基于分布式架构及PAC技术的风洞测试及控制系统设计

于 璐

(1.广州科技职业技术大学 信息工程学院，广州 510550；2.华南理工大学 计算机科学与工程学院，广州 510006)

0 引言

风洞测试是一种空气动力学实验方法，通过在风洞中安置飞行器及其它物体模型，掌握气体流动及气动载荷间的相互作用能力，实现对飞行器等应用类元件的空气动力学特性研究。该方法依据运动相对性原理，将飞行器或飞行模型直接固定在人工地面环境中，人为地控制气流流动性，达到模拟飞行器在空间环境中飞行状态的目的，以获取足量的试验数据[1]。在真实飞行的过程中，静止的大气环境始终处于无边界状态，而在风洞中，气流附近的流线呈弯曲状，越接近边界的气体流动速度越快，这也是风洞流场有别于其它飞行器流场的主要原因。随着PAC技术手段的发展，传统风洞测试逐渐演变成一种“自修正式风洞”处理行为，利用分布式计算机架构，粗略计算飞行器壁面处流线应有的真实形状，使得两端舱体壁面逐渐逼近，消除风洞边界的真实干扰作用[2]。

由于风洞试验的条件相对受限，很难实时掌握飞行器气动载荷的基本变化规律。文献[3]提出的高速流场控制手段以有限元分析模型作为支持，通过模拟飞行器舱门、舱体在风洞中的固有振动频率，确定结构化部件所受冲击载荷力度在单位面积上的作用强度。通常情况下，基于此方法的冲击载荷作用效果始终保持在6 500 GB左右，无法达到理想化数值水平标准。为解决此问题，引入分布式架构及PAC技术，设计新型风洞测试及控制系统，在HBase加载模块、Hadoop集群环境的作用下，更改飞行器加热供气管路的连接形式，联合待处理多传感器信息，实现风洞测试数据的实时显示，达到对飞行器控制信号的集中化分析。

1 风洞测试控制系统的分布式架构集群

风洞测试控制系统的分布式架构集群由Hadoop安装环境、HBase加载模块、压电传感器结构、压力控制子回路、加热器供气管路几部分共同组成，具体搭建方法如下。

1.1 Hadoop集群安装环境

Hadoop集群环境由控制服务器、Hive数据仓库、测试子系统、分布式数据库等多个硬件执行结构共同组成。在实施飞行器风洞测试的过程中，相关控制数据首先进入控制服务器，经过多项日志信息的采集处理后，以测试日志数据的形式存储于Hadoop服务器之中。分布式控制集群位于Hadoop安装环境中部，负责生成必要的协作与配置指令，在PAC技术的支持下，飞行器气动载荷应用量可以测试信息的形式转存于Hive仓库结构之中，随SQL解析器控制能力的增强，数据仓库内的已存储信息参量也会逐渐增加，直至所有空闲测试信道完全被占用，相关风洞测试数据能够直接进入分析评估单元，生成全新的控制数据应用包[4]。测试子系统是Hadoop集群安装环境的底层应用结构，由分布式数据库、测试控制主机两部分组成。当飞行器风洞测试数据输入Hadoop集群安装环境时，SQL解析器首先提取其中的必要气动载荷参量，按照分布式控制处理的方式，建立该原件与系统数据库之间的应用连接，逐步调节控制主机内的信息转载形式，直至Hadoop服务器能够完全适应集群式架构主机的实用控制行为[5]。

图1 Hadoop集群安装环境结构图

1.2 HBase加载模块

HBase加载模块是附属于Hadoop集群安装环境的下级系统应用控制结构，以PAC客户端作为风洞测试信息的输出单元，在数据库、zookeeper、测试节点等多个中间传输组织的作用下，将必要性系统应用数据由顶层处理结构转送至底层处理结构，以实现对飞行器风洞测试数据的实时记录与控制。PAC集群客户端与系统控制数据库直接相连，可在适应飞行器风洞测试数据变化规律的同时，记录zookeeper、HBase(HA)元件内Region节点的实时连接形式，最终借助分布式信道体，将各级测试数据参量直接传输至底层HDFS结构体之中。HBase加载模块内包含加载、测试、控制三类应用节点，在执行分布式架构连接指令的过程中，所有节点均保持Region作用形式[6-7]。为保证测试过程中飞行器气动载荷量始终不超过理想化数值水平，Region节点内的风洞数据参量必须保持由内存信息到初步测试再到应用控制的执行流程。HDFS结构体位于HBase加载模块最底层，具备较强的数据记录能力，可完整接收与飞行器风洞测试操作相关的所有分布式信息参量。

