)建模可以將MEADS和IMU測(cè)量的結(jié)果以緊密的方式耦合在一起，為了可以應(yīng)用MEADS測(cè)量表面壓力數(shù)據(jù)和IMU加速度和角速率數(shù)據(jù)直接計(jì)算大氣狀態(tài)變量和風(fēng)速。該方面將壓力模型重新寫成大氣來(lái)流參數(shù)(壓力、密度和切向風(fēng))，以及探測(cè)器相對(duì)火星的速度和方向的函數(shù)。在計(jì)算這些轉(zhuǎn)換的狀態(tài)之后，氣動(dòng)力方位角、馬赫數(shù)、動(dòng)壓作為計(jì)算結(jié)果輸出。設(shè)計(jì)結(jié)果表明MEADS的攻角和側(cè)滑角測(cè)量精度在彈道大部分區(qū)域均達(dá)到設(shè)計(jì)的目標(biāo)，只有在低馬赫數(shù)(Ma<5)區(qū)域攻角的測(cè)量精度大于0.5°。動(dòng)壓的測(cè)量精度在整個(gè)測(cè)量彈道均達(dá)到設(shè)計(jì)指標(biāo)。馬赫數(shù)測(cè)量精度的設(shè)計(jì)目標(biāo)無(wú)法達(dá)到。MEADS算法建模對(duì)大氣數(shù)據(jù)測(cè)量結(jié)果產(chǎn)生重要的影響,決定著測(cè)量數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。因此大氣數(shù)據(jù)測(cè)量的建模設(shè)計(jì)成為火星探測(cè)器MEADS設(shè)計(jì)的首個(gè)關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)。

圖2 MSL進(jìn)入、下降和著陸過(guò)程Fig.2 MSL entry, descent and landing process

圖3 MSL進(jìn)入飛行彈道測(cè)量結(jié)果對(duì)比Fig.3 Comparison of MSL entry flight trajectory measurement results

2) 關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)2

基于數(shù)值模擬方式建立的氣動(dòng)壓力數(shù)據(jù)庫(kù)是MEADS算法設(shè)計(jì)的重要基礎(chǔ)。MEADS算法建模設(shè)計(jì)需要大量氣動(dòng)壓力數(shù)據(jù)作為支撐，但是火星探測(cè)的飛行數(shù)據(jù)稀缺，地面風(fēng)洞試驗(yàn)驗(yàn)難度也很大，數(shù)值模擬成為獲取火星探測(cè)器進(jìn)入段氣動(dòng)數(shù)據(jù)的重要工具。

數(shù)值模擬是以計(jì)算流體力學(xué)為基礎(chǔ)，對(duì)流體動(dòng)力學(xué)方程、傳熱方程或其各種近似形式離散求解，能夠模擬出探測(cè)器進(jìn)入階段的流動(dòng)傳熱細(xì)節(jié)，較準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)出火星探測(cè)器進(jìn)入大氣層的氣動(dòng)力熱環(huán)境和結(jié)構(gòu)傳熱特性，經(jīng)過(guò)飛行和風(fēng)洞試驗(yàn)數(shù)據(jù)檢驗(yàn)校正的數(shù)值模擬手段可以為MEADS設(shè)計(jì)提供基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)支撐。進(jìn)入段火星探測(cè)器各個(gè)速域流場(chǎng)非常復(fù)雜，最典型的是在高馬赫數(shù)段(=30～10)飛行時(shí)出現(xiàn)化學(xué)非平衡效應(yīng)。在化學(xué)非平衡效應(yīng)影響下，激波形狀發(fā)生明顯變化，將影響飛行器整體氣動(dòng)特性。駐點(diǎn)溫度明顯降低，波后溫度明顯不同，在飛行器后體的尾跡流動(dòng)中出現(xiàn)大范圍的低溫區(qū)，是由強(qiáng)烈的化學(xué)反映所致，將影響探測(cè)器的氣動(dòng)力、熱性能。如何準(zhǔn)確模擬化學(xué)非平衡效應(yīng)成為火星探測(cè)器MEADS設(shè)計(jì)的第2關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)。NASA在研制MSL大氣數(shù)據(jù)測(cè)量系統(tǒng)的過(guò)程中，發(fā)展了一個(gè)基于CFD(Computational Fluid Dynamics)數(shù)據(jù)模型，該CFD數(shù)據(jù)庫(kù)是基于對(duì)火星大氣進(jìn)入過(guò)程中的高超聲速和超聲速的飛行階段，對(duì)進(jìn)入艙流動(dòng)進(jìn)行N-S方程求解獲得壓力分布，Navier-Stokes(N-S)方程求解器采用薄層假設(shè)的NASA蘭利中心的LAURA程序(Langley Aerothermal Upwind Relaxation Algorithm)，可預(yù)測(cè)化學(xué)非平衡效應(yīng)。程序采用可變溫度的CO分子松弛變量、Camac模型和7塊單區(qū)網(wǎng)格對(duì)前體進(jìn)行求解。利用化學(xué)非平衡方法和等效比熱比方法結(jié)合還可以準(zhǔn)確評(píng)估獲得各速域條件下的熱力學(xué)參數(shù)，為大氣數(shù)據(jù)換算提供準(zhǔn)確的比熱比，對(duì)于提高大氣參數(shù)測(cè)量精度具有重要的意義。

