无人机紧密编队气动耦合分析与仿真
无人机的气动特性与优化设计
无人机的气动特性与优化设计随着科技的飞速发展，无人机在各个领域的应用日益广泛，从航拍测绘到物流运输，从农业植保到军事侦察，无人机的身影无处不在。
而无人机的性能优劣很大程度上取决于其气动特性和优化设计。
无人机的气动特性主要包括升力、阻力、稳定性和操纵性等方面。
升力是无人机能够在空中飞行的关键因素。
它主要由机翼产生，机翼的形状、面积和迎角都会对升力产生影响。
一般来说，较大的机翼面积和适当的迎角能够产生更大的升力，但同时也会增加阻力。
阻力则包括摩擦阻力、压差阻力和诱导阻力等。
减少无人机的阻力对于提高飞行效率、增加续航时间至关重要。
稳定性是无人机飞行安全的重要保障。
无人机在飞行过程中，需要具备抵抗外界干扰的能力，保持自身的姿态和飞行轨迹稳定。
纵向稳定性、横向稳定性和方向稳定性是常见的稳定性类型。
例如，重心位置的合理布置对于纵向稳定性有着重要影响。
如果重心过于靠前或靠后，都可能导致无人机在飞行中出现不稳定的情况。
操纵性则关系到无人机对驾驶员指令的响应速度和准确性。
良好的操纵性能够使无人机灵活地完成各种飞行动作和任务。
舵面的设计和布局、控制律的优化等都是影响操纵性的关键因素。
在优化无人机的气动设计时，需要综合考虑上述气动特性，并结合具体的应用场景和任务需求。
首先，机翼的设计是一个关键环节。
不同类型的机翼，如平直翼、后掠翼、三角翼等，具有不同的气动特性。
对于低速飞行的无人机，平直翼可能是一个较好的选择，因为它能够在低速时产生较大的升力。
而对于高速飞行的无人机，后掠翼则可以减少阻力，提高飞行速度。
机身的形状也会对气动性能产生影响。
流线型的机身能够减少空气阻力，提高飞行效率。
同时，机身与机翼的连接处需要进行平滑过渡，以避免产生气流分离，增加阻力。
此外，发动机的进气和排气系统也需要精心设计。
合理的进气道和排气道形状能够提高发动机的工作效率，减少能量损失。
在实际的设计过程中，通常会采用数值模拟和实验研究相结合的方法。
多无人机协同编队飞行目标跟踪控制仿真
串置翼太阳能无人机气动特性仿真与设计
串置翼太阳能无人机气动特性仿真与设计华杰;马震宇;李德坚;刘晓楠【摘要】国内外试飞成功的太阳能无人机均采用常规机翼布局.设计确定一种太阳能螺旋桨无人机总体参数,机翼采用串置翼.应用FLUENT并基于3D粘性流场计算,验证表明串置翼比单翼具有气动优势.在迎角0°和6°下,对串置翼前后翼水平及垂直相对位置60种变化组合,模拟计算组合翼型升阻特性.结果表明两翼水平距离为5倍弦长和垂直距离为0.4倍弦长下,串置翼气动性能最佳.进一步确定翼及副翼和舵参数,制作完成缩比模型并试飞.【期刊名称】《弹箭与制导学报》【年(卷),期】2016(036)003【总页数】5页(P85-89)【关键词】太阳能无人机;串置翼布局;总体参数;低速气动性能;数值仿真;缩比试飞模型【作者】华杰;马震宇;李德坚;刘晓楠【作者单位】郑州航空工业管理学院,郑州450000;郑州航空工业管理学院,郑州450000;郑州航空工业管理学院,郑州450000;郑州航空工业管理学院,郑州450000【正文语种】中文【中图分类】V279;V211.3太阳能无人机是利用光伏电池的零碳环保飞行器,广泛采用大展弦比、长直机翼布局,螺旋桨装置推进,要求必须具有较高的低速飞行升阻比。
Scharp对非常规串置翼直翼低雷诺数下气动特性进行试验研究,验证了串置翼布局的气动优势[1]。
Mark 对串置翼做了大量气动性能研究[2]。
国内李广佳等进行了串置翼低雷诺数气动特性研究[3-4],常浩等对串置翼用于飞艇进行了气动研究[5]。
这些研究都表明串置翼布局比单机翼具有明显气动优势,通过分配前后两个机翼的升力可使升致诱导阻力明显减小,升阻比明显提高。
在机翼参考面积和翼展等主要参数相同情况下,串置翼在气动性能方面提升潜力更大。
目前在国内外太阳能无人机试飞成功的试验机中,机翼仍然都是采用常规气动布局,如瑞士的“阳光动力2号”、国内的绿色先锋号及全国科研类航空航天锦标赛中的太阳能飞机等。
无人机编队协调控制算法的设计及3D仿真实现
无人机编队协调控制算法的设计及3D仿真实现
张仟新;李鹏飞
【期刊名称】《航空电子技术》
【年(卷),期】2016(047)002
【摘要】介绍了无人机编队队形保持的协调控制算法设计、3D模型地面处理、基于三维地图的3D模型绘制显示模块的设计，并进行了嵌入式下的仿真实验。
基于智能体编队的一致性算法提出了队形保持的全状态反馈协调控制算法，可以实现在机动过程中的队形保持。
采用三维建模软件3DMax构建3D模型原型，设计了3D模型读取绘制的流程，实现了3D模型显示。
将3D模型绘制显示模块融合在三维地图软件中进行嵌入式测试，绘制效率、读取速度对三维地图软件影响很小。
3D模型绘制显示模块丰富了三维地图软件的显示内容，增强了立体效果，提高了用户体验。
【总页数】5页(P25-29)
【作者】张仟新;李鹏飞
【作者单位】中国航空无线电电子研究所上海 200241;中国航空无线电电子研究所上海 200241
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.92
【相关文献】
1.基于Delta3D仿真引擎的深水气田水下生产虚拟现实系统的设计与实现 [J], 郭宏;刘太元;缪青海;郑利军
