高效率地获取稳定、可靠和尽可能丰富的地面模拟数据是风洞试验的价值所在[1], 作为风洞试验的重要环节, 试验数据处理与分析需要面向每一位客户的特定试验要求提交定制化的试验数据和报告。长期以来, 这种定制化的需求使得风洞试验数据处理采用以每项试验为生命周期、重复编写或修改处理公式与程序的模式, 存在处理方法难以规范、处理程序重复开发、使用维护复杂、试验数据共享困难等问题, 制约了风洞试验数据的可靠性与试验效率的提高。
国外风洞试验机构在解决上述问题时采用了以下主要途径:(1) 制订不同层次的技术规范和标准指南[2-4], 在规范框架下建立标准化的风洞试验数据系统, 提高系统通用性、实现流程统一和信息共享。如NASA阿姆斯研究中心的标准数据系统为几座生产型风洞提供数据处理服务，常规试验由“标准化计算包”完成，特殊计算则需单独编程和验证确认[5]；ONERA与DNW联合为客户制定了通用的风洞数据格式(Wind Tunnel Data Format, WDF)实现平台无关的访问与展示等[6]。(2) 在规范的数据系统基础上，进一步对软硬件架构进行通用化设计，提高系统的开放性、灵活性。如阿诺德工程发展中心在5座风洞试验系统升级改造时采用相同的系统架构、接口和软件包[7]，DNW的GAIUS系统、NASA阿姆斯的DARWIN系统，具有各自标准化分布式架构、远程访问与数据分发功能，为各自多座风洞共享应用，极大地提高了试验效率和质量，提高设备与数据的利用率，满足未来风洞高度互联与数据融合的需要[8-10]。
国内相关单位的研发思路主要在改进软件设计方法上，较典型的系统如：CARDC低速所的“基于LabVIEW平台的8m×6m风洞测力数据通用软件”，借鉴面向对象编程思想，采用了算法动态加载设计，使软件灵活应对非标准公式的计算处理；中航空工业沈阳空气动力研究院的“FL-3风洞数据处理规范化软件”等，着重通过运用脚本语言(VBScript)使程序代码界面化、计算公式可编辑，提高系统的灵活性和适应性；这些系统针对特定风洞、特定试验类型实现局部规范与通用，但仍然依赖岗位人员修改处理公式与代码，无法彻底克服传统专用系统弊端，由于缺乏整体规范化设计与技术支持，使系统适用范围小、难以获得长期更好的应用效果[11-13]。
随着中国空气动力研究与发展中心高速风洞群试验能力的不断提高，对规范高效的试验数据处理流程、精准快捷处理分析能力需求日益迫切，工业部门也希望风洞现场能够对数据的共享利用提供支持。通过借鉴国外先进经验与理念，采用风洞数据系统整体规范化设计与通用化技术相结合，建立了国内首套多风洞共享、多类型试验通用的数据处理分析系统，并在高速风洞群成功应用。
本文包括6个部分，首先介绍了通过技术规范进行处理方法与流程优化设计的主要内容，随后介绍了系统分布式架构、模块组成及作用，第三、四部分详细介绍了实现系统通用性、扩展性的关键技术方法，包括：基于XML的基础数据结构设计、自定义公式解析方法、基于元数据和模板的数据索引和可视化排版、流程自动化等，最后介绍了应用效果和结论。
1 试验数据处理方法与流程优化设计优化处理方法与流程、建立相适应的技术规范是构建风洞试验数据系统的基础支撑，并需要涵盖试验数据链的各环节，包括数据获取，数据计算、修正、存储等，同时要充分考虑其完备性、可执行性与扩展性，以及规范之间关联性，才能为系统后续设计实现可靠、通用、灵活奠定基础。主要包括试验数据处理方法规范，以及围绕该核心方法与流程建立的数据格式与符号规范、设备与参数规范等3部分。
1.1 基于矩阵变换的常规试验数据处理方法以高速风洞试验和空气动力学相关的国家(军用)标准[14-17]为基本依据，针对高速风洞测力试验中单/多天平(模型)的支撑/组合方式，采用矩阵变换的方法进行轴系转换(见图 1)，形成了包含流场参数、天平载荷、底阻、通气模型内流参数、气动载荷、气动系数、插值、拟合、求导、自重计算等在内的核心标准处理算法[18]，且关键输入参数易于在风洞现场进行测量与指定，适用性和可操作性强。
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| 图 1 轴系变换 Fig.1 Coordinate system transformation |
通过引入“虚拟主天平”，将无主天平的试验(如测压试验、部件测力试验等)对模型空间姿态的描述统一到核心算法采用的“机构-天平-模型”欧拉关系的描述框架下，拓宽了标准处理方法的适用范围。
对相关基本输入输出参数的表述也进行了规定，并通过任务书中参数的设定实现对数据处理方法、流程的选择配置，实现了各风洞常规试验工况下计算处理方法与流程的优化设计与规范。
1.2 高速风洞试验数据格式与符号规范风洞试验数据一般包括3类：采集获得的原始数据，参试设备信息、试验条件、模型状态等各类参数，以及数据处理产生的结果数据。以往各风洞采用的各自固定的数据格式，共享性、扩展性差。本系统结合高速风洞的试验需求，借鉴DNW及ONERA联合提出的WDF的思想[6]，设计了包含自我描述信息、可扩展的原始数据存储格式，包括风洞采集系统数据存储格式和压力扫描系统数据存储格式等。