图2 HBase加载模块结构图

1.3 压电传感器结构

风洞测试控制系统压电传感器以石英晶体作为核心搭建材料，由x0型、y0型两种结构化主体共同组成，前者在控制执行的过程中遵循纵向效应规律，后者在控制执行的过程中遵循剪切效应规律。x0型压电传感器内部只包含负向移动电荷，飞行器控制效应力Af与测试维持力Aq始终保持相同的传输强度。当Af输入压电传感器时，Aq也以同样的传输幅度向外输出，在此过程中，转矩力T0可完全贯穿x0型压电传感器，以此来确保飞行器气动载荷水平的持续性稳定[8]。

图3 x0型压电传感器

y0型压电传感器内部也只包含负向移动电荷，飞行器控制效应力Af与测试维持力Aq虽不能保持相同的传输强度，但二者间的上升与下降幅度却始终保持一致。当Af输入压电传感器时，Aq基本也能以相同的传输幅度向外输出，个别情况下，前者的输入水平可能会无故升高，为保证整个风洞测试控制系统内的压力与电子水平始终保持稳定，后者的输出水平也会随之升高[9]。在此过程中，转矩力T0始终环绕在y0型压电传感器外侧，但总体数值水平不会超过飞行器气动载荷的物理极限标准。

图4 y0型压电传感器

1.4 压力控制子回路

压力控制回路存在于微控制器与风洞测试阀门之间，可借助飞行器载荷气源的推动作用，实现进气压力阀、排气压力阀之间的连接转换，从而解决因飞行器气动载荷分布不规律而造成的单位冲击载荷过强问题。飞行器电压传输信号作为微控制器承接电子参量，可直接作用于系统排气压力阀，当已累计风洞测试数据达到额定限度值时，飞行器载荷气体开始自动向外排放。在此情况下，压力控制子回路中的执行机构直接接收飞行器载荷气体，通过风洞测试阀门的兼性调节作用，开启管道(被控介质)与控制传感器与压力传感器间的应用连接。当载荷气源处于良性输出状态时，进气压力阀开启，飞行器载荷气体同时向微控制器与控制执行机构输出，并在其中大量累计，直至整体数值水平能够与系统风洞测试反馈信号的单位输出量完全匹配，才能实现由进气压力到排气压力的完整转换[10]。在系统压力控制子回路内，飞行器电压传输信号始终与测试反馈信号保持互为相反的作用能力，这也是该系统能够较好适应飞行器气动载荷分布不均规律的主要原因。

图5 压力控制子回路结构图

1.5 加热器供气管路

加热器供气管路满足控制系统内的分布式搭建需求，由顶层阀门体、中层支架、底层载荷进/出口共同组成。截止阀位于顶层防护罩中部，负责控制飞行器气源载荷的平均输出宽度值，具备良好的调节适应性，可跟随压力控制子回路内的载荷量传输水平，更改结构体与整个加热供气管路的连接紧密度[11]。流路阀位于截止阀下部，具备一定的物理加热能力，在飞行器气动载荷量不达标的情况下，快速对暂存于元件内部的气源结构进行加热，以保证风洞体边缘的压力负载量始终趋于稳定。载荷导流板可有效区分飞行器气动载荷量与风洞测试实验的相关性，将相关性较强的参量传输至控制测试点，以供后续风洞测试实验的直接应用，将相关性较弱的参量排放至加热器供气管路外部[12]。气源载荷进口与出口只在风洞测试实验的实施期间开启，可根据载荷气源进气与出气的配比数值，更改风洞体边缘的电子与压力负载水平，随着实施控制时间的延长，加热器供气管路对于风洞测试实验的调节能力也逐渐增强，经过多次适应与调整，最终与系统Hadoop集群的分布式执行能力完全匹配。

2 基于PAC技术的风洞测试自适应控制

在风洞测试控制系统分布式架构集群的支持下，按照控制驱动程序连接、多传感器信息处理、测试数据显示、控制信号分析的执行流程，完成基于PAC技术的自适应型风洞测试实验控制。