2.表面不规则物件的3D仿真设计与实现 [J], 罗昌行;艾剑良;胡立勇;欧阳晋
3.有人／无人机编队三位可视化系统的软件设计与实现 [J], 李一波;王仓库;姬晓飞
4.移动机器人3D仿真软件的设计与实现 [J], 刘润丹;王华;付根平
5.无人机编队表演控制系统设计与实现 [J], 谢海军;梁湛民;王健
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无人机自适应编队飞行控制设计与仿真
无人机自适应编队飞行控制设计与仿真
刘小雄;章卫国;王振华;李广文
【期刊名称】《系统仿真学报》
【年(卷),期】2009()5
【摘要】编队飞行对于完善无人机的功能和生存能力具有重要意义。
以两架紧密编队飞行的无人机为研究对象,考虑到外部干扰和噪声的影响,建立了编队飞行动力学模型;根据编队飞行控制系统的特点,使用直接自适应控制技术对无人机进行编队飞行控制,使得飞机具有良好的模型跟踪能力;同时采用PID控制器使得系统快速跟踪指令;最后分析了所设计系统的稳定性。
仿真结果表明设计的编队飞行控制系统具有较强的鲁棒性和自适应跟踪性能。
【总页数】3页(P1420-1422)
【作者】刘小雄;章卫国;王振华;李广文
【作者单位】西北工业大学自动化学院
【正文语种】中文
【中图分类】V249
【相关文献】
1.无人机编队飞行的自适应控制设计
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不同旋翼间距的微型无人机旋翼气动性分析
第４２卷第５期２０２３年１０月沈㊀阳㊀理㊀工㊀大㊀学㊀学㊀报ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｈｅｎｙａｎｇＬｉｇｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＶｏｌ ４２Ｎｏ ５Ｏｃｔ ２０２３收稿日期:２０２３－０１－１２基金项目:辽宁省应用基础研究计划项目(２０２２ＪＨ２/１０１３００２５４)作者简介:李碧森(１９９３ )ꎬ男ꎬ硕士研究生ꎮ通信作者:史春景(１９６８ )ꎬ男ꎬ副教授ꎬ研究方向为网络化制造技术ꎮ机械工程文章编号:１００３－１２５１(２０２３)０５－００６２－０６不同旋翼间距的微型无人机旋翼气动性分析李碧森１ꎬ２ꎬ史春景１ꎬ２ꎬ郝永平１ꎬ２ꎬ徐九龙２(１.沈阳理工大学机械工程学院ꎬ沈阳１１０１５９ꎻ２.辽宁省先进制造技术与装备重点实验室ꎬ沈阳１１０１５９)摘㊀要:为研究悬停状态下不同旋翼间距对微型四旋翼无人机旋翼气动性的动态影响ꎬ进行数值模拟ꎮ运用滑移网格法计算并分析相同转速㊁不同旋翼间距下的四旋翼升力和扭矩的变化规律ꎬ以及旋翼流场和压强分布规律ꎬ结果表明:微型四旋翼无人机旋翼间存在气动干扰ꎬ合理的旋翼间距有助于提升四旋翼整体气动性能ꎮ通过试验和仿真对比发现旋翼间距２.８Ｄ(Ｄ＝７６.２ｍｍ)是最佳的微型四旋翼无人机旋翼间距方案ꎮ关㊀键㊀词:旋翼间距ꎻ滑移网格法ꎻ气动干扰中图分类号:Ｖ２１１.４４文献标志码:ＡＤＯＩ:１０.３９６９/ｊ.ｉｓｓｎ.１００３－１２５１.２０２３.０５.０１０ＡｎａｌｙｓｉｓｏｆＡｅｒｏｄｙｎａｍｉｃｓｏｆＭｉｃｒｏＵＡＶＲｏｔｏｒｗｉｔｈＤｉｆｆｅｒｅｎｔＲｏｔｏｒＳｐａｃｉｎｇＬＩＢｉｓｅｎ１ꎬ２ꎬＳＨＩＣｈｕｎｊｉｎｇ１ꎬ２ꎬＨＡＯＹｏｎｇｐｉｎｇ１ꎬ２ꎬＸＵＪｉｕｌｏｎｇ２(１.ＳｈｅｎｙａｎｇＬｉｇｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＳｈｅｎｙａｎｇ１１０１５９ꎬＣｈｉｎａꎻ２.ＬｉａｏｎｉｎｇＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＡｄｖａｎｃｅｄＭａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄＥｑｕｉｐｍｅｎｔꎬＳｈｅｎｙａｎｇ１１０１５９ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｔｏｓｔｕｄｙｔｈｅｄｙｎａｍｉｃｅｆｆｅｃｔｓｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｒｏｔｏｒｐｉｔｃｈｏｎｔｈｅｒｏｔｏｒａｅｒｏｄｙｎａｍｉｃｓｏｆｍｉｃｒｏ￣ｑｕａｄ￣ｒｏｔｏｒｕｎｍａｎｎｅｄａｅｒｉａｌｖｅｈｉｃｌｅ(ＵＡＶ)ｉｎｈｏｖｅｒꎬａｎｕｍｅｒｉｃａｌｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｉｓｃｏｎｄｕｃ￣ｔｅｄ.Ｔｈｅｓｌｉｄｉｎｇｇｒｉｄｍｅｔｈｏｄｉｓｕｓｅｄｔｏｃａｌｃｕｌａｔｅａｎｄａｎａｌｙｚｅｔｈｅｖａｒｉａｔｉｏｎｌａｗｏｆｌｉｆｔａｎｄｔｏｒｑｕｅｏｆａｑｕａｄｒｏｔｏｒａｔｔｈｅｓａｍｅｓｐｅｅｄａｎｄｄｉｆｆｅｒｅｎｔｒｏｔｏｒｓｐａｃｉｎｇꎬａｎｄｔｈｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｌａｗｏｆｒｏｔｏｒｆｌｏｗｆｉｅｌｄａｎｄｐｒｅｓｓｕｒｅ.Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｐｎｅｕｍａｔｉｃｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅｅｘｉｓｔｓｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｒｏｔｏｒｓｏｆｔｈｅｍｉｃｒｏ￣ｑｕａｄｒｏｔｏｒＵＡＶꎬａｎｄｒｅａｓｏｎａｂｌｅｒｏｔｏｒｓｐａｃｉｎｇｉｓｈｅｌｐｆｕｌｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｏ￣ｖｅｒａｌｌａｅｒｏｄｙｎａｍｉｃｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｔｈｅｑｕａｄｒｏｔｏｒ.Ｉｔｉｓｆｏｕｎｄｉｎｔｈｅｔｅｓｔａｎｄｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｔｈａｔｔｈｅｒｏｔｏｒｐｉｔｃｈ２.８Ｄ(Ｄ＝７６.２ｍｍ)ｉｓｔｈｅｂｅｓｔｒｏｔｏｒｐｉｔｃｈｓｃｈｅｍｅｆｏｒｍｉｃｒｏ￣ｑｕａｄ￣ｒｏｔｏｒＵＡＶ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｒｏｔｏｒｓｐａｃｉｎｇꎻｓｌｉｄｉｎｇｇｒｉｄｍｅｔｈｏｄꎻｐｎｅｕｍａｔｉｃｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ㊀㊀近年来ꎬ由于无人机的商业化程度逐步提高ꎬ其身影出现在高速路口㊁城市楼宇㊁田间农地㊁医院工厂等场所[１]ꎬ发挥了不可替代的重要作用ꎮ与此同时ꎬ市场上出现了大量不同结构的无人机ꎬ主要类型有固定翼无人机㊁扑翼式无人机㊁共轴式无人机㊁倾转翼无人机以及多旋翼无人机ꎮ其中多旋翼无人机中的四旋翼无人机结构简单ꎬ可以实现垂直起降㊁悬停等多种操控方式ꎬ不需尾部螺旋桨ꎬ且操控简单ꎬ较易满足当前无人机小型化ꎬ轻型化的要求ꎬ充分体现了无人机的优势ꎬ使用领域广泛[２]ꎮ四旋翼流场特性应用的理论主要有动量叶素理论㊁动量源方法㊁涡输运模型㊁尾迹方法㊁计算流体动力学(ＣＦＤ)方法[３]ꎬ采用Ｎａｖｉｅｒ￣Ｓｔｏｋｅｓ方程作为ＣＦＤ方法的控制方程ꎬ可以较好地描述旋翼流场的细节特征[４]ꎮ运用ＣＦＤ方法对各种不同的流场进行数值模拟并对模拟结果进行数据分析ꎬ有助于对产生的实际问题追踪溯源ꎬ从而对产品进行优化升级ꎻＣＦＤ方法还可以应用于无法实现测量数据的场景中ꎬ如高温㊁强辐射㊁高空㊁空间狭小㊁有毒等环境ꎬ可以数值模拟实际过程ꎻ综合评价ＣＦＤ方法计算得到的的流场云图ꎬ并结合试验数据ꎬ能够以最小的代价研究流体流场的特性ꎮ刘雪松等[５]建立了四旋翼无人机的 等效桨盘 模型ꎬ分析了悬停状态下旋翼间的干扰对四旋翼升力的影响ꎬ得出了旋翼间的气动干扰使旋翼升力降低的结论ꎮＨｗａｎｇ等[６]对不同构型无人机的气动特性进行了研究ꎬ结果表明ꎬ不同构型无人机旋翼产生的上洗流和下洗流特征不同ꎬ其流场导致的气动干扰程度也不同ꎮ齐书浩等[７]运用流固耦合法研究了微型四旋翼无人机在低雷诺数下的气动和振动特性ꎬ得出桨叶顶端处流场压强最大ꎬ桨叶剖面厚度最大处应力最大的结论ꎮ王策等[８]采用数值模拟法对四旋翼无人机在垂直状态㊁前飞状态下的气动性进行了计算ꎬ为设计四旋翼无人机的总体布局提供了有效依据ꎮ综合上述研究结果ꎬ四旋翼无人机在工作时旋翼间存在气动干扰ꎬ需要深入分析气动干扰原理ꎮ本文采用ＣＦＤ计算方法对四旋翼无人机旋翼的气动性进行研究ꎬ通过分析不同旋翼间距下四旋翼无人机旋翼的气动性变化规律确定最佳的气动布局方案ꎮ１㊀数学模型１.１㊀流场分析控制方程考虑到空气黏性的作用ꎬ四旋翼流场的控制方程采用不可压Ｎａｖｉｅｒ￣Ｓｔｏｋｅｓ方程ꎬ其质量守恒方程与动量守恒方程[９]分别为∂ｖｉ∂ｘｉ＝０(１)∂∂ｔ(ρｖｉ)＋∂∂ｘｊ(ρｖｉｖｊ)＋∂ｐ∂ｘｉ＝∂∂ｘｊμ∂ｖｉ∂ｘｊ－ρｖᶄｉｖᶄｊæèçöø÷(２)式中:ｔ为时间ꎻｘｉ㊁ｘｊ分别为ｉ方向和ｊ方向上的坐标ꎻｖｉ㊁ｖｊ为ｉ方向和ｊ方向的瞬时速度ꎻρ㊁ｐ㊁μ分别为流体的密度㊁静压力和动力黏度ꎻｖᶄｉ㊁ｖᶄｊ为ｉ方向和ｊ方向上的脉冲速度ꎻｖᶄｉｖᶄｊ为脉冲速度乘积的时均值ꎮ式(２)中雷诺应力项(－ρｖᶄｉｖᶄｊ)须附加湍流模型使控制方程封闭ꎮ１.２㊀湍流模型为准确模拟四旋翼无人机旋翼的流场ꎬ本文使用ＳＳＴｋ￣ω湍流模型[１０]ꎮ该模型结合了传统的ｋ￣ω计算模型与ｋ￣ε计算模型ꎬ更兼具了ｋ￣ε模型对远场条件依赖性较小及ｋ￣ω模型对近壁面模拟精度相对较高等特点[１１]ꎬ其具体模型表示为∂∂ｔ(ρｋ)＋∂∂ｘｊ(ρｋｖｊ)＝Ｐ－β∗ρｋω＋Ｄｋ(３)∂∂ｔ(ρω)＋∂∂ｘｊ(ρωｖｊ)＝Ｐ－βρω２＋Ｄω＋Ｃω(４)式中:ｋ为湍流动能ꎻω为湍流耗散率ꎻＰ为湍流动能的生成项ꎻβ∗ρｋω和βρω２为耗散项ꎬ其中β∗和β为常数系数ꎻＤｋ和Ｄω为ｋ㊁ω的扩散项ꎻＣω为交叉扩散项ꎻ∂∂ｔ(ρｋ)㊁∂∂ｔ(ρω)为瞬态项ꎻ∂∂ｘｊ(ρｋｖｊ)㊁∂∂ｘｊ(ρωｖｊ)为对流项ꎮ２㊀仿真模型与设置２.１㊀旋翼几何模型四旋翼无人机的旋翼布局常规方式有两种: Ｘ 型布局和 十 型布局ꎮ 十 型布局具有控制简单㊁耦合参数小的优点ꎬ而 Ｘ 型布局的优点是四旋翼无人机所需平衡力矩小㊁飞行更稳定[１２]ꎮ因此ꎬ本文微型四旋翼无人机采用 Ｘ 型旋翼布局方式ꎮ旋翼选用ＨＱＰｒｏｐ３０２０３英寸桨叶ꎬ桨叶数为４ꎬ桨叶直径Ｄ为７６.