3) 關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)3

誤差模型設(shè)計(jì)是控制系統(tǒng)誤差的重要手段,根據(jù)誤差源設(shè)計(jì)合理的誤差模型有利于提高系統(tǒng)的精度。

MEADS系統(tǒng)的主要誤差源有：① 測(cè)壓孔位置誤差，由于探測(cè)器是軸對(duì)稱外形，可以將測(cè)壓孔安裝后的位置誤差等效成經(jīng)緯方向角度的隨機(jī)擾動(dòng)位置誤差。火星科學(xué)實(shí)驗(yàn)室測(cè)壓點(diǎn)的位置精度為0.05英寸(1.27 mm)(3)，由于火星科學(xué)實(shí)驗(yàn)室的直徑達(dá)到4.5 m，而且大底表面布滿隔熱瓦，測(cè)壓孔是安裝在隔熱瓦對(duì)接的縫隙中，該位置精度對(duì)制造安裝工藝要求還是相當(dāng)苛刻的。② 傳感器測(cè)量誤差，現(xiàn)有地球飛行器FADS系統(tǒng)的壓力傳感器測(cè)量誤差通常要求≤0.05%FS(全量程)，由于火星科學(xué)實(shí)驗(yàn)室MEADS系統(tǒng)測(cè)量范圍大，因此需要精度更高。③ 時(shí) 間誤差：不同測(cè)壓孔的遙測(cè)時(shí)間一致性的相對(duì)誤差產(chǎn)生的壓力誤差，引發(fā)MEADS算法求解結(jié)果的失真。包括系統(tǒng)的和隨機(jī)的時(shí)間誤差，系統(tǒng)誤差可以通過(guò)調(diào)整飛行數(shù)據(jù)預(yù)處理方法而消除，而隨機(jī)的誤差則無(wú)法消除，火星科學(xué)實(shí)驗(yàn)室每個(gè)測(cè)壓孔取隨機(jī)的時(shí)間誤差為±25 μs，必須將隨機(jī)的時(shí)間誤差加到真實(shí)測(cè)量的結(jié)果中計(jì)算測(cè)量的壓力。④ 熱輻射影響誤差：在稀薄流動(dòng)條件下，熱傳導(dǎo)引起管路內(nèi)效應(yīng)，使得傳感器壓力與表面壓力出現(xiàn)嚴(yán)重偏差。這種效應(yīng)可以分為兩個(gè)方面，一方面是由飛行器表面與傳感器的溫度梯度造成的，另一方面則是由熱傳導(dǎo)/剪切應(yīng)力引起的。⑤ 系統(tǒng)校準(zhǔn)和溫度不確定性誤差。⑥ IMU測(cè)量誤差。誤差模型是根據(jù)MEADS系統(tǒng)設(shè)計(jì)目標(biāo)，結(jié)合誤差源對(duì)各個(gè)誤差進(jìn)行合理分配而建立的數(shù)學(xué)模型，誤差模型設(shè)計(jì)需要考慮多方面因素的影響。對(duì)誤差源的誤差影響必須進(jìn)行科學(xué)評(píng)估，如果對(duì)各個(gè)誤差源評(píng)估過(guò)高，則會(huì)造成分系統(tǒng)技術(shù)要求指標(biāo)過(guò)嚴(yán)，該分系統(tǒng)可能無(wú)法完成設(shè)計(jì)或者成本急劇增加，評(píng)估過(guò)低則會(huì)造成MEADS系統(tǒng)設(shè)計(jì)測(cè)量精度指標(biāo)無(wú)法達(dá)到而導(dǎo)致系統(tǒng)設(shè)計(jì)失敗。

4) 關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)4

壓力測(cè)量模塊是MEADS獲取表面壓力數(shù)據(jù)的主要手段,是重要的硬件組成部分。進(jìn)入段探測(cè)器表面氣流溫度可能超過(guò)1 200 ℃,取氣裝置和引氣管路都應(yīng)采用耐高溫的材料和耐高溫密封設(shè)計(jì)。同時(shí)作用于壓力傳感器的受感元件上的氣體很可能也具有很高的溫度,因此,需要通過(guò)冷卻裝置使管路中的氣體溫度能滿足傳感器工作條件。壓力傳感器不僅要求耐高溫工作環(huán)境,還必須具備寬量程測(cè)壓能力, 適應(yīng)跨大空域的飛行特點(diǎn)。由于火星大氣密度很低，測(cè)壓管路延遲非常嚴(yán)重，對(duì)MEADS系統(tǒng)精度測(cè)量造成很大的影響，必須對(duì)管路延遲影響進(jìn)行補(bǔ)償。因此火星探測(cè)器MEADS系統(tǒng)需要設(shè)計(jì)高精度、抗高溫、寬速域和低延遲的壓力測(cè)量模塊系統(tǒng)，成為火星探測(cè)器MEADS設(shè)計(jì)的第4個(gè)關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)。

