Identification des paramètres du moteur de l'avion Cessna Citation X pour la phase de croisière à partir des tests en vol et à base des réseaux de neurones

Zaag, Mahdi (2017). Identification des paramètres du moteur de l'avion Cessna Citation X pour la phase de croisière à partir des tests en vol et à base des réseaux de neurones. Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

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Résumé

La disponibilité des modèles précis des avions est parmi les éléments clés permettant d’assurer leurs améliorations. Ces modèles servent à améliorer les commandes de vol et de concevoir de nouveaux systèmes aérodynamiques pour la conception des ailes déformables des avions. Ce projet consiste à concevoir un système d’identification de certains paramètres du modèle du moteur de l’avion d’affaires américain Cessna Citation X pour la phase de croisière à partir des essais en vol. Ces essais ont été effectués sur le simulateur de vol conçu et fabriqué par CAE Inc. qui possède le niveau D de la dynamique de vol. En effet, le niveau D est le plus haut niveau de précision donné par l’autorité fédérale de réglementation FAA de l’aviation civile aux États-Unis.

Une méthodologie basée sur les réseaux de neurones optimisés à l’aide d’un algorithme intitulé le "grand déluge étendu" est utilisée dans la conception de ce système d’identification. Plusieurs tests de vol pour différentes altitudes et différents nombres de Mach ont été réalisés afin de s’en servir comme bases de données pour l’apprentissage des réseaux de neurones. La validation de ce modèle a été réalisée à l’aide des données du simulateur. Malgré la non linéarité et la complexité du système, les paramètres du moteur ont été très bien prédits pour une enveloppe de vol déterminée. Ce modèle estimé pourrait être utilisé pour des analyses de fonctionnement du moteur et pourrait assurer le contrôle de l’avion pendant cette phase de croisière.

L’identification des paramètres du moteur pourrait être réalisée aussi pour les autres phases de montée et de descente afin d’obtenir son modèle complet pour toute l’enveloppe du vol de l’avion Cessna Citation X (montée, croisière, descente). Cette méthode employée dans ce travail pourrait aussi être efficace pour réaliser un modèle pour l’identification des coefficients aérodynamiques du même avion à partir toujours des essais en vol.

Titre traduit

Cessna Citation X engine parameteres identification in the cruise regime from flight tests based on neural networks

Résumé traduit

The availability of accurate aircraft models is one of the key elements in ensuring aircraft improvements. These models are used to improve flight controls and design new aerodynamic systems for the design of deformable aircraft wings.

This project consists of designing a method for identifying certain parameters of the engine model of the US Cessna Citation X business aircraft for the cruise phase from the flight tests. These tests were performed on the designed flight simulator manufactured by CAE Inc. which has flight dynamics D level. Level D is the highest level of accuracy given by the FAA Civil Aviation Authority in the United States.

A methodology based on optimized neural networks using an algorithm called the "Extended Great Deluge" is used in the design of this identification model. Several flight tests for different altitudes and Mach numbers were performed to serve as databases for learning neural networks. Model Validation was carried out using the simulator data. Despite the non-linearity and complexity of the system, engine parameters were predicted very well for a particular flight envelope. This estimated model could be used for engine performance analyzes and could provide aircraft control during this cruise phase.

Engine model identification could also be carried out for the other phases of climb and descent in order to obtain its complete model for the whole Cessna Citation X aircraft flight envelope (climb, cruise, descent). This method used in this work could also be efficient to realize a model to identify aerodynamic coefficients of the same airplane always from flight tests.

Type de document:	Mémoire ou thèse (Mémoire de maîtrise électronique)
Renseignements supplémentaires:	"Mémoire pésenté à l'école de technologie supérieure comme exigence partielle à l'obtention de la maîtrise avec mémoire en génie de la production automatisée". Bibliographie : pages 99-103.
Mots-clés libres:	Identification des systèmes. Avions Moteurs Modèles mathématiques. Avions Essais en vol Méthodes de simulation. Réseaux neuronaux (Informatique) Cessna, Citation, modélisation, X, modèle, essais en vol, réseaux de neurones
Directeur de mémoire/thèse:	Directeur de mémoire/thèse Botez, Ruxandra
Programme:	Maîtrise en ingénierie > Génie de la production automatisée
Date de dépôt:	26 avr. 2017 18:30
Dernière modification:	26 avr. 2017 18:30
URI:	https://espace.etsmtl.ca/id/eprint/1880

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