[发明专利]一种用于确定结构变形的方法和装置

说明书

技术领域

本发明一般涉及结构变形，并且特别涉及确定结构变形。更特别地，本发明涉及利用测量的应变数据和启发式模型来确定结构的变形的方法和装置。

背景技术

与平台关联的若干结构在平台工作期间经历变形。如本文所用，结构的“变形”是结构形状从其基准形状的任何变化。典型地，与平台关联的结构在平台工作期间对施加于结构的一个或更多个载荷作出响应而发生变形。结构在平台工作期间的变形可能使结构的性能从期望的性能水平降低。

作为一个说明性示例，与飞行器关联的天线系统可以在飞行器飞行期间对施加于天线系统的多个载荷和/或压力作出响应而发生变形。天线系统的变形可能降低天线系统的性能。特别地，天线系统的变形可能导致其在选定的容限外工作。

在一个说明性示例中，天线系统可以是相控阵列天线系统。这种类型天线系统的变形可能比预期更加影响天线系统的电子波束转向性能。例如，天线系统形成的波束可能被转向到相对于期望的波束方向在选定的容限外的方向。当天线系统的至少一部分发生变形时，这种类型的转向就可能发生。确定天线系统所经历的变形量能够被用来电子地补偿这种变形。

用于确定与平台关联的结构的变形的一些当前可用系统包括使用光学系统、成像系统、光纤系统、坐标测量机（CMM）系统、照相机/摄像机和/或其它类型的设备。这些不同的设备在平台工作期间被用于确定与平台关联的结构的变形。

但是，这些当前可用系统不能以期望的准确度水平确定结构变形。此外，用于确定结构变形的这些当前可用系统可能比预期更复杂、耗时和/或昂贵。因此，希望有一种方法和装置，其考虑了上述所讨论的问题中的一个或更多个以及可能的其它问题。

发明内容

在一个说明性实施例中，提供一种用于确定结构的变形的方法。为多个训练事例中的每个训练事例确定训练变形数据（Training deformation data）。为多个训练事例中的每个训练事例确定训练应变数据（Training strain data）。训练变形数据和训练应变数据被配置为由启发式模型使用以增加由启发式模型生成的输出数据的准确度。利用多个训练事例中的每个训练事例的训练变形数据和训练应变数据来调整启发式模型的一组参数，以便于启发式模型被训练以基于输入应变数据生成结构的估计变形数据。估计变形数据具有期望的准确度水平。

在另一个说明性实施例中，提供一种用于管理结构的性能的方法。为多个训练事例中的每个训练事例确定结构的训练变形数据和训练应变数据。每个训练事例被配置为由启发式模型使用以增加由启发式模型生成的输出数据的准确度。结构被配置为与平台关联。利用多个训练事例中的每个训练事例的训练变形数据和训练应变数据来调整启发式模型的一组参数，以便于启发式模型被训练以基于输入应变数据生成结构的估计变形数据。估计变形数据具有期望的准确度水平。当结构与平台关联时，在平台工作期间利用与结构关联的传感器系统生成结构的应变数据。利用启发式模型和作为启发式模型的输入应变数据的应变数据来生成结构的估计变形数据。利用由启发式模型生成的估计变形数据来调整结构的一组控制参数，以便于结构在平台工作期间具有期望的性能水平。

在又一个说明性实施例中，一种装置包含启发式模型和训练器。启发式模型被配置为基于输入应变数据生成结构的估计变形数据。估计变形数据具有期望的准确度水平。训练器被配置为确定多个训练事例中的每个训练事例的训练变形数据和训练应变数据。训练器被进一步配置为利用为多个训练事例中的每个训练事例确定的训练变形数据和训练应变数据来训练启发式模型，以便启发式模型基于输入应变数据以期望的准确度水平生成结构的估计变形数据。

这些特征和功能可以在本发明的各种实施例中单独实现，或者可以在其它实施例中进行组合，其中进一步的细节可以参见以下描述和附图。

附图说明

在所附权利要求中阐述了被认为是说明性实施例的新颖性特点的特征。但是，通过参阅本发明的说明性实施例的以下详细描述并连同附图一起理解，将更容易理解说明性实施例及其优选的使用方式、进一步的目标和特征，其中：

图1是根据说明性实施例的训练环境的框图的示图；

图2是根据说明性实施例的训练环境的示图；

图3是根据说明性实施例与相控阵列天线关联的多个传感器的示图；

图4是根据说明性实施例的估计变形数据表的示图；

图5是根据说明性实施例的实际变形数据表的示图；

图6是根据说明性实施例的估计变形测量结果与实际变形测量结果之间的差值表的示图；