2 化學(xué)非平衡數(shù)值模擬

2.1 數(shù)值模擬方法

火星大氣高超聲速黏性流場(chǎng)的高精度數(shù)值模擬對(duì)物理模型提出了很高的要求。對(duì)流場(chǎng)數(shù)值模擬和氣動(dòng)特性計(jì)算精度影響較大的主要有兩個(gè)方面：① 高溫條件下多組份火星大氣輸運(yùn)屬性的精確高效計(jì)算；② 熱化學(xué)非平衡時(shí)振動(dòng)能和平動(dòng)能之間的松弛關(guān)系。本課題組針對(duì)火星探測(cè)工程項(xiàng)目已經(jīng)發(fā)展和完善了可預(yù)測(cè)化學(xué)非平衡反應(yīng)的CACFD軟件平臺(tái)。該平臺(tái)針對(duì)火星大氣進(jìn)行計(jì)算時(shí)采用的是8組份化學(xué)反應(yīng)模型(CO，CO，O，O，C，N，N，NO)，與NASA的LAURA軟件一致，成功完成Phoenix火星探測(cè)器算例驗(yàn)證研究。目前CACFD軟件平臺(tái)已經(jīng)開始應(yīng)用于火星探測(cè)器氣動(dòng)設(shè)計(jì)與評(píng)估項(xiàng)目。針對(duì)高溫條件下多組份火星大氣輸運(yùn)屬性的精確高效計(jì)算，本課題組對(duì)包括Wilke混合公式、Gupta-Yos混合公式和Armaly-Sutton混合公式在內(nèi)的多種近似混合公式進(jìn)行測(cè)試和評(píng)估，并最終選取了適合火星大氣高超聲速黏性流場(chǎng)模擬的方法。針對(duì)火星大氣高超聲速黏性流場(chǎng)的熱化學(xué)非平衡計(jì)算，采用Camac松弛模型進(jìn)行，并和Millikan-White松弛模型進(jìn)行比較，分析了不同松弛模型對(duì)空間和表面流場(chǎng)模擬的影響。具體的化學(xué)反應(yīng)方程如下：

熱力學(xué)參量(如比熱、焓等)，輸運(yùn)系數(shù)(如黏性系數(shù)μ、熱傳導(dǎo)系數(shù)、擴(kuò)散系數(shù)等)，均通過(guò)溫度擬合多項(xiàng)式得到?；旌蠚怏w的對(duì)應(yīng)參數(shù)由Wilke公式計(jì)算?；瘜W(xué)反應(yīng)源項(xiàng)通過(guò)有限速率化學(xué)反應(yīng)模型得到，將化學(xué)反應(yīng)寫為

(1)

(2)

式中:、分別為第個(gè)反應(yīng)的正向和逆向反應(yīng)速率，可通過(guò)Arrhenius公式計(jì)算獲得;是第個(gè)組份的摩爾分?jǐn)?shù);是組份摩爾質(zhì)量;為三體系數(shù)。

正向化學(xué)反應(yīng)速率公式：

=exp(-)

(3)

逆向化學(xué)反應(yīng)速率通過(guò)平衡常數(shù)得到：

=

(4)

平衡常數(shù)可采用氣體參數(shù)直接求得，也可以使用擬合公式得到，擬合公式為

=exp(+ln+++)

(5)

化學(xué)反應(yīng)氣體采用8組份(CO，CO，O，O，C，N，N，NO)、9個(gè)反應(yīng)的化學(xué)反應(yīng)動(dòng)力學(xué)模型。具體反應(yīng)類型如表1。

表1 火星大氣化學(xué)非平衡模型化學(xué)反應(yīng)類型

2.2 算例驗(yàn)證

本課題組所在的研究室已經(jīng)開展了火星探測(cè)器氣動(dòng)計(jì)算數(shù)值模擬技術(shù)研究，并完成了相關(guān)項(xiàng)目的研究工作。建立了化學(xué)反應(yīng)非平衡和等效比熱比計(jì)算數(shù)值模擬方法。圖4為文獻(xiàn)[36]中給出的Phoenix幾何尺寸與計(jì)算網(wǎng)格，該文在高超連續(xù)流區(qū)只針對(duì)Phoenix的前體進(jìn)行了計(jì)算，因?yàn)槲闹姓J(rèn)為后體對(duì)于整體氣動(dòng)力的貢獻(xiàn)可以忽略。因此，在與文中數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比時(shí)，同樣選取的是探測(cè)器前體積分得到的氣動(dòng)力/力矩系數(shù)。文獻(xiàn)[36]中采用的解算器是在MPF和MER上都得到過(guò)應(yīng)用的軟件LAURA。LAURA可預(yù)測(cè)非平衡化學(xué)效應(yīng)，針對(duì)火星大氣進(jìn)行計(jì)算時(shí)同樣采用的是8組份化學(xué)反應(yīng)模型(CO，CO，O，O，C，N，N，NO)，與本文所使用的模型一致。

