Presentacion1

PRINCIPLES OF FLIGHT SIMULATION
David Allerton

2.8 Datos de Vuelo
2.9 Interpolación
2.10 Sistemas Distribuidos
2.11 Un Protocolo en Tiempo Real
2.12 Problemas en el Modelamiento

2.8 Datos de Vuelo
 En la simulación de vuelo, muchos de los datos son provistos en
forma de datos gráficos o tabulares. A veces, esto es debido a
que es la forma más conveniente o eficaz para representar,
almacenar yorganizar los datos.
 Alternativamente, los datos pueden ser funciones no lineales o
funciones de varias variables y un formato grafico simplifica el
método para comunicar los datos.
 Los datos pueden ser adquiridos en puntos regulares o
alternativamente, para un conjunto limitado de puntos en los
que es conveniente (o seguro) para registrar los valores.

 Sin embargo, durante la simulación,es necesario calcular los
valores que probablemente no corresponderán con los datos
adquiridos y es necesario interpolar entre los puntos de datos o
extrapolar a partir de un conjunto de puntos de datos.
 Claramente, los procesos de interpolación y extrapolación
pueden introducir errores en el cálculo de los valores numéricos
y el cuidado tiene que ser dado para asegurar que los errores
generadosen estos procesos no afectan a la solución de las
ecuaciones o el comportamiento del sistema simulado.

 A menudo los datos se proporcionarán como un conjunto de
puntos de datos.
 Por ejemplo, los valores de la Tabla 2.5 fueron registrados para
un componente de la curva de elevación dCL / dα de un avión
de combate en el rango subsónico (por debajo de Mach 1).

 Los datos representados enesta forma tiene tres ventajas:

 Es compacto - la función se representa como 12 pares de
coordenadas;
 • La interpolación entre los puntos individuales es sencillo;
 • La función pasa por los puntos tabulados específicos.

 Un enfoque alternativo es utilizar métodos de ajuste lineal para
obtener un polinomio que este cerca de los puntos indicados en
la tabla.

 La aplicación de una ecuaciónlineal de primer orden como la de
ajuste de mínimos cuadrados, para estos valores
tabulados da el polinomio.
x(M) = 3.082 + 1.197M



 La ecuación lineal de segundo orden de ajuste de mínimos
cuadrados para los mismos datos da el polinomio


x(M) = 3.175 + 0.505M + 0.672M2 (2.57)

2.9
Interpolación
 Aunque una tabla de búsqueda puede contener varios cientos
de puntos, todavía es necesario paracalcular los valores entre
dos puntos en la tabla.
 En otras palabras, se necesita una función de interpolación para
calcular valores que no necesariamente se puede acceder
directamente desde la tabla.
 Por ejemplo, los datos generados mediante un ajuste de spline a
los datos proporcionados en la Tabla2.5 se tabulan como una
matriz de valores de punto flotante
de la siguiente manera:

 Latabla contiene 100 valores en el rango de 0 a 1,0, dando un
intervalo de 0,01.
 Claramente, se supone que no se requieren valores fuera de
este rango, aunque sería prudente ya sea detectar tales
ocurrencias o para proporcionar valores predeterminados
sensibles en tal caso.
 Alternativamente, los métodos de extrapolación se pueden
utilizar para predecir los valores fuera de la gama de valores de
latabla. Para la interpolación 2D, nos Deberá devolver el valor f
1 (M) para cualquier valor de M en el rango de 0 a 1,0.

 Un fragmento de la curva se muestra en la Figura 2.28.
 A partir de la trigonometría de triángulos semejantes, en
triángulo ABC.

 _x se calcula fácilmente a partir del rango y el número de valores en
la tabla.
 x1 es el valor de x más cercano en la tabla inferior x, quepermite el
desplazamiento en la tabla que se calculen para localizary1.
 Y2 es el valor adyacente por encima de Y1 en la tabla.

INTERPOLACIÓN
 Interpolación y Extrapolación.
 Una función puede venir dada de varias formas:





Como enunciado tipo problema de álgebra.
Como una ecuación que nos relaciona dos variables.
Como una tabla de valores.
Como una gráfica.

 Si nos la dan en forma...