对于各类参数数据，各风洞试验机构及参试客户惯用的坐标轴系、气动系数命名方法不同，容易引起歧义，参数名称的混淆会导致错误的试验结论。本系统以空气动力学概念、量和符号国家标准[15-17]为依据，结合前述的常规试验数据处理方法[18], 并借鉴AIAA地面测试技术委员会编写的风洞试验命名法与坐标系统规范[4]，统一了数据采集、处理与存储等过程中基本输入参数符号与格式约定，以及结果数据描述等，为系统通用化的数据解析与流转奠定基础。
1.3 测试设备参数预处理优化规范风洞流场校测马赫数修正方法、数据格式、马赫数及修正量序列的有效位数等；规范总静压、底压等传感器校准证书；规范应变天平及支杆命名、天平电子证书文件格式，包括校准系数矩阵、校准电压、组桥方式矩阵表达形式等。其中组桥矩阵可解析任意线性组桥，如表 1所示，通过组桥矩阵解析了一台8路输出的5分量天平组桥公式，其中Mx分量的输出为ΔUMx=ΔU5-ΔU6+ΔU7-ΔU8。
| U1 | U2 | U3 | U4 | U5 | U6 | U7 | U8 | |
| Y | -1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 |
| Mz | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| X | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| Mx | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | -1 | 1 | -1 |
| Z | 0 | 0 | 1 | -1 | -1 | -1 | 0 | 0 |
| My | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 |
将这些以往散落于各风洞专用处理软件代码中的重要参数数据，在统一的系统中录入和预处理，确保其正确可靠，同时实现了与计算程序的解耦，设备和条件变化时不再频繁修改软件代码，可根据参数配置自动到数据库查询证书、公式，并完成解析计算。
2 系统架构设计构建适用于多风洞、多类型试验通用、统一的数据系统，并不是一个规范系统的简单拷贝和操作界面的统一，需要从根本上打破风洞间的信息孤岛，建立一个统一的系统架构，能够支持分布式应用，具有良好的内部机制保障系统的开放性和扩展性；系统可维性好，能够为良性运行提供可持续支持。
2.1 面向服务的系统架构各风洞传统的单机系统架构模式，存在系统碎片化、可维性、复用性差、信息共享利用难等问题，已经难以适应大型风洞群跨地域运行，以及规范化、信息化管理的需求。
WCF(Windows Communication Foundation)是微软在众多分布式通信技术(如DCOM、WebService、WSE、.Net Remoting以及MSMQ等)的基础上，按照开放的标准推出的新一代通用分布式框架，可以通过统一的应用编程接口(API)实现服务的封装以及各种异构系统的互通和集成[19]。
本系统采用了面向服务的架构模式，按照分层设计的理念，基于WCF技术设计了分布式架构，建立客户端/服务器(C/S)和浏览器/服务器(B/S)混合模式的应用平台和试验数据中心，总体上分为5层，如图 2所示。将通用的功能(如数据管理、数据计算、设备信息管理等)发布为WCF服务，可被各风洞的多种客户端远程调用，复用性强，部署灵活，其模块化程度高、组件之间松耦合，服务端和客户端软件模块可以分别独立升级，有效解决了系统的碎片化和难维护的问题；数据中心统一管理各风洞的试验信息，实现了数据共享。
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| 图 2 通用数据处理系统软件架构 Fig.2 Architecture of the general data processing system |
(1) 系统层。系统运行开发环境采用Windows OS, .NET Framework4.0, SQL Server2012。
(2) 数据层。建立完整的试验基础数据库，统一管理各风洞的试验信息，包括用户信息、各风洞支撑机构、试验段、传感器、天平及支杆、试验项目、车次和试验数据等信息。数据库访问接口将身份验证、数据增删改查、同步和备份等操作封装为通用接口，供上层服务调用，便于数据库重构、更换或升级维护。
(3) 服务层提供数据访问、数据计算和软件升级3个服务组件。其中数据计算服务包括实现基本参数处理的原子服务和在此基础上进行复杂计算的组合服务，共同实现风洞试验数据处理的标准核心计算流程，结合实现对自定义计算公式的解析服务，支持核心处理方法的扩展性设计，保障系统的架构稳定。
(4) 服务代理层。通过利用静态类和哈希表，为客户端提供了简洁、高效、统一的访问服务的方式。