２ｍｍꎮ为抵消反旋扭矩ꎬ采用相邻旋翼旋转方向相反㊁对角旋翼旋转方向相同的布局方式[１３]ꎮ本文采用三维设计软件ＣａｔｉａＶ５建立微型四旋翼三维模型ꎬω１㊁３６第５期㊀㊀㊀㊀㊀李碧森等:不同旋翼间距的微型无人机旋翼气动性分析ω２㊁ω３㊁ω４分别为１号㊁２号㊁３号㊁４号旋翼工作转速ꎬ转速为２７６００ｒ/ｍｉｎꎬ转速方向如图１所示ꎮ按参考文献[１４]的旋翼间距取值ꎬ为提高普遍性ꎬ旋翼间距方案取值分别为１.４Ｄ㊁１.６Ｄ㊁１.８Ｄ㊁２Ｄ㊁２.２Ｄ㊁２.４Ｄ㊁２.６Ｄ㊁２.８Ｄ和３Ｄꎮ图１㊀微型四旋翼三维模型２.２㊀网格划分与流场设置本文采用Ｆｌｕｅｎｔ软件进行流场的建模与计算ꎮ四旋翼的流场有５个计算域ꎬ包括内部的４个旋转域和外部的１个静止域ꎮ对于旋转域和静止域ꎬ采用四面体网格划分ꎬ旋翼表面网格尺寸为０.４ｍｍꎬ并在旋翼附近进行网格加密处理ꎮ旋转域网格尺寸为８ｍｍꎬ静止域网格尺寸为５０ｍｍꎮ旋转域网格数量各约为２８万ꎬ静止域网格数量约为１３万ꎬ总网格数量约为１２７万ꎮ单元质量为０.８３４８ꎬ满足流体网格质量要求ꎮ网格划分结果如图２所示ꎮ图２㊀网格划分结果２.３㊀网格计算方法设置在Ｆｌｕｅｎｔ软件中ꎬ滑移网格法相较于多重参考系法对螺旋桨扭矩的模拟结果误差更小ꎮ升力方面ꎬ两种模型的模拟结果相差不大ꎬ当升力较大时ꎬ两种模型模拟得到的压力分布及速度分布较为相似ꎬ但对于高负荷情况ꎬ滑移网格模型可以更好地捕捉桨叶的压力分布及桨盘面处的速度分布情况[１５]ꎮ因此ꎬ本文采用滑移网格法ꎮ３㊀结果与分析３.１㊀旋翼升力分析应用ＳＳＴｋ￣ω湍流模型ꎬ分别计算孤立的单旋翼和本文选取的旋翼间距下四旋翼气动性能ꎬ并在无人机动力系统测试台[１６]测得试验结果ꎮ旋翼平均升力的仿真与试验结果对比如图３所示ꎮ图３㊀平均升力的仿真与试验结果对比图㊀㊀由图３可知ꎬ四旋翼无人机处在悬停状态时旋翼间存在气动干扰ꎬ该干扰会随着旋翼间距增大而先增大后减小ꎬ直至消失ꎮ仿真结果与试验结果相比较ꎬ四旋翼误差最大值为０.４３％ꎬ单旋翼最大误差为０.１３％ꎮ虽然存在一定的误差ꎬ但仿真得到的升力随旋翼间距的变化趋势与试验结果一致ꎮ旋翼间距为１.４~１.８Ｄ时ꎬ旋翼的平均升力不断减小ꎬ说明增大间距对平均升力有一定的抑制作用ꎬ气动干扰不断加强ꎮ旋翼间距为１.８Ｄ时ꎬ旋翼的平均升力损失最严重ꎬ损失率为３.５％ꎬ此间距气动干扰最严重ꎮ旋翼间距为１.８~３Ｄ时ꎬ旋翼的平均升力不断增大ꎬ说明随着间距的增大ꎬ该种抑制平均升力的作用不断减弱ꎬ直至消失ꎬ也说明了随着间距的增加ꎬ气动干扰不断减弱ꎮ当旋翼间距为２.８Ｄ时ꎬ旋翼的平均升力高于４个孤立单旋翼的总升力ꎬ可认为旋翼之间气动４６沈㊀阳㊀理㊀工㊀大㊀学㊀学㊀报㊀㊀第４２卷干扰对平均升力的负面影响基本消失ꎬ此时ꎬ旋翼间的气动干扰对平均升力反而产生促进作用ꎬ提高了四旋翼的气动性能ꎮ３.２㊀旋翼扭矩分析经计算ꎬ旋翼平均扭矩的仿真结果与试验结果如图４所示ꎮ图４㊀平均扭矩对比图㊀㊀由图４可知ꎬ仿真结果与试验结果相比较ꎬ四旋翼误差最大值为３.７％ꎬ单旋翼最大误差为０.６７％ꎮ虽然存在一定的误差ꎬ但仿真得到的扭矩随旋翼间距的变化趋势与试验结果一致ꎮ四旋翼无人机处在悬停状态时ꎬ旋翼间距为１.４~１.８Ｄ时ꎬ平均扭矩不断减小ꎬ说明旋翼间的气动干扰会使平均扭矩降低ꎮ旋翼间距１.８Ｄ时ꎬ平均扭矩的损失最为严重ꎬ损失率为２０.２５％ꎬ说明旋翼间距变化对平均扭矩影响较大ꎮ旋翼间距为１.８~３Ｄ时ꎬ平均扭矩不断增大ꎬ说明随着间距的增大ꎬ扭矩的损失不断减小ꎬ直至消失ꎮ当旋翼间距为２.８Ｄ时ꎬ平均扭矩恢复至单旋翼旋转时扭矩的大小ꎬ可认为旋翼之间气动干扰对平均扭矩的影响基本消失ꎮ３.３㊀旋翼流速分析在工作转速下ꎬ经仿真计算ꎬ取机头方向的旋翼速度云图ꎮ经过对比后发现ꎬ旋翼间距为１.４Ｄ㊁１.８Ｄ㊁２.４Ｄ㊁２.８Ｄ时特征较为典型(下文中均称为典型旋翼间距)ꎬ旋翼速度云图如图５所示ꎮ图５㊀典型旋翼间距下旋翼速度云图㊀㊀观察图５可知ꎬ随着距离旋翼表面越近ꎬ气流速度以一定的梯度逐渐增大ꎬ旋翼间流场速度呈Ｕ型分布ꎮ下洗流是影响四旋翼流场的主要因素:当旋翼间距为１.４Ｄ时ꎬ旋翼间速度部分交融面积较大ꎬ干扰比较剧烈ꎬ相邻旋翼的下洗流相互吸引㊁缠绕ꎬ形成不规则的涡流ꎻ随着旋翼间距的增大ꎬ相邻旋翼之间速度较大的绿色区域逐渐分开ꎬ说明下洗流间的相互干扰作用逐渐变弱ꎻ在旋翼间距等于２.８Ｄ时ꎬ下洗流的相互干扰基本消失ꎮ３.４㊀旋翼压强分析四旋翼相邻旋翼转向相反ꎬ相对旋翼转向相５６第５期㊀㊀㊀㊀㊀李碧森等:不同旋翼间距的微型无人机旋翼气动性分析同ꎬ其布局具有对称性ꎮ经工作转速下仿真计算ꎬ选取不同间距时相邻旋翼同相位时的反桨ꎬ图６为０.８倍半径处的压强云图ꎬ以此观察桨尖附近的压强分布ꎮ图６㊀典型旋翼间距下０.８倍旋翼半径处压强云图㊀㊀由图６可见ꎬ旋翼转动时较大范围的负压区在旋翼上表面产生ꎬ较大范围的正压区在旋翼下表面产生ꎮ由于旋翼在转动过程中将旋翼上方的空气排向旋翼下方ꎬ旋翼上方由于空气减少而压力减小ꎬ从而造成负压区ꎬ而下方则会造成正压区ꎬ旋翼升力由此而来ꎮ旋翼上表面低压区与下表面高压区越靠近桨尖附近处压差越大ꎬ说明旋翼桨尖附近处的上下表面之间的压差是旋翼升力的主要来源ꎮ对比图６中各图ꎬ桨尖附近处正负压区域的面积随旋翼间距变化而变化ꎬ旋翼间距由１.４Ｄ增加至１.８Ｄ时ꎬ可看出负压区域面积增大ꎬ正压区域面积减小ꎬ表明桨尖附近压差减小ꎬ即表示旋翼升力减小ꎻ旋翼间距由１.８Ｄ增加至２.