Оптимизация режима многосегментного парения беспилотного летательного аппарата в гетерогенной полетной зоне


DOI: 10.34759/trd-2022-127-17

Авторы

Асланова А. Б.

Национальное аэрокосмическое агентство Азербайджана, ул. Ахундова Сулеймана Сани, 1, Баку, AZ1115, Азербайджанская Республика

e-mail: aslanova.a.b.@mail.ru

Аннотация

Теплые потоки воздуха, возникающие из-за более высокого нагрева поверхности Земли солнечными лучами, позволяют осуществить летательными аппаратами полет в режиме парения. Нагретые потоки воздуха организованно восходят наверх вдоль возвышенных зон ландшафта местности, что позволяют пилотам осуществить полет в режиме парения используя восходящие потоки, нередко достаточно скрученные из-за воздействия ветра. Для увеличения времени полета БПЛА используют такие меры как оптимизация аэродинамической формы, установка солнечных панелей, увеличение крыльев для повышения подъемной силы, использование термальных потоков воздуха для перехода в режим парения. Однако вопросы адаптивной реализации режима парения в воздухе с учетом сложной сцены посегментного изменения аэродинамических сил путем динамического изменения площади крыльев БПЛА еще не рассмотрены. Статья посвящена оптимизации режима парения беспилотных летательных аппаратах в условиях направленных потоков воздуха. Сформулирована задача оптимизации полета БПЛА в режиме парения в условиях восходящего потока нагретого воздуха в гетерогенной многосегментной полетной зоне. В качестве критерия оптимальности принято достижение минимума суммарной аэродинамической силы сопротивления, воздействующей на БПЛА. Допускается адаптивное управление площадью крыльев в зависимости от скорости восходящих потоков теплого воздуха. При этом зона полета гетерогенна может быть разделена на сегменты, где скорость восходящих потоков воздуха изменяется равномерно. Решение задачи оптимизации показало, что минимум суммарной аэродинамической силы сопротивления может быть достигнут при обратной кубической зависимости площади крыльев БПЛА от скорости восходящего воздушного потока.

Ключевые слова:

беспилотный летательный аппарат, аэродинамическое сопротивление, оптимизация, парение, адаптивное управление

Библиографический список

  1. Soaring Techniques Chapter 10. URL: https://www.scribd.com/document/24475859/Chapter-10-Basic-Soaring-Techniques
  2. Bencatel, J.T. De Sousa, A. Girard. Atmospheric flow field models applicable for aircraft endurance extension // Progress in Aerospace Sciences, 2013, vol. 61 (1). DOI:10.1016/j.paerosci.2013.03.001
  3. Allen. Updraft model for development of autonomous soaring uninhabited air vehicles // 44th AIAA Aerospace Sciences Meeting and Exhibit, 2006. DOI:10.2514/6.2006-1510
  4. Костяной Е.М. Повышение баллистической эффективности летательных аппаратов путем оптимизации их конструктивных параметров // Труды МАИ. 2011. № 45. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=25424&PAGEN_2=2
  5. Формалев В.Ф., Селин И.А. Тепловые волны в нелинейном анизотропном пространстве // Труды МАИ. 2010. № 37. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=13424
  6. Ким К.Х., Безвербый В.К., Гущин В.Н. Методика оптимизации с помощью неопределенных множителей Лагранжа основных проектных параметров реактивного аппарата вертикального взлета и посадки (АВВП) с управлением газовыми соплами // Труды МАИ. 2006. № 22. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=34098
  7. Захаров М.А. Анализ методики измерения комплексов аэродинамических производных в уcловиях требуемых углов атаки и скольжения // Труды МАИ. 2004. № 17. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=34200
  8. Юдин В.Н., Нгуен З.Х. Синтез алгоритма принятия решения о траектории воздушного объекта по данным радиолокационных наблюдений // Труды МАИ. 2003. № 12. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=34465
  9. Захаров М.А. Нестационарные составляющие коэффициентов нормальной силы и момента тангажа самолета, обусловленные горизонтальным оперением // Труды МАИ. 2003. № 11. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=34475
  10. Захаров М.А. Математическая модель коэффициентов аэродинамических характеристик в продольном движении летательного аппарата на больших углах атаки с учетом отрывного обтекания // Труды МАИ. 2002. № 9. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=34575
  11. Будкина Е.М. Нейросетевой метод оценивания параметров состояния летательного аппарата по результатам измерений // Труды МАИ. 2001. № 6. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=34637
  12. Панков А.Р., Попов А.С. Минимаксное оценивание движения летательного аппарата в условиях априорной стохастической неопределенности // Труды МАИ. 2002. № 7. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=34626
  13. Jie Chen, Zhiwei Shi, Menqbei Zhou, et al. Modeling and simulation of UAV static soaring based on multi-hole probe // AIP Advances, 2021. URL: https://doi.org/10.1063/5.0055276
  14. Zsuzsa Akos, Mate Nagu, Severin Leven, Tamas Vicsek. Thermal soaring flight of birds and unmanned aerial vehicles // Biological Physics, 2010. URl: https://doi.org/10.48550/arXiv.1012.0434
  15. Hauert S., Zufferey J.C., Floreano D. Evolved swarming without positioning information in aerial communication relay // Autonomous Robots, 2009, vol. 26 (1). DOI:10.1007/s10514-008-9104-9
  16. Tucker V. Gliding birds: The effect of variable wing span // Journal of Experimental Biology, 2001, pp. 13333-58.
  17. James Usevitch, David Usevitch, Daniel Fry. Optimization of High Endurance Single Wing UAV, 2016. URL: https://zenodo.org/record/49616/files/optimization-high-endurance1.pdf
  18. Drone Building and Optimization: How to Increase Your Flight Time, Payload and Overall Efficiency, Tyto Robotics. URL: https://www.tytorobotics.com/pages/ebook-landing
  19. Jack W. Langelaan. Long Distance / Duration Trajectory Optimization for Small UAVs // Guidance, Navigation and Control Conference, August 16-19. 2007, Hilton Head, South Carolina, USA.
  20. Эльсгольц Л.Э. Дифференциальные уравнения и вариационное исчисление. — М.: Наука, 1974. — 472 c.

Скачать статью

mai.ru — информационный портал Московского авиационного института

© МАИ, 2000—2024

 Вход