小型长航时太阳能无人机总体设计优化方法

为解决小型长航时太阳能无人机总体设计中能量获取过程精确度低、设计参数区间寻优困难的问题,基于能量平衡原理提出了"小型低空长航时太阳能无人机总体设计优化方法"。为准确表征太阳辐射强度,引入了大气质量和大气透明度系数,用直射辐射强度和散射辐射强度建立了无人机的太阳辐射模型;基于太阳能飞机能量原理,结合太阳辐射模型和能量关系,统计无人机质量分配并参数化建模,建立了能量平衡模型并进行了验证;提出跨夜剩余航时的概念,以跨夜剩余航时最大化为目标,利用遗传算法进行优化,得到最优设计参数和方案。以6月22日在西安执飞为例进行优化设计,研制试验样机进行了飞行试验。研究表明,验证机具备跨夜飞行能力。     

高空长航时无人机优化设计

采用实数编码、过滤和交叉限制机制、改进的惩罚机制,改进了标准遗传算法,建立了多目标遗传算法,使之可以克服标准遗传算法的缺陷,并将其应用于高空长航时无人机的优化设计中,以空机重量和最大升阻比为性能目标,得到了优化问题得Pareto解。结果表明,高空长航时无人机优化后的总体性能得到改善,说明该方法适用于高空长航时无人机总体方案的优化设计,对方案研究有一定参考价值。     

高空长航时无人机燃油系统设计与仿真

针对某型高空长航时无人机的燃油系统进行设计,对其各部分的组成、原理及作用进行系统的分析。根据方案要求在满足重心要求的情况下,对本机的燃油可用空间做出了详细的布置。计算在燃油消耗下的飞机重心变化,提出了分散调油的输油方案,解决了在给定重心活动范围的情况下供油顺序设计问题,并对飞机机翼油箱输油过程进行仿真研究。利用流体仿真软件FLOWMASTER对燃油系统进行建模与分析。对高空长航时无人机动力及燃油系统的应用具有很高的应用价值,也为此类型无人机燃油系统的设计和优化提供了理论方法。     

高原高空长航时太阳能无人机的初步研究

针对青藏高原地区对太阳能长航时无人机的需求,给出了低速大展弦太阳能无人机设计方案。该方案综合考虑无人机的任务载荷、长时巡航、能量的可靠性等方面,完成了无人机总体布局优化设计。在青藏高原4000m海拔高度完成试飞测试,在任务载荷为2.5kg时,无人机的相对飞行高度为4500m,巡航速度为75Km/h,飞行时间10h,抗风等级6级。测试结果表明该款太阳能无人机己达到设计指标要求,可在青藏高原地区推广使用。     

我国首型高空长航时无人机用涡轮增压内燃机研制成功

近日,我国首型高空长航时无人机用单级高压比涡轮增压内燃机在航天科工三院31所研制成功。自20世纪80年代,以美国为首的发达国家就开始研究用于高海拔环境下的涡轮增压内燃机,并因其具有经济性良好、高空推重比高、油耗低的独特技术优势,被广泛应用于无人机动力。近年来,我国周边形势日趋严峻,面对幅员辽阔的陆域与海域,无人机成为了我军边海岸防卫的重要力量。然而,我国这方面起步较晚,现役的无人机因动力原因,无法实现高原起降及高升限长航时飞行,一款高空长航时无人机用涡轮增压内燃机的需求迫在眉睫,北京动力机械研究所的该型涡轮增压内燃机就是在这样的背景下孕育而生的。     

太阳能无人机机翼几何非线性气动弹性分析

以大展弦比机翼为研究对象，结合几何非线性结构有限元建模方法与非线性气动力计算技术，提出了一种利用插值技术求解几何非线性气动弹性问题的方法。并以某太阳能无人机机翼缩比模型为例进行计算分析以及试验研究。研究结果表明：提出的方法得到非线性颤振解与常规方法得到的计算结果基本一致，但应用此方法后，不仅计算效率成倍提高，而且能规避常规方法中由于计算工况设定不合理可能导致的严重计算偏差。     