８Ｄ时ꎬ可看出负压区域面积减小ꎬ正压区域面积增大ꎬ表明桨尖附近压差增加ꎬ旋翼升力增大ꎬ与仿真计算结果相符ꎬ是不同旋翼间距下翼间气动干扰程度不同导致的ꎮ为进一步观察翼间干扰对升力的影响ꎬ取桨盘下方５ｍｍ处观察其压强分布情况ꎬ结果如图７所示ꎮ由图７可知ꎬ旋翼下表面浆尖附近处为正压区ꎬ浅蓝色区域为翼间气动干扰形成的负压区ꎬ负压区的大小直接影响四旋翼整体气动性能ꎮ旋翼间距１.４Ｄ时负压面积较大ꎬ４个旋翼之间的浅蓝色区域相互交融ꎬ存在气动干扰ꎻ旋翼间距增大到１.８Ｄ时负压区面积最大ꎬ４个旋翼之间的浅蓝色区域互相交融ꎬ且浅蓝色区域颜色加深ꎬ表明此间距干扰剧烈ꎬ性能最差ꎬ升力最小ꎻ旋翼间距增大到２.４Ｄ时ꎬ负压区面积减小ꎬ部分浅蓝色区域交６６沈㊀阳㊀理㊀工㊀大㊀学㊀学㊀报㊀㊀第４２卷图７㊀典型旋翼间距下桨盘下方５ｍｍ处压强云图融ꎬ气动干扰减弱ꎬ升力增加ꎻ旋翼间距增加到２.８Ｄ时负压区面积最小ꎬ且４个旋翼之间的浅蓝色区域不相互接触ꎬ可认为气动干扰基本消失ꎬ其性能最好ꎬ产生的升力最大ꎮ４㊀结论本文通过分配不同的旋翼间距ꎬ仿真了微型四旋翼无人机悬停时的流场ꎬ研究其气动性ꎮ通过分析ꎬ得到了以下结论ꎮ１)通过三维建模与ＣＦＤ仿真模拟ꎬ对微型四旋翼无人机不同旋翼间距下的旋翼气动性能进行分析ꎬ相较常用的多重参考系法ꎬ本文采用的滑移网格法可以更加准确地模拟旋翼的状态ꎮ２)悬停状态下ꎬ微型四旋翼无人机旋翼间的流场相互干扰ꎬ随旋翼间距的增大而先增强后减弱ꎬ直至消失ꎮ旋翼间距为１.８Ｄ时ꎬ气动干扰最强烈ꎮ旋翼间距增大到２.８Ｄ后ꎬ流场对整体气动性能产生增强作用ꎮ３)若对设计尺寸比较敏感ꎬ旋翼间距可选大于１.８Ｄꎬ其中旋翼间距２.８Ｄ为微型四旋翼无人机旋翼的最佳气动布局ꎮ按此间距布局ꎬ旋翼间气动干扰最小ꎬ升力损失最小ꎻ若对设计尺寸不敏感ꎬ旋翼间距可选大于２.８Ｄꎮ本文的计算分析可为设计微型四旋翼无人机提供参考ꎬ揭示的旋翼气动性变化规律对工程实践具有重要的指导意义ꎮ参考文献:[１]前瞻产业研究院无人机研究小组.我国无人机行业发展现状与前景分析[Ｊ].军民两用技术与产品ꎬ２０２０ꎬ４４１(７):１０－１９.[２]吕宝亮ꎬ史春景ꎬ郝永平ꎬ等.共轴双旋翼无人机的建模与动力学仿真[Ｊ].机械工程与自动化ꎬ２０２１ꎬ２２９(６):５７－５９.[３]雷瑶ꎬ纪玉霞.小型共轴旋翼自然来流下的抗风扰气动特性分析[Ｊ].兵工学报ꎬ２０１８ꎬ３９(６):１２２５－１２３２.[４]王博ꎬ招启军ꎬ徐国华.基于动量源方法的直升机旋翼/机身流场数值模拟[Ｊ].直升机技术ꎬ２００８ꎬ１５５(３):２５－３０.[５]刘雪松ꎬ昂海松ꎬ肖天航.悬停状态旋翼间干扰对四旋翼升力影响分析[Ｊ].航空工程进展ꎬ２０１４ꎬ５(２):１４８－１５３.[６]ＨＷＡＮＧＪＹꎬＪＵＮＧＭＫꎬＫＷＯＮＯＪ.Ｎｕｍｅｒｉｃａｌｓｔｕｄｙｏｆａｅｒｏｄｙｎａｍｉｃｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆａｍｕｌｔｉｒｏｔｏｒｕｎ￣ｍａｎｎｅｄ￣ａｅｒｉａｌ￣ｖｅｈｉｃｌｅｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｉｒｃｒａｆｔꎬ２０１５ꎬ５２(３):８３９－８４６.[７]齐书浩ꎬ刘素娟ꎬ张文明ꎬ等.低雷诺数下微型四旋翼飞行器气动和振动特性分析[Ｊ].噪声与振动控制ꎬ２０１３ꎬ３３(５):５３－５７.[８]王策ꎬ唐正飞ꎬ徐培ꎬ等.四旋翼无人机流场及气动干扰数值模拟研究[Ｊ].飞行力学ꎬ２０１８ꎬ３６(４):８３－８７.[９]翁佳文ꎬ邵伟平ꎬ郝永平ꎬ等.基于流固耦合的共轴双旋翼气动性分析[Ｊ].沈阳理工大学学报ꎬ２０２２ꎬ４１(４):７８－８３.[１０]ＭＥＮＴＥＲＦＲ.Ｔｗｏ￣ｅｑｕａｔｉｏｎｅｄｄｙ￣ｖｉｓｃｏｓｉｔｙｔｕｒｂｕ￣ｌｅｎｃｅｍｏｄｅｌｓｆｏｒｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ[Ｊ].ＡＩＡＡＪｏｕｒｎａｌꎬ１９９４ꎬ３２(８):１５９８－１６０５.[１１]杨祥生ꎬ赵宁ꎬ田琳琳.基于改进ｋ￣ωＳＳＴ模型的风力机尾流数值模拟[Ｊ].太阳能学报ꎬ２０１７ꎬ３８(４):９２０－９２７.(下转第７５页)７６第５期㊀㊀㊀㊀㊀李碧森等:不同旋翼间距的微型无人机旋翼气动性分析２)针对由多段贝塞尔曲线构成的修整曲线ꎬ研究了丈量法轨迹规划算法ꎬ降低了规划难度ꎮ３)采用Ｄ￣Ｈ建模方法ꎬ建立了修整机械臂的正逆运动学模型ꎬ打通了机械臂轨迹规划和控制的通道ꎮ４)借助视觉定位技术ꎬ进行了跳台修整控制算法的现场测试并对比人工修整效果ꎬ验证了机械臂修整轨迹控制研究的有效性ꎮ参考文献:[１]龙樟ꎬ李显涛ꎬ帅涛ꎬ等.工业机器人轨迹规划研究现状综述[Ｊ].机械科学与技术ꎬ２０２１ꎬ４０(６):８５３－８６２.[２]ＹＥＨＳＳꎬＳＵＨＣ.ＩｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆｏｎｌｉｎｅＮＵＲＢＳｃｕｒｖｅｆｉｔｔｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓｏｎＣＮＣｍａｃｈｉｎｅｓ[Ｊ].ＴｈｅＩｎｔｅｒ￣ｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｄｖａｎｃｅｄＭａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏ￣ｇｙꎬ２００９ꎬ４０(５－６):５３１－５４０.[３]ＷＡＮＧＪＢꎬＹＡＵＨＴ.