文獻(xiàn)[36]給出了Phoenix高超聲速范圍靜態(tài)氣動(dòng)特性不確定度，其中軸向力系數(shù)為±3%，法向力系數(shù)為±0.01，質(zhì)心俯仰力矩系數(shù)為±0.002×[1.2, 0.8]。圖5～圖7即為本項(xiàng)目所采用的CACFD(GiAT)和NeqFRad兩種軟件平臺(tái)通過(guò)化學(xué)非平衡模型計(jì)算得到的Phoenix氣動(dòng)特性曲線與文獻(xiàn)[36]中LAURA給出的結(jié)果比較，包括、和zg(質(zhì)心位置與文獻(xiàn)一致，為=0.253，=0)。圖中為攻角?？傮w而言，本項(xiàng)目的計(jì)算結(jié)果與LAURA的數(shù)據(jù)吻合得很好，其中最大偏差不超過(guò)0.9%，最大偏差約為0.002，zg最大偏差不超過(guò) 0.001。參照文獻(xiàn)[36]中的數(shù)據(jù)，本項(xiàng)目軟件平臺(tái)與LAURA結(jié)果的偏差均在該不確定度范圍內(nèi)，表明本項(xiàng)目所采用的化學(xué)非平衡方法是準(zhǔn)確與可靠的。

圖4 Phoenix的幾何尺寸與計(jì)算網(wǎng)格[36]Fig.4 Geometry and computational mesh of Phoenix[36]

圖5 不同求解器Phoenix軸向力系數(shù)對(duì)比Fig.5 Comparison of CA of Phoenix from different solvers

圖6 不同求解器Phoenix法向力系數(shù)對(duì)比Fig.6 Comparison of CN of Phoenix from different solvers

圖7 不同求解器Phoenix質(zhì)心俯仰力矩系數(shù)對(duì)比Fig.7 Comparison of Cmzg of Phoenix from different solvers

3 算法設(shè)計(jì)

計(jì)算流體力學(xué)立足于揭示探測(cè)器飛行流動(dòng)機(jī)理，準(zhǔn)確獲取探測(cè)器表面流場(chǎng)數(shù)據(jù)信息。飛行大氣數(shù)據(jù)測(cè)量建模著重于構(gòu)建探測(cè)器飛行來(lái)流參數(shù)與探測(cè)器飛行流場(chǎng)數(shù)據(jù)的非線性映射關(guān)系。與傳統(tǒng)地球大氣數(shù)據(jù)測(cè)量研究建模相比，本文采用化學(xué)非平衡模型/完全氣體模型的數(shù)值模擬計(jì)算，能更加準(zhǔn)確模擬寬速域、高馬赫數(shù)飛行流場(chǎng)結(jié)構(gòu)，特別是飛行馬赫數(shù)大于10以上產(chǎn)生的化學(xué)非平衡效應(yīng)的影響，獲得真實(shí)、準(zhǔn)確的流場(chǎng)數(shù)據(jù)。再結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，利用其強(qiáng)大非線性映射能力，探索建立寬速域、高馬赫數(shù)大氣數(shù)據(jù)測(cè)量方法的求解模型。

3.1 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MEADS算法

BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的基礎(chǔ)，也是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最精華的部分，它是一種采用誤差反向傳遞的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。BP網(wǎng)絡(luò)的基本定理是：對(duì)給定的任意變量>0和任意的二階連續(xù)函數(shù)():[0,1]→，則必然存在一個(gè)3層網(wǎng)絡(luò)，它可以在任意平方誤差精度內(nèi)逼近(),即BP網(wǎng)絡(luò)具有任意逼近一個(gè)二階連續(xù)非線性函數(shù)的性能特點(diǎn)。正是利用這一特點(diǎn)建立基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MEADS算法。為了降低訓(xùn)練樣本時(shí)計(jì)算量，提高擬合精度，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分為3部分：輸入層、隱層和輸出層；采用多輸入單輸出，每一個(gè)大氣數(shù)據(jù)參數(shù)單獨(dú)用一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)擬合。采用Levenberg-Marquardt(LM)方法作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法。

針對(duì)探測(cè)器進(jìn)入火星大氣層中出現(xiàn)的化學(xué)非平衡反應(yīng)、大攻角和大分離狀態(tài)等流動(dòng)現(xiàn)象的壓力計(jì)算，應(yīng)用CFD方法研究具有非常明顯的優(yōu)勢(shì)。采用自主研發(fā)CACFD大型計(jì)算流體力學(xué)數(shù)值模擬軟件平臺(tái)求解N-S方程，計(jì)算獲得飛行器頭部外形的壓力分布作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樣本訓(xùn)練的輸入，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用4層結(jié)構(gòu)(7-6-5-1)， 輸入層為7神經(jīng)元，即7個(gè)壓力數(shù)據(jù)點(diǎn)，中間隱層神經(jīng)元數(shù)分別為6和5，輸出層神經(jīng)元數(shù)為1。對(duì)應(yīng)的來(lái)流狀態(tài)，如靜壓、馬赫數(shù)、攻角和側(cè)滑角作為樣本的目標(biāo)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在高性能并行機(jī)群上進(jìn)行批量計(jì)算，通過(guò)數(shù)據(jù)提取和整理，建立來(lái)流狀態(tài)與MEADS測(cè)壓點(diǎn)對(duì)應(yīng)的壓力值數(shù)據(jù)庫(kù)，作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練輸入，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建立了高精度MEADS求解算法模型。