2.1 控制驱动程序

控制驱动程序中包含与风洞测试实验相关的所有相关执行指令，在满足PAC技术应用需求的同时，可实现对飞行器气源载荷的分布式处理。在多个硬件执行设备的支持下，控制驱动程序能解决因风洞测试实验实施而造成的指令分布式处理不及时问题。简单来说，控制驱动程序为飞行器风洞测试实验提供了统一的操作方式，所具备具体执行约束能力如下。

1)对测试设备进行初始化调度，并释放与飞行器气源载荷相关的控制应用资源：处于分布式状态的飞行器气源载荷参量必须依靠控制驱动程序来识别，主设备号显示风洞测试硬件执行结构的待标注类型，次设备号显示当前测试结构的占据个数[13]。在用户需要访问控制驱动程序的情况下，风洞边缘的飞行器气源载荷参量基本始终保持稳定，为保证测试实验的顺利实施，必须使硬件设备文件的主、次设备号与驱动程序的注册信息完全保持一致。

2)读取系统硬件设备中的已记录数据信息，在满足PAC需求的前提下，将风洞测试参量传输至其它飞行器控制主机中：为达到良好的测试控制效果，分布式硬件执行结构以字节作为测试指令读取单位，针对一部分PAC测试信息，首先对其进行初级化的驱动控制，再按照与各个结构主体所匹配的测试控制需求，选择实用性相对较高的设备元件作为实验实施主体。在多次读取驱动后，风洞边缘的飞行器气源载荷均值水平基本可以完全低于中心区间。

3)控制设备执行出错时，对已记录的风洞测试实验信息进行驱动性编码处理：考虑到分布式架构的特殊性，PAC编码可直接更改控制驱动程序的现有连接形式。在风洞测试实验的实施过程中，所有关联控制设备始终保持相同的应用状态，一方面是为了调节飞行器气源载荷的实际负载水平，另一方面可实现对风洞结构的区域化稳定[14]。

2.2 多传感器信息处理

在分布式架构及PAC技术的支持下，风洞测试控制系统的多传感器信息处理大体上可分为以下3个流程。

1)飞行器舱门与风洞测试控制系统间的通信：由风洞开启到载荷流场稳定需要经历一定的间隔时间，要求在加热器供气管路发出载荷信号的同时，舱门与风洞结构也需同时执行开启动作。若飞行器的气源载荷流场连续保持稳定，风洞测试控制系统将在舱门开启后发布执行指令，以保证压电传感器结构、压力控制回路等系统传感器元件始终保持较强的控制联动性[15]。

2)压电传感元件启停时刻与飞行器气动载荷之间的关联：风洞测试开始运行时控制系统传感器元件已处于准备状态，在获取舱门载荷信息时，如何界定起始和终止时刻对应的气源流场数值是得到正确风洞测试实验结果的前提条件。

3)飞行器角度信息与气源载荷间的关联：由于风洞边缘气源载荷流场的限制，飞行器舱门旋转角度基本呈现持续变动状态。若角度信息变化量直接影响加热器供气管路内的载荷分布水平，则舱门开启过程中的精确时间信息将直接影响风洞测试控制实验的最终记录数值[16]。

2.3 测试数据显示

测试数据显示是实现对风洞测试控制系统分布式调节支配的重要处理环节，在整个显示界面中包含数据存盘、数据导出等多个应用模块，中间区域直接注明与测试实验相关的载荷量、电压、场强、PAC等实用信息条件。在分布式系统架构的支持下，飞行器舱门、舱体等结构部件所承担的载荷水平最大不能超过9.0 C，且所有载荷等级都只能对应相同的电压参量值。随当前风洞气源输出量的增加，气源载荷流场强度则始终保持阶段性变化的趋势[17]。系统所承担控制压力与实际测试电压属于同等级变动参量，在整个风洞结构内，始终保持相对稳定的变化状态。图6为测试数据显示界面示意图。