Ｒｅａｌ￣ｔｉｍｅＮＵＲＢＳｉｎｔｅｒｐｏｌａ￣ｔｏｒ:ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｔｏｓｈｏｒｔｌｉｎｅａｒｓｅｇｍｅｎｔｓ[Ｊ].ＴｈｅＩｎｔｅｒ￣ｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｄｖａｎｃｅｄＭａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏ￣ｇｙꎬ２００９ꎬ４１(１１－１２):１１６９－１１８５.[４]袁旭华ꎬ刘羽ꎬ林喜辉.机械臂时间最优轨迹的样条曲线拟合与智能规划[Ｊ].机械设计与制造ꎬ２０２２(９):１６２－１６７.[５]董甲甲ꎬ王太勇ꎬ董靖川ꎬ等.改进Ｂ样条曲线应用于６Ｒ机器人轨迹优化[Ｊ].中国机械工程ꎬ２０１８ꎬ２９(２):１９３－２００.[６]张跃明ꎬ薛奇ꎬ纪姝婷.满足曲率约束的Ｂ样条曲线连续路径平滑方法[Ｊ].华中科技大学学报(自然科学版)ꎬ２０２２ꎬ５０(５):５９－６５ꎬ７２.[７]孔庆博ꎬ袁亮ꎬ蒋伟.一种改进的工业机器人轨迹规划方法研究[Ｊ].机械传动ꎬ２０１９ꎬ４３(２):３０－３６. [８]王旭浩ꎬ张华.多轨迹段平滑过渡的前瞻插补算法[Ｊ].计算机系统应用ꎬ２０２０ꎬ２９(４):１１８－１２５. [９]倪晓伟ꎬ黄昕ꎬ祝润泽.一种高效的机器人自由曲线运动位姿同步规划方法[Ｊ].机床与液压ꎬ２０２１ꎬ４９(５):３４－３９ꎬ５９.[１０]ＬＩＸＣꎬＧＡＯＸＦꎬＺＨＡＮＧＷꎬｅｔａｌ.ＴｈｅｃｕｂｉｃＢ￣ｓｐｌｉｎｅｔｒａｊｅｃｔｏｒｉｅｓｗｉｔｈｔｈｅｂｏｕｎｄａｒｙｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｏｆｎｕｌｌｖｅｌｏｃｉｔｉｅｓａｎｄａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎｓ[Ｃ]//ＡｎｎｕａｌＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＣＹＢＥＲＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｎＡｕｔｏｍａｔｉｏｎꎬＣｏｎｔｒｏｌꎬａｎｄＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＳｙｓｔｅｍｓ.ＪｉａｘｉｎｇꎬＣｈｉｎａ:ＩＥＥＥꎬ２０２１:２５９－２６４.[１１]陆原超ꎬ周俊荣ꎬ雷焱焱ꎬ等.６Ｒ机器人过路径点的轨迹规划与ＭＡＴＬＡＢ仿真[Ｊ].机械工程师ꎬ２０２０(１０):１３－１５ꎬ１８.[１２]朱庆浩ꎬ臧强ꎬ岳华ꎬ等.６Ｒ工业机器人的运动学分析与仿真[Ｊ].中国科技论文ꎬ２０２０ꎬ１５(８):９５３－９５８.[１３]ＶＩＬＬＡＬＯＢＯＳＪꎬＳＡＮＣＨＥＺＩＹꎬＭＡＲＴＥＬＬＦ.Ｓｔａ￣ｔｉｓｔｉｃａｌｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆＤｅｎａｖｉｔ￣Ｈａｒｔｅｎｂｅｒｇｂａｓｅｄｉｎ￣ｖｅｒｓｅｋｉｎｅｍａｔｉｃｓｏｌｕｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅＵＲ５ｒｏｂｏｔｉｃｍａｎｉｐｕｌａ￣ｔｏｒ[Ｃ]//ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＥｌｅｃｔｒｉｃａｌꎬＣｏｍ￣ｐｕｔｅｒꎬＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＭｅｃｈａｔｒｏｎｉｃｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ.ＭａｕｒｉｔｉｕｓꎬＭａｕｒｉｔｉｕｓ:ＩＥＥＥꎬ２０２１:１－６.[１４]孙龙ꎬ李长勇ꎬ陈立新ꎬ等.六自由度机械臂的运动学分析和轨迹规划研究[Ｊ].煤矿机械ꎬ２０２１ꎬ４２(３):４１－４４.[１５]云磊.牛顿迭代法的ＭＡＴＬＡＢ实现[Ｊ].信息通信ꎬ２０１１(６):２０－２２.(责任编辑:和晓军)(上接第６７页)[１２]陈明.四旋翼植保无人机的总体设计及其气动特性分析[Ｄ].天津:河北工业大学ꎬ２０１７.[１３]张宏乐ꎬ钱建平ꎬ郭淳ꎬ等.悬浮弹多旋翼悬浮装置翼间气动干扰特性分析[Ｊ].兵器装备工程学报ꎬ２０２１ꎬ４２(７):２５－２９.[１４]雷瑶ꎬ王恒达ꎬ叶艺强ꎬ等.微型四旋翼飞行器最佳旋翼间距布局研究[Ｊ].计算力学学报ꎬ２０２０ꎬ３７(４):４１２－４１６.[１５]陈志明ꎬ袁剑平ꎬ严谨ꎬ等.基于ＭＲＦ方法和滑移网格的螺旋桨水动力性能研究[Ｊ].船舶工程ꎬ２０２０ꎬ４２(Ｓ１):１５７－１６２ꎬ３１１.[１６]邵伟平ꎬ鞠世茂ꎬ徐九龙ꎬ等.共轴双旋翼无人机动力系统试验台研究[Ｊ].沈阳理工大学学报ꎬ２０２１ꎬ４０(５):６６－７０ꎬ９４.(责任编辑:和晓军)５７第５期㊀㊀㊀刘㊀拓等:滑雪跳台修整机械臂轨迹控制方法。
基于伴随理论的无人机气动弹性优化
第 22卷第 10期2023年 10月Vol.22 No.10Oct.2023软件导刊Software Guide基于伴随理论的无人机气动弹性优化黄胤铮1，王晓喆2，王柳青1（1.北京航空航天大学飞行学院；2.北京航空航天大学无人系统研究院，北京 100083）摘要：无人机的应用日益广泛，其轻量化、低成本与高效能的设计需求不断提高。