3.2 寬速域火星大氣數(shù)據(jù)測(cè)量建模設(shè)計(jì)

火星探測(cè)器大氣數(shù)據(jù)測(cè)量的飛行來(lái)流參數(shù)為總壓、動(dòng)壓、靜壓、馬赫數(shù)、攻角、側(cè)滑角、風(fēng)速和大氣密度?？倝?、攻角和側(cè)滑角等3個(gè)參數(shù)可以直接建模求解，不受馬赫數(shù)無(wú)關(guān)性影響。而動(dòng)壓和靜壓的測(cè)量受馬赫數(shù)無(wú)關(guān)性影響，在高馬赫數(shù)段無(wú)法直接建模測(cè)量。因此測(cè)量設(shè)計(jì)方案為：首先建模求解出總壓、攻角和側(cè)滑角。由于IMU可以測(cè)量探測(cè)器的飛行速度，按照現(xiàn)有的火星大氣模型，獲得沿彈道各個(gè)高度的聲速，因此兩者結(jié)合可以預(yù)估出飛行馬赫數(shù)。正好可以解決高馬赫數(shù)條件下MEADS測(cè)量存在的技術(shù)瓶頸。應(yīng)用MEADS求解出來(lái)總壓、攻角和側(cè)滑角后，根據(jù)正激波關(guān)系式和等熵關(guān)系式，分別求解靜壓和動(dòng)壓，參考式(6)和式(7)。

(6)

(7)

式中：為壓比;為比熱比;為來(lái)流靜壓;為總壓;為來(lái)流馬赫數(shù)。

圖8為和變量隨馬赫數(shù)的變化。引入IMU測(cè)量馬赫數(shù)計(jì)算動(dòng)壓和靜壓，圖9所示為MEADS/IMU耦合測(cè)量方案。按照上述方案建模獲得的馬赫數(shù)、動(dòng)壓和靜壓未包含火星大氣風(fēng)速影響，但是由于馬赫數(shù)高，所以風(fēng)速影響較小。本文研究發(fā)現(xiàn)在≤12飛行彈道，馬赫數(shù)的無(wú)關(guān)性影響降低，可以直接建模求解馬赫數(shù)、動(dòng)壓和靜壓，測(cè)量結(jié)果則包含火星大氣風(fēng)速的影響。由于飛行彈道馬赫數(shù)范圍非常寬，因此樣本點(diǎn)設(shè)計(jì)采用沿彈道分段陣列加密設(shè)計(jì)方法，確保每個(gè)馬赫數(shù)段均獲得合理的樣本分布。通過(guò)多輪優(yōu)化遴選合適的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、傳遞函數(shù)、學(xué)習(xí)率和訓(xùn)練步數(shù)等，通過(guò)模型仿真測(cè)試?yán)迩甯鲄?shù)影響關(guān)系，最后獲取最優(yōu)的建模參數(shù)。

圖8 R和RMa∞2隨馬赫數(shù)的變化Fig.8 R and RMa∞2 variation with Mach number

圖9 MEADS/IMU耦合計(jì)量方案Fig.9 Coupling measurement scheme of MEADS/IMU

根據(jù)探測(cè)器結(jié)構(gòu)約束要求,0°、90°、180°和270°的子午線均無(wú)法布置測(cè)壓點(diǎn)，測(cè)壓點(diǎn)只能在45°、135°、225°和315°子午線上布置，并且必須避開結(jié)構(gòu)限制區(qū)域。因此測(cè)壓點(diǎn)P4～P7只能在子午線上向外側(cè)到離大底附近區(qū)域布點(diǎn)，尋找最優(yōu)的布點(diǎn)方案。目前由于受到內(nèi)部載荷和結(jié)構(gòu)限制，只能安裝7個(gè)測(cè)壓點(diǎn),如圖10所示,為MEADS測(cè)壓點(diǎn)布局。

圖10 MEADS測(cè)壓點(diǎn)布局測(cè)量算法方案Fig.10 Configuration algorithm scheme of Mars probe points of MEADS