图6 测试数据显示界面

2.4 控制信号分析

控制信号分析是实现飞行器风洞测试实验的末尾处理环节，在分布式系统架构及PAC技术等应用手段的支持下，可直接根据气源载荷的流场强度，确定现有测试电压与压力水平是否能完全适应实验所需的实施效果。从宏观角度来看，控制信号分析是确定飞行器舱门、舱体等结构部件现有气源载荷输出水平的必要处置步骤，无关电压强度等其它物理数值，可单纯根据分布式架构内相关硬件设备元件的执行现状，确定后续风洞测试实验的实施控制方向[18]。从微观角度来看，随着气源载荷输出水平的改变，风洞边缘的气体流速也逐渐加快，可将飞行器逐渐向着风洞边缘推进，从而影响舱门、舱体等结构所受的实际冲击载荷作用[19]。至此，完成各项软、硬件执行结构的搭建，不断调节Hadoop集群的现有安装环境，实现基于分布式架构及PAC技术风洞测试及控制系统的顺利应用。

3 实验结果与分析

3.1 实验环境及步骤

为验证基于分布式架构及PAC技术风洞测试及控制系统的实际应用价值，设计如下对比实验组。在Linux主机中模拟飞行器在风洞体中的存在状态，多次更改飞行压电传感器所承受的气动载荷总量，以实验组主机和对照组主机对测试数据进行实时记录，其中实验组主机搭载基于分布式架构及PAC技术的控制系统，对照组主机搭载高速流场控制系统。在相同模拟实验环境下，根据数值记录结果，分析舱门、舱体所受实际冲击载荷作用的具体变化情况。图7、8分别为风洞测试模拟实验图及测试控制主机示意图。

图7 风洞测试模拟实验图

图8 测试控制主机

在风洞测试模拟实验环境下，选取压电传感器所受气动载荷量等于3.0 C作为初始比照数值，每一次记录数值相较上一次上升0.5 C，在风洞测试环境下，分析3.0～9.0 C区间内，飞行器舱门、舱体所受实际冲击载荷作用的物理数值，得到舱门冲击载荷作用力实验结果。

3.2 实验结果

舱门冲击载荷作用力实验详情如表1、表2所示(已知理想状态下，飞行器舱门、舱体所受的冲击载荷作用力均保持在4 500 GB左右)。

表1 舱门冲击载荷作用力

分析表1可知，在风洞测试环境下，随压电传感器所受气动载荷量的增加，实验组舱门冲击载荷作用基本保持阶段性稳定的变化趋势，整个实验过程中最大、最小极值间的差值仅达到4 GB，极大值与理想化数值相比，下降了500 GB；对照组舱门冲击载荷作用在短暂上升状态后，开始趋于稳定，实验后期出现两次相对较小的上升波动状态，整个实验过程中最大、最小极值间的差值达到4 GB，与实验组数值水平相比，无明显变化状态，极大值与理想化数值相比，上升了379 GB，远高于实验组数值水平。综上可知，在模拟风洞测试环境中，随着基于分布式架构及PAC技术控制系统的应用，压电传感器承载的气动载荷量，不再成为影响舱门所受冲击载荷作用的物理条件。

表2 舱体冲击载荷作用力

分析表2可知，在风洞测试环境下，随压电传感器所受气动载荷量的增加，实验组舱体冲击载荷作用在小幅下降后，开始逐渐趋于稳定，后续实验过程中虽有几次明显的数值上升变化趋势，但对整体数值稳定趋势并不产生影响，整个实验过程中最大、最小极值间的差值仅达到2 GB，极大值与理想化数值相比，下降了500 GB；对照组舱体冲击载荷作用除一次上升和一次下降外，始终保持稳定，整个实验过程中最大、最小极值间的差值达到3 GB，极大值与理想化数值相比，上升了189 GB，远高于实验组数值水平。综上可知，在模拟风洞测试环境中，应用基于分布式架构及PAC技术的控制系统，可在压电传感器气动载荷量提升的同时，实现对飞行器舱体冲击载荷作用力的有效抑制。

4 结束语

与高速流场控制系统相比，基于分布式架构及PAC技术的控制系统可联合Hadoop集群安装环境，在HBase加载模块的基础上，实现压电传感器与压力控制回路间的气动载荷转换。在整个风洞测试环境中，电传感器所受的气动载荷量不再成为影响飞行器舱门、舱体所受冲击载荷作用的物理条件，更符合风洞测试实验的实际应用需求。