随着结构柔度的增加，优化设计过程中多学科耦合效应愈发突出，因此高效的气动弹性优化方法是提升无人机整体性能的重要途径。
结合气动涡格法与结构有限元法，通过松耦合的方式开展气动弹性分析，基于伴随理论和序列二次规划法实现快速的非线性敏度优化。
分别针对长航时和高机动两类典型无人机，以最小燃油消耗为目标，对机翼的气动外形和空间梁结构等参数进行优化设计。
结果表明，该气动弹性优化方法可充分考虑无人机的气动弹性效应，在满足结构安全的条件下实现整体性能的提升，并大幅提高设计效率。
关键词：无人机；气动弹性；优化设计；伴随理论；序列二次规划法DOI：10.11907/rjdk.231622开放科学（资源服务）标识码（OSID）：中图分类号：TP391.9 文献标识码：A文章编号：1672-7800（2023）010-0026-07Aeroelastic Optimization of UAVs Based on Adjoint TheoryHUANG Yinzheng1， WANG Xiaozhe2， WANG Liuqing1（1.Flying College， Beihang University；2.Institute of Unmanned System， Beihang University， Beijing 100083， China）Abstract：The application of unmanned aerial vehicles （UAVs） is becoming increasingly widespread， with growing demands for lightweight，cost-effective， and high-performance designs. As structural flexibility increases， multidisciplinary coupling effects become more prominent. Therefore， efficient aerodynamic-structural optimization methods are crucial for enhancing the overall performance of UAVs. This paper com⁃bines the aerodynamic vortex lattice method and the structural finite element method to conduct aerodynamic-structural analysis in a loosely coupled manner. Rapid nonlinear sensitivity optimization is achieved using adjoint theory and sequential quadratic programming. For two typi⁃cal UAV types， long-endurance， and high-maneuverability UAVs， the aerodynamic shape of the wings and parameters of the spatial beam structure are optimized to minimize fuel consumption. The results show that the proposed aerodynamic-structural optimization method can ade⁃quately consider the aerodynamic-structural effects of UAVs. Under the condition of satisfactory structural safety， it can enhance overall per⁃formance and significantly improve design efficiency.Key Words：UAV； aeroelasticity； optimization； adjoint theory； sequential quadratic programming0 引言无人机因具有体积小、成本低、对恶劣环境适应性好等优点，在民用和军用领域均有巨大的应用潜力［1］。
无人机飞行仿真技术解决方案
无人机飞行仿真技术解决方案如今无人机工况条件日趋复杂恶劣,任务要求精度很高,同时需要保证无人机较高的可靠性;所以无人机系统复杂性与日俱增,开发难度极大,开发周期漫长,同时也阻碍了相应控制系统的迭代更新;恒润科技在无人机飞行领域涉及无人机仿真系统建模、无人机系统半实物仿真等相关领域的研究,并承接过大量关于无人机飞行仿真技术的项目,拥有丰富的无人机飞行仿真建模与调试经验;恒润科技在无人机飞行仿真领域能够提供多种服务,包括：➢提供全方位评价飞机系统品质的仿真平台；➢提供全数字通用无人机飞行仿真系统模型；➢提供导航系统、飞行控制系统、发动机控制系统等无人机各分系统的模型仿真；➢在无人机总体方案论证阶段,通过替换或修改无人机的气动数据、总体数据,利用飞行仿真系统给出的仿真结果进行定性定量分析；在无人机设计验证阶段,利用无人机飞行仿真系统提供的模型数据和设备接口,与无人机系统的真实部件进行连接,开展各种飞行仿真试验；解决方案无人机仿真模型采用MATLAB/Simulink实现,其中无人机的飞行动力学模型、控制模型、导航模型等通过Simulink搭建实现,仿真模型的参数设置通过MA