前言
随着航空领域技术的不断发展，飞机的飞行品质评估和优化成为了航空领域的一个重要任务，为了确保飞行器在各种复杂条件下的稳定性，控制律设计过程中的模型和数据验证需要大量仿真和测试。
本文将探讨基于世冠科技的国产软件工具链GCKontrol-GCAir，快速搭建飞行器和控制律模型，进行气动数据、气弹数据、六自由度飞机模型配平、控制律模型的快速验证。平台能够高效评估飞机的操控特性和稳定性，辅助工程师团队进行控制律设计与改进，提高飞机飞行品质和性能，加快飞机研发周期，为航空领域的发展作出贡献。
传统控制律开发过程中的挑战
在飞控系统的开发过程中，控制律设计是一个关键环节，直接关系到飞行器的稳定性和操纵性能。然而，传统的控制律开发过程面临许多挑战，这些挑战主要集中在以下几个方面：
1、气动数据量巨大，模块众多
控制律开发过程中需要处理大量的气动数据，这些数据涵盖飞行器在各种飞行状态以及多种构型下的气动特性。飞行器的气动数据庞杂，数据文本达到百万行级别，涉及到不同飞行状态和条件下的气动特性。传统方法需要手动处理和分析大量数据，这不仅耗费大量时间，还容易出错。
2、气动数据库版本更新，难以满足快速迭代需求
研发过程中，气动数据的准确性和可靠性也在不断优化和修正，由于构型不同，气动数据也会频繁更新。每次数据更新后，气动模型子系统都需要重新建模，这无疑大大增加了研发工作的复杂度和工作量。
3、气动弹性数据，同样繁多无规律
气动弹性是飞行器在飞行过程中受气动力和结构弹性耦合作用产生的效应，数据量仅次于气动数据，数据文本在十万行级别，这些数据虽然对飞行品质的影响不如气动系数显著，但仍是影响飞机飞行品质的重要因素。因此处理这些数据同样需要大量的手动处理和分析，增加了设计和验证的难度和出错的可能性。
4、传统数据验证方法的局限性
传统的气动数据验证方法通常依赖于多个人员独立完成相同的任务，然后对结果进行交叉验证。这种方法虽然能够确保一定程度的准确性，但存在诸多局限性。在实际项目中，设计团队往往需要完成多次验证，以确保系统的可靠性，传统方法的高耗时和高成本特性，使得其难以适应快速迭代和更新的需求。综上所述，传统的气动数据验证方法在现代飞控系统开发中的局限性越来越明显，迫切需要一种更高效、更可靠的验证手段来替代。
5、复杂的系统建模
飞行器系统包括气动子系统、作动器子系统、发动机推力子系统、飞机六自由度方程子系统、起落架子系统等多个复杂子系统，这些子系统都是飞行器的关键组成部分，需要在仿真中精确建模，以确保控制律的准确性和可靠性。
为了应对传统控制律开发过程中面临的诸多挑战，GCKontrol和GCAir提出了一种高效、可靠的解决方案。通过系统建模、仿真和自动化验证，这些工具的加入显著提升了控制律开发的效率和质量，大大缩短了飞控系统的开发周期。
解决方案
1、Python脚本气动数据提取和自动化建模
为了应对气动数据庞大、复杂和频繁更新的问题，GCKontrol集成了Jupyter，支持使用Python脚本进行对整个气动数据data文件进行一次提取并将提取结果进行自动化建模。通过Python脚本提取气动数据，可以大幅减少人工操作，提高工作效率和数据处理的准确性。每次数据更新后，只需运行脚本即可快速生成新的气动模型，避免了繁琐的手动重建过程。
2、自定义模型库管理
GCKontrol提供了自定义的建模库，将气动、子系统分解成独立的模块，保存到自定义模型库中、更新某个子系统数据时，不需要重新建模整个系统，只需更新局部相关模块。用户可以通过拖拽组件、调整参数、替换气动子系统数据源。在提高子系统模型的可维护性和重用性的同时，工程师们还能够快速构建符合实际需求的飞行器仿真模型，减少建模时间和工作量。
3、多系统协同仿真
飞行器系统复杂多样，涉及多个子系统的协同工作。GCAir支持多系统协同仿真，可以同时对起落架、整机模型、控制律模型等多个子系统进行建模和仿真，实现一个全流程的飞行任务，通过系统仿真，可以全面验证控制律在各种工况下的表现，确保飞行器系统的整体性能和稳定性。
方案优点
1、快速搭建模型、配平验证、数据更新迭代
GCKontrol通过python数据提取、自动化建模、自定义的建模库，大大缩短了控制律设计前期的飞行器建模和数据更新迭代的时间。
配平验证是对构建出的飞行器模型正确性验证的重要方法。通过GCKontrol的配平功能，可以快速完成对上述方法构建的飞行器模型的配平验证，确保飞行器模型功能的正确性以及校对数据的准确性。
在此基础上工程师可以开始控制律的设计和模型优化迭代。这种快速验证和迭代的能力，使得控制律开发过程更加高效，既能在设计过程中及时发现和解决问题，又能避免在后期测试中出现重大故障。
2、参数统一管理
在控制律模型开发过程中，参数管理是一个重要的任务。由于控制律模型的开发过程中，增益参数繁多且没有规律性，GCKontrol通过数据字典实现参数的统一管理，有效避免了参数冗余和不一致带来的问题。模型中所有的参数和参数插值表都可以集中在数据字典中管理、标记、检索、修改。
应用实践
Python脚本在气动数据处理方面表现出色。脚本可以快速、准确地从各种数据源提取气动数据，并进行预处理。这样不仅减少了手动操作的时间和错误，还确保了数据的一致性和可靠性。
Python脚本气动数据提取
在自动化建模方面，Python脚本同样发挥了关键作用。通过预定义的脚本，GCKontrol可以自动生成符合需求的仿真模型，并进行参数设置。这种自动化建模方式显著提高了建模效率，减少了人为干预的时间和误差。
高效自动化建模
该方案在某主机所得到成功验证，经过多次验证，基于GCKontrol使用Python脚本完成从数据提取到自动化模型搭建的全过程，其结果与C/C++计算得出的结果完全一致。这一成果不仅验证了Python脚本在气动数据处理和建模中的准确性，还证明了GCKontrol作为高效工具的可靠性，并在验证和迭代速度上远远优于传统方法，客户在拿到新机型的气动数据后，借助现有的C/C++模型和GCKontrol，可以实现高效的单人模型与数据交叉验证。简化了验证流程，提升了验证的准确性。
世冠科技的国产软件工具链GCKontrol-GCAir的系统建模与仿真在控制律开发过程中具有显著的优点。通过自动化建模、自定义的模型库，可以快速完成仿真模型的搭建和控制律验证，提高开发效率和质量，减少实际测试的风险和成本，加速产品的研发周期。这些优点使得GCKontrol和GCAir成为现代航空航天系统开发中重要的平台工具，为控制律设计和验证提供了强有力的支持，为工程师们提供值得信赖的仿真工具。