(5) 表现层。实现Web网页和客户端界面2个部分访问系统。其中，Web部分主要实现信息的查询和管理；客户端采用了基于WPF数据模板和控件模板的动态用户界面设计技术[20]，实现了试验数据处理的完整交互流程，见图 3和图 6~8。
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| 图 3 数据处理客户端界面 Fig.3 User interface for data processing |
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| 图 6 自定义公式的编辑器界面 Fig.6 User interface for editing user defined formula |
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| 图 7 数据文件输出项设定与排版 Fig.7 User interface for editing output file format |
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| 图 8 数据分析与报告绘图界面 Fig.8 User interface for analyzing data and editing charts |
为便于各风洞不同岗位人员在不同阶段、不同地点参与试验过程，依托于科研试验网，将系统各组件灵活部署在风洞现场、办公终端和网络中心，如图 4所示。
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| 图 4 系统总体构成与部署方式 Fig.4 Components deployment diagram of the general data processing system |
其中，数据服务、计算服务和数据库部署在网络中心和各风洞现场，互为备份，为各风洞提供统一的数据管理和数据处理服务，并实现与中心气动数据库的对接；升级服务部署在网络中心，为所有客户端提供统一的升级服务；数据处理客户端可部署在风洞现场和办公终端，完成数据处理、入库及调试计算；分析验算客户端部署在风洞现场和办公终端，提供数据可视化分析、验算及报告绘图等功能；质量管理客户端部署在风洞现场，完成试验开车任务单(含模型状态、风洞状态等参数)、天平证书、日志等录入；通过浏览器可在网内各终端查询与管理信息。
3 基于XML的基础数据结构设计风洞数据处理系统要面向多种类型试验，各类试验需要处理的数据项和处理要求存在差异。传统的方法是针对不同的试验类别，采用专用数据结构组织数据，造成格式复杂多变且和处理程序耦合紧密。
可扩展标记语言(Extensible Markup Language, XML)格式的数据包含能够描述数据属性的元数据，具有良好的自我描述性、结构灵活性和扩展性。在通用系统的开发中，使用了XML来描述系统基础数据，并按照本文1.2节介绍的数据规范要求，将各类试验数据按照数据性质(如数据来源是传感器通道还是压力扫描阀、结果类别是姿态角还是力或力矩等)进行分组、分层，以统一的树状结构组织到一起，有效地解决了异构数据的存储与管理问题。
树形的层次化数据结构易于扩展，当现有层次或分支不满足未来新试验需求时，只需在相应位置增加新的数据层/组，即可存储新增类别的数据；树形结构中每一个数据项都拥有唯一的索引路径(从根节点到叶子节点)，通过设计基于路径的数据查询模块，为后续通用化的关键功能模块——自定义公式解析和输出文件自定义排版提供了技术支撑。
通过参数设置，建立元数据与数据标签的映射，并转换为XML文件格式入库。针对前述3类数据文件在软件中定义了原始数据、计算参数和计算结果3个类，类的数据成员和XML元素一一对应。采用序列化/反序列化技术来进行数据存储和加载，避免了大量的XML文件解析工作，处理过程简洁高效。
4 系统扩展性功能模块设计面向服务的模块化、层次化的架构，以及基础数据结构设计等建立了系统通用化的核心，要实现多风洞多类型试验通用、共享，系统还需具备良好开放性和扩展性，主要包括如何解决用户数据处理与输出格式的特殊要求，如何提供一站式数据处理、分析及自动化的操作维护。
4.1 自定义参数公式解析方法采用用户添加自定义计算或输出参数，自定义公式解析、自定义方法扩展支持等3种途径，形成可扩展的数据处理能力，满足标准处理外的特殊计算需求。其实现原理是：用户自主添加数学表达式，表达式可引用已有参数、数据或结果，可使用数学函数和分支判断、循环等结构，实现标准方法外的特殊计算，如图 5所示，实现了自动化公式的解析转换与执行。
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| 图 5 自定义公式实现原理 Fig.5 Principle of the user defined formula |
系统还提供了高效的公式录入工具，如图 6所示。