TLAB开发实现;系统的组成如下图所示：图1 无人机仿真模型组成图仿真所使用的无人机飞行仿真系统模型结构如1所示,图中仿真系统主要由环境模块、无人机系统模块、参数设置模块、操纵杆信号处理模块等部分组成;主要关键技术如下：1)环境模块在环境模块中主要考虑了地形因素、风场因素、大气状态因素与重力加速度因素;其中地形环境可根据用户需要自行设置,风场部分通过simulink的自带风切变模块、紊流模块与离散突风模块构造了较为一般化的自然风;2)操纵杆信号处理模块无人机飞行仿真系统模型支持操纵杆控制,可接收操纵杆发送的油门指令、无人机姿态调节指令和升降指令,并利用接收到的指令数据进行模型解算,实现对无人机姿态和飞行高度的控制,方便用户模拟对无人机的驾驶;3)无人机系统模块无人机系统模块如下图所示,该模块包含了无人机本体动力学模型、导航、发动机以及控制等所有功能模块;首先,制导模块向控制模块给出当前飞行阶段的轨迹姿态指令信号,这些信号在控制模块中通过针对无人机模型设计的控制律解算出完成飞行任务各个舵面所需的偏转量与发动机推力所需的调整量,并将这些操控数据传递给无人机动力学模型;无人机动力学模型根据当前的运动状态与操纵数据,计算作用在无人机上的所有外力、力矩,这些计算还依赖于模型初始化时定义的无人机各项气动导数数据,这些数据可在模块初属性中更改;得到了合外力与力矩后,根据六自由度动力学模块就可解算出无人机新的运动状态数据,这些数据会继续迭代到气动力与环境参数计算模块中继续解算无人机模型后续的运动状态,如此循环迭代求解一段时间之内无人机的各项飞行参数;图 2 无人机系统模块结构4)参数设置界面无人机仿真系统的运行需要详细的无人机数据的支持,这些数据中有一部分与无人机本体特性有关,不需要经常改动如气动导数,而有一部分参数可能经常随飞行阶段或飞机状态的改变发生变化如重量、惯矩等;仿真系统在设计过程中将不需经常改动的数据定义在模型初始化的与处理程序中供模型调用,将可能经常变动的参数通过一个单独设计的参数设置界面进行定义;每次运行模型之前,用户可在该界面中对无人机的各项参数进行快速修改;在参数配置界面中,用户可针对仿真与环境、几何参数、初始运动状态、执行机构特性和航迹参数设置五部分参数进行快速设置;界面中默认填充无人机原始的各项数据,用户可点击“清空”将该部分已填充项清空,点击“默认”可将原始默认值重新填充到各项目中; 5)多种试验构型在闭环系统中,导航系统、飞行控制系统、发动机控制系统等各分系统既可以是全数字的仿真模式,用于前期算法研究和确认；也可以任意替换实物产品,构成实时仿真模式,用于实物产品的试验验证;主要优势恒润科技可独立完成无人机仿真模型的总体设计、研发、调试和项目交付等工作;并拥有独特的优势：➢专业的无人机仿真建模技术；➢专业的无人机仿真系统设计实施能力；➢丰富的工程实践经验与半实物仿真经验；➢齐全的专业队伍,分工协作包括导航系统建模团队、飞行控制系统团队、发动机控制系统团队、半实物仿真系统团队等；➢完善的管理体系支撑;客户收益采用恒润科技的无人机飞行仿真技术,客户可以获得以下收益：➢快速完成无人机系统方案的可行性论证,大大提升其灵活性与经济性；➢可验证飞行任务的可行性；➢快速验证无人机系统设计结果；➢提高飞机系统试验、调试和训练过程中的安全性；➢缩短无人机飞行仿真系统开发周期,降低研制费用；➢为研发任务提供巨大便利,进一步提升了系统更新迭代速度,可适应市场需求环境的快速变化;。
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效果 。
关键词 ： 无人机 ； 紧密编队 ； 气动耦合 ； 升阻比 中图分 类号： Ｖ ２ ７ ９ 文献标识码 ： Ｂ
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第 ３ ２ 卷 第Ｏ ８ 期
文章编号 ： １ ０ ０ ６— ９ ３ ４ ８ （ ２ ０ １ ５ ） ０ ８— ０ ０ ９ ４— ０ ５
计
算
机
仿
真
２ ０ １ ５ 年０ ８ 月
无 人 机 紧 密 编 队 气 动 耦 合 分 析 与 仿 真
李 博， 李 学仁 ， 杜 军， 张 鹏
（ 空军工程大学航空航 天工程学 院， 陕西 西安 ７ １ ０ ０ ３ ８ ） 摘 要： 研究多无人机紧密编队气动耦合 问题 。为准确描述翼尖尾涡衰减 模型 ， 并分 析无 人机紧密编 队飞行 中提高气 动效 率
的最佳空 间位置 ， 提出了一种采用 Ｂ ｕ ｒ ｎ ｈ ａ ｍ马蹄涡模型 的双机编队气动耦合分析方法 。首先对无人机编队 中僚机进行受力
状态分析 ， 然后建立以长机机翼质点 为原点 的机体坐标轴系 ， 并根据 Ｂ ｕ ｎｈ ｒ ａ ｍ马蹄 涡模 型建立僚机 的诱 导上洗速度 和诱 导 侧洗速度 的数学公式 ， 最后在不同空间平 面内对僚机的诱导速度和升阻力系数 进行 仿真。仿真结果 表明 ， 在双机 紧密编队 队形中 ， 僚机通过调整 自身位置可以利用 长机尾 涡气动效 应来减小 阻力 ， 提高 升阻 比， 达到节省燃 油从而提 高续航 能力的