4 結(jié)果分析

在高超聲速段(≥5)采用8組份(CO，CO，O，O，C，N，N，NO)化學(xué)非平衡模型計(jì)算火星探測(cè)器流場(chǎng)。在超聲速段采用常規(guī)完全氣體模型計(jì)算火星探測(cè)器飛行流場(chǎng)，完全氣體模型的介質(zhì)為CO。采用化學(xué)非平衡模型計(jì)算流場(chǎng)獲得測(cè)壓點(diǎn)數(shù)據(jù)，共計(jì)算195個(gè)狀態(tài)，將正側(cè)滑轉(zhuǎn)換成負(fù)側(cè)滑后共325個(gè)狀態(tài)，采用完全氣體模型計(jì)算流場(chǎng)獲得測(cè)壓點(diǎn)數(shù)據(jù)，共計(jì)算147個(gè)狀態(tài)，將正側(cè)滑轉(zhuǎn)換成負(fù)側(cè)滑后共245個(gè)狀態(tài)。訓(xùn)練樣本共計(jì)570個(gè)狀態(tài)。仿真測(cè)試彈道點(diǎn)從標(biāo)稱彈道選取，從100 s開始(海拔約45 km)每隔5 s選取一個(gè)測(cè)點(diǎn)，共計(jì)37個(gè)點(diǎn)，馬赫數(shù)范圍從25.5～2.0，圖11 所示為沿測(cè)試彈道MEADS測(cè)壓點(diǎn)的CACFD計(jì)算結(jié)果。從圖中可以得出最大壓力值≤9.8 kPa，最小壓力值≥1 kPa。假定測(cè)壓?jiǎn)卧傉`差為測(cè)壓點(diǎn)值(～)的3=1%，IMU測(cè)量馬赫數(shù)誤差為3=3%，以該誤差作為測(cè)量誤差仿真測(cè)試的設(shè)計(jì)輸入。

圖11 MEADS測(cè)壓點(diǎn)計(jì)算結(jié)果Fig.11 Computation results of MEAD configuration points pressure

4.1 MEADS/IMU耦合建模測(cè)量結(jié)果

總壓、攻角和側(cè)滑角模型的訓(xùn)練結(jié)果見圖12，總壓模型的訓(xùn)練誤差≤0.014 kPa(14 Pa)，攻角模型和側(cè)滑角模型的訓(xùn)練誤差均≤0.5°。圖13為MEADS模型的解算結(jié)果和測(cè)量誤差。從圖13(a)可以得出總壓模型的解算誤差≤20 Pa，測(cè)量誤差≤2%。從圖13(b)可以得出攻角模型的解算誤差≤0.6°，測(cè)量誤差≤1.6°。從圖13(c)可以得出側(cè)滑角模型的解算誤差≤0.2°，測(cè)量誤差≤1.5°。動(dòng)壓和靜壓的解算結(jié)果是利用IMU給出的馬赫數(shù)和MEADS測(cè)量的總壓，通過(guò)式(6)和式(7)換算獲得。從圖14(a)可以得出，動(dòng)壓的解算結(jié)果與標(biāo)稱彈道非常吻合，解算誤差≤10 Pa，測(cè)量誤差≤2%，與總壓基本一致。從圖14(b) 可以發(fā)現(xiàn)IMU測(cè)量馬赫數(shù)的誤差對(duì)解算動(dòng)壓不影響，這是由于在高超聲速和超聲速時(shí)，式(7)中的項(xiàng)接近常數(shù)，隨馬赫數(shù)的變化非常小，因此動(dòng)壓的解算結(jié)果不受IMU測(cè)量馬赫數(shù)的影響。靜壓模型的解算結(jié)果和測(cè)量誤差見圖14(c)。從圖14(c)中可以得出，靜壓的解算結(jié)果與標(biāo)稱彈道基本吻合，解算結(jié)果誤差≤5 Pa；從圖14(d)可以得出靜壓測(cè)量誤差易受到IMU測(cè)量馬赫數(shù)的影響，當(dāng)IMU測(cè)量馬赫數(shù)誤差為0時(shí)，靜壓測(cè)量誤差≤2%；當(dāng)IMU測(cè)量馬赫數(shù)誤差為3%時(shí)，靜壓測(cè)量誤差≤7%。

圖12 MEADS模型訓(xùn)練結(jié)果Fig.12 Training results of MEADS models

圖13 MEADS模型解算和測(cè)量誤差Fig.13 Results of solving and measurement errors of MEADS models

