Entwicklung eines Modellierungsansatzes zur Darstellung der Modellungenauigkeitdes flugmechanischen Modells eines unbemannten Forschungshubschraubers

Abstract

Die Kenntnis der Flugbereichsgrenzen ist eine wichtige Voraussetzung für das sichere Betreiben eines Luftfahrzeuges. Für die Bestimmung der Flugbereichsgrenzen eines unbemannten Hubschraubers wird ein flugmechanisches Modell des Helicopter Overall Simulation Tools (HOST) eingesetzt werden. Dieses Modell beschreibt mit nichtlinearen Differentialgleichungen die Bewegung des unbemannten Hubschraubers in Abhängigkeit der Kräfte und Momente, die auf den unbemannten Hubschrauber wirken. Generell beinhalten Modelle Unsicherheiten, die zu Abweichungen des Modells von der Realität führen. In dieser Arbeit wird ein Verfahren zur Ermittlung der Modellungenauigkeit anhand des HOST-Modells, unter Betrachtung des Modells als Black Box, vorgestellt. Abschließend wird mithilfe von Neuronalen Netzen die Abweichung zwischen Modell und den Flugversuchsdaten abgebildet.

To know the Safe Flight Envelope (SFE) is an important requirement for a safe operation of an aircraft. The flightmechanical model of the Helicopter Overall Simulations Tool (HOST) will be used to determine the SFE of an unmanned helicopter. This model uses nonlinear differential equations to describe the movement of the unmanned helicopter depending on the forces and moments that affect the unmanned helicopter. In general, models involve uncertainties that lead to deviations of the model from the reality. This master thesis presents a method for determining the model uncertainty based on the HOST-Model, considering the model as a black box. Finally, the deviation between the model and the flight test data is described by using neuronal networks.