对于特殊试验或一些特别复杂的处理，可遵照扩展方法接口规范，实现新的扩展方法模块，上传到服务器，由客户端选择调用即可。这些可扩展性设计保障了系统具有良好的适应性，面临复杂的特殊计算需求也无需修改系统代码，从而实现真正的通用。
4.2 定制数据文件的可视化排版数据文件的输出内容、格式、编排顺序等常常由客户指定，变化最为频繁，为使系统输出通用、便利，开发了基于元数据和模板的数据索引和可视化排版技术，用户直接通过图形化界面配置任意数量和内容格式的输出文件模板，数据依照模板输出，图 7展示了排版界面，在树形列表上，拖放数据项的索引路径，在数据区块编辑界面，编辑参数或索引路径的分组与排序，实际数据将以排版顺序及指定格式输出到文件。
这种方式将软件代码、试验数据和输出格式相互解耦，数据输出由操作员在所见即所得的界面上自由编排，简单、直观、灵活地满足各种定制化输出需求。
4.3 数据分析辅助数据分析客户端能同时满足显示、分析和报告绘图要求，具有丰富的交互分析和格式控制选项；实现了数据相关试验状态的自动查询、数据曲线自动分组、排序和数据的更新；利用规范化的元数据，实现了跨车次数据的自动插值显示，解决了长期制约横向和舵效曲线绘制效率的难题；实现了报告图批量导出到Word文档、自动编号和自适应排版，如图 8所示。
4.4 操作流程自动化基于统一的基础架构和接口统筹开发了系列应用模块，替代人工操作自动完成繁琐工作，进一步保障了系统的可靠性和可维性，主要包括：
(1) 参数信息的统一录入、审核和维护模块，避免参数重复输入的不一致与低效；(2) 参数自检模块，完成参数合法性(值、格式是否正确有效)、合理性(参数是否满足依存和限定条件)和完整性(数据长度)校验和警示；(3) 一键完成计算、文件分发、入库和打印；(4) 数据验算工具自动比较标准公式与传统公式的结果差量，提高研判效率；(5) 软件核心逻辑具有完善的单元测试(Unit Test)，提高可维性；(6) 利用共享网络空间，基于FTP网络传输协议和WCF实现通用的软件自动升级服务，新版软件完成后，只需上传到对应的网络空间即可完成升级的推送。
5 应用效果2013年12月起该系统在中国空气动力研究与发展中心的FL-21、FL-23、FL-24、FL-26、FL-28、FL-32等风洞陆续投入应用，涵盖高速风洞单/多天平测力、测压、混合测力测压、通气测力等试验类型。
在2014~2016年的总试验车次中，采用通用系统处理的车次占71.2%(见图 9)，而对系统的数据处理方法、软件模块等修订维护仅由2人完成，至少缩减为原来的1/5。
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| 图 9 通用系统处理车次占总试验车次的比例 Fig.9 The ratio of test runs processed by the general system to the total test runs |
各风洞参试人员在试验准备、进行、结束和归档等不同阶段不同地点，都可以在统一的通用平台上完成数据查询、处理分析等工作，如领导、专家和项目负责人可在科研网任意终端利用浏览器访问设备、试验项目和数据信息，或编写上传数据处理任务书；数据分析人员利用风洞现场或科研办公终端的数据分析和验算客户端，进行数据分析、验算和报告撰写；风洞岗位人员利用部署在各风洞现场的客户端进行试验数据处理和分发；维护人员可在办公室及时解决风洞现场问题，自动进行软件升级部署。系统应用大幅提高了风洞试验的效率，如图 10所示(其中标注*的工作由以往的人工操作变成了由系统全自动完成，故认为效率提升为100%)。
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| 图 10 通用数据处理系统对试验效率的提升 Fig.10 Improvement of wind tunnel test efficiency |
多风洞共享的通用型试验数据处理系统，面向参试人员提供了一个流程统一高效、界面友好易用的试验数据处理共享平台，其优于以往传统各风洞专用数据处理系统的主要特点是：
(1) 用规范化的方法统一了处理方法、流程、接口和基础数据结构，实现了高速风洞群各风洞多种试验工况下通用的数据处理，无需每座风洞、每项试验进行数据处理公式推导和修改软件代码，提高了效率和数据结果的可靠性；
(2) 用面向服务、层次化的基础架构统筹设计实现了通用化的应用模块，功能覆盖数据处理、分析、验算、报告绘图和信息管理，支持远程维护升级，提升了系统的综合处理能力，及自动化、智能化程度；
(3) 形成了风洞试验数据系统操作运行与维护管理互联开放的新模式，参试人员可不受地域、时间限制，在统一平台上进行数据处理、分析与访问，满足高速风洞群试验数据的远程集中处理与共享需求，有利于气动数据库建设和风洞试验数据的综合分析与评估利用，并为更广泛的数据共享奠定技术基础。
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