4.2 MEADS建模測(cè)量馬赫數(shù)和靜壓結(jié)果

隨著馬赫數(shù)的降低馬赫數(shù)無(wú)關(guān)性減弱，因此在低馬赫數(shù)段可以利用MEADS模型直接解算獲得馬赫數(shù)和靜壓。從570個(gè)樣本中取部分樣本進(jìn)行建模，分別取馬赫數(shù)≤4的樣本共245個(gè)、馬赫數(shù)≤6的樣本共345個(gè)、馬赫數(shù)≤12的樣本420個(gè)和馬赫數(shù)≤20的樣本共470個(gè)進(jìn)行建模。從圖15(a)中可以得出在>12時(shí)，馬赫數(shù)測(cè)量誤差急劇增大(≥5)，測(cè)量誤差已經(jīng)出現(xiàn)發(fā)散現(xiàn)象，模型的解算誤差也達(dá)到1，因此在該段彈道馬赫數(shù)MEADS建模失效，明顯體現(xiàn)高超聲速流動(dòng)的馬赫無(wú)關(guān)性特征。從圖15(b)中可以得出在≤12時(shí)，馬赫數(shù)的MEADS模型解算結(jié)果誤差非常小，測(cè)量誤差≤0.2。因此在≤12段可以直接建模，測(cè)量著陸探測(cè)器來(lái)流馬赫數(shù)。圖16所示為測(cè)壓點(diǎn)總誤差調(diào)整為3=7 Pa以后，馬赫數(shù)的測(cè)量誤差結(jié)果≤0.1；總誤差調(diào)整為3=2%和3=3%以后,從圖中可以得出測(cè)量誤差分別為≤0.39和≤0.61，算法還未出現(xiàn)發(fā)散現(xiàn)象。圖17(a)為靜壓模型的訓(xùn)練結(jié)果(≤12)，圖17(b)～圖17(d)為靜壓解算和測(cè)量誤差結(jié)果。從圖中可以得出靜壓解算誤差≤10 Pa，測(cè)量誤差分別為2.5%(3=1%/7 Pa)，5.5%(3=2%)，7.6%(3=3%)，基本上是按照線性增大的趨勢(shì)。與圖14(c)和圖14(d)相比，直接建立靜壓MEADS模型解算獲得的測(cè)量誤差比MEADS/IMU耦合解算獲得的靜壓測(cè)量誤差明顯偏小。

圖14 MEADS/IMU耦合的解算結(jié)果和測(cè)量誤差Fig.14 Coupled solving results and measurement errors of MEADS/IMU

圖15 馬赫數(shù)解算結(jié)果和測(cè)量誤差Fig.15 Solving results and measurement errors of Mach number

圖16 馬赫數(shù)解算結(jié)果和測(cè)量誤差(Ma≤12)Fig.16 Solving results and measurement errors of Mach number (Ma≤12)

圖17 靜壓模型訓(xùn)練結(jié)果和解算結(jié)果及測(cè)量誤差Fig.17 Training and solving results and measurement errors of static pressure

4.3 測(cè)點(diǎn)布局優(yōu)化結(jié)果

將～測(cè)壓點(diǎn)向大底外側(cè)延伸布置。建立MEADS模型分析測(cè)量誤差的變化，如圖18所示。圖19為測(cè)壓點(diǎn)布局B 的MEADS模型訓(xùn)練結(jié)果，圖20為MEADS模型解算結(jié)果和測(cè)量誤差。從圖19(a)得出總壓模型訓(xùn)練誤差≤30 Pa，比測(cè)壓點(diǎn)布局A的模型訓(xùn)練誤差≤15 Pa略大。從圖19(b)得出攻角模型訓(xùn)練誤差≤0.1°，明顯比測(cè)壓點(diǎn)布局A的模型訓(xùn)練誤差小。從圖19(c)得出側(cè)滑角模型訓(xùn)練誤差≤0.7°，大部分樣本訓(xùn)練誤差≤0.2°，與測(cè)壓點(diǎn)布局A基本接近。圖20所示為測(cè)壓點(diǎn)調(diào)整后建模的解算和測(cè)量結(jié)果。從圖20(a)看出，總壓解算誤差與測(cè)壓點(diǎn)布局A的接近，而測(cè)量誤差≤2.2%，比測(cè)壓點(diǎn)布局A的MEADS模型的測(cè)量誤差(≤2%)略大。從圖20(b)和圖20(c)可以得出攻角和側(cè)滑角的解算誤差相對(duì)于測(cè)壓點(diǎn)布局A不變，但是測(cè)量誤差均減小，攻角測(cè)量誤差≤1.1°，側(cè)滑角測(cè)量誤差≤1.0°，比測(cè)壓點(diǎn)布局A的MEADS模型測(cè)量誤差均降低0.5°。總體來(lái)看，測(cè)壓點(diǎn)～往探測(cè)器大底外側(cè)布置，與～的差壓增大，有利于降低攻角和側(cè)滑角的測(cè)量誤差,而對(duì)于總壓測(cè)量影響較小。

圖18 測(cè)壓點(diǎn)布局優(yōu)化Fig.18 Configuration optimization for pressure points

圖19 測(cè)壓布局優(yōu)化后MEADS模型訓(xùn)練結(jié)果Fig.19 Training results of MEADS models after optimization measurement configuration

圖20 測(cè)壓布局優(yōu)化后MEADS模型解算和測(cè)量誤差結(jié)果Fig.20 Solving results and measurement errors of MEADS models after optimization measurement configuration

4.4 飛行試驗(yàn)結(jié)果

飛行試驗(yàn)測(cè)量結(jié)果如圖21～圖29所示。圖21 為7個(gè)測(cè)壓點(diǎn)飛行彈道測(cè)量結(jié)果。圖22為總壓和動(dòng)壓測(cè)量結(jié)果。圖23和圖24分別為動(dòng)壓和總壓測(cè)量結(jié)果與標(biāo)稱彈道的對(duì)比。除了飛行高度出現(xiàn)一定偏差外，動(dòng)壓和總壓測(cè)量結(jié)果與標(biāo)稱彈道變化趨勢(shì)基本一致；動(dòng)壓最大值分別為5.135 kPa 和5.146 kPa，總壓最大值分別為9.801 kPa和9.662 kPa，基本吻合。圖25為馬赫數(shù)測(cè)量結(jié)果對(duì)比。從圖25中得出MEADS的馬赫數(shù)測(cè)量結(jié)果與IMU測(cè)量結(jié)果基本吻合，在高超聲速段最大偏差約為1，超聲速段最大偏差約為0.3。

圖21 測(cè)壓結(jié)果Fig.21 Pressure measurement results

圖22 動(dòng)壓和總壓的測(cè)量結(jié)果Fig.22 Measurement results of dynamic pressure and total pressure

圖26和圖27所示為攻角和側(cè)滑角測(cè)量結(jié)果對(duì)比。從圖中可以得出由于彈道兩端動(dòng)壓較低，因此測(cè)量結(jié)果出現(xiàn)嚴(yán)重振蕩。取飛行彈道85～200 s段攻角進(jìn)行對(duì)比，可以得出MEADS的攻角和側(cè)滑角測(cè)量結(jié)果與IMU的測(cè)量結(jié)果基本一致，最大偏差約為2°。

圖23 動(dòng)壓測(cè)量結(jié)果對(duì)比Fig.23 Comparison of dynamic pressure

圖24 總壓測(cè)量結(jié)果對(duì)比Fig.24 Comparison of total pressure

圖25 馬赫數(shù)測(cè)量結(jié)果對(duì)比Fig.25 Comparison of Mach numbers

圖26 攻角測(cè)量結(jié)果對(duì)比Fig.26 Comparison of angles of attack

圖27 側(cè)滑角測(cè)量結(jié)果對(duì)比Fig.27 Comparison of angles of sideslip

圖28 靜壓測(cè)量結(jié)果Fig.28 Static pressure

圖29 靜壓測(cè)量結(jié)果對(duì)比Fig.29 Comparison of static measurement results pressure

圖28和圖29所示為靜壓測(cè)量結(jié)果對(duì)比。從圖28得出，在130～210 s段靜壓吻合較好，在210 s以后兩種方法的靜壓測(cè)量結(jié)果偏差最大達(dá)到70 Pa。圖29所示為靜壓測(cè)量結(jié)果與火星大氣模型(歐空局提供)對(duì)比，從圖中可以得出MEADS測(cè)量結(jié)果與歐空局提供的火星大氣模型在偏差較大，特別是在20 km高度以下，靜壓偏差達(dá)到120 Pa，由于篇幅限制,在此暫不做分析。

5 結(jié) 論

1) 火星探測(cè)器MEADS系統(tǒng)重要關(guān)鍵技術(shù)包括寬速域大氣數(shù)據(jù)測(cè)量建模技術(shù)、化學(xué)非平衡/完全氣體數(shù)值模擬技術(shù)、誤差源控制/誤差模型設(shè)計(jì)技術(shù)、高精度、抗高溫和低延遲的壓力測(cè)量模塊設(shè)計(jì)技術(shù)等。

2) 算例計(jì)算結(jié)果與LAURA的數(shù)據(jù)吻合得很好，其中軸向力系數(shù)最大偏差不超過(guò)0.9%，法向力系數(shù)最大偏差約為0.002，質(zhì)心俯仰力矩系數(shù)zg最大偏差不超過(guò)0.001。表明CACFD平臺(tái)的化學(xué)非平衡模型數(shù)值模擬方法是準(zhǔn)確與可靠的。

3) 測(cè)試結(jié)果表明在測(cè)壓?jiǎn)卧`差7 Pa的條件下：總壓測(cè)量誤差≤14 Pa(1.5%)，攻角測(cè)量誤差≤0.9°，側(cè)滑角測(cè)量誤差≤0.9°。

4) 測(cè)試結(jié)果表明在測(cè)壓?jiǎn)卧`差7 Pa和不考慮IMU系統(tǒng)測(cè)量誤差的條件下：動(dòng)壓測(cè)量誤差≤10 Pa(1.5%)，靜壓測(cè)量誤差≤7 Pa(3%)；在MEADS系統(tǒng)的測(cè)壓?jiǎn)卧`差1%和IMU系統(tǒng)測(cè)量誤差3%的條件下：動(dòng)壓的測(cè)量誤差≤2%，靜壓測(cè)量誤差≤7%。

5) 在≤12條件下，馬赫數(shù)無(wú)關(guān)性減弱，MEADS可以直接建模測(cè)量馬赫數(shù)和靜壓，馬赫數(shù)測(cè)量誤差≤0.1，靜壓測(cè)量誤差≤3%。

6)飛行試驗(yàn)測(cè)量結(jié)果表明，MEADS的動(dòng)壓、總壓、靜壓、攻角和側(cè)滑角 與IMU測(cè)量結(jié)果基本吻合，驗(yàn)證了MEADS系統(tǒng)設(shè)計(jì)。