无尾飞翼式高空长航时无人机纵向控制律设计研究

以某无尾飞翼式高空长航时无人机为研究对象,分析了自然飞机在高空巡航状态时的纵向稳定性,介绍并改进了传统的无人机巡航状态纵向控制律设计方法。通过在Matlab/Simulink中建立仿真模型,对两种方法进行对比分析。分析结果表明,由于无人机飞控系统的自动驾驶仪是始终在环的,不必像传统方法一样考虑带有增稳的控制系统的稳定性。因此,改进的设计方法更适合于无尾飞翼式高空长航时无人机巡航状态的纵向飞行控制系统的设计。     

太阳能无人机能源系统参数的敏度分析

通过对太阳能无人机驻空过程中4个典型飞行阶段的特点分析,总结相应的功率变化模型,并通过分析此模型获得所需功率与质量、功率因子、展弦比密切相关的结论,并进一步分析了这三者对太阳能无人机的能源系统及整体设计的影响.通过对功率因子随攻角变化规律的分析研究,获得了满足飞行能量需求的攻角变化范围;考虑能量平衡,对太阳能无人机各子系统质量以及整体质量进行建模,分析翼展和展弦比对质量的影响,同时讨论了储能电池和太阳能电池质量对功率需求的影响.结合上述分析得出结论:随着翼展的增大,太阳能无人机所需功率有所增大;当翼展一定时,随着展弦比的增加,所需功率有所减小.     

太阳能无人机空中起飞设计

通常情况下,太阳能无人机从地面起飞需要消耗大量能量,必须携带质量较大的电池组,很大程度上降低了无人机的续航能力。基于此设计了无人机空中起飞系统,该系统由地面控制台、升空动力模块、传感器模块、空中定位及位置保持模块、起飞弹射系统和空中滑跑辅助系统组成。通过理论推导构建物理模型,对比了空中起飞和地面起飞的能量消耗,从而得出无人机空中起飞的方案。     

太阳能飞机的设计与制作

目前全球化能源危机,节能环保成为当今主旋律,如何更好地利用清洁能源就成为当务之急。提出了一种新的太阳能飞机,它是以太阳能电池转换太阳辐射能为能量来源,采用轻木等传统材料和新型复合材料制作。太阳能飞机不同于以往的以化学燃料为能量来源的飞机,在结构设计上也有很大的不同。该研究对新能源的开发利用具有很高的价值。     

长航时高燃油质量系数小型无人飞行器总体参数优化设计

针对长航时小型无人飞行器燃油消耗量大的特点,在指定航时并保证等高度等速度飞行的情况下,建立了活塞式螺旋桨发动机最小燃油消耗的数学模型;考虑几何外形及气动、结构、质量等之间的耦合关系,以飞行器初始质量最小为优化目标,基于多学科集成优化平台ModelCenter,利用遗传算法实现了飞行器总体参数的优化设计.算例结果表明,所建模型和采用的方法,对高燃油质量系数小型无人飞行器燃油计算及多学科设计优化有一定参考价值.     

一种太阳能驱动自行小车模型设计

利用四杆机构的工作特性,通过内联传动,完成以太阳能为动力源,能够自动转向并且按预定轨迹运行的自行小车模型设计,很好地利用了四杆机构的机械特性,达到了运用简单机构实现复杂运动的目的,同时也体现了低碳环保的理念.     

战术无人机群移动自组网的路由性能分析

提出了采用Ad hoc 移动自组网建立战术用无人机群的网络通信以实现战术无人机群的协同与控制,使用参考点组移动模型(RPGM)对战术用无人机群的运动进行仿真,分析了在战术无人机节点运动情况下移动自组网的路由协议性能.结果表明,Ad hoc网络可以有效地实现战术用无人机之间的网络通信问题,其中ADOV路由协议吞吐量大,更能适合网络拓扑的剧烈变化;而DSR则具有路由负载轻的特点,路由协议的性能也随结点移动速度的变化而发生显著改变. 因此为适应无人机群的不同战术任务,应根据战术任务的不同要求来选择不同的路由算法     

计算太阳能空调装置年制冷量的简化方法

基于对太阳能空调装置热性能的分析，运用无因次参数，建立了一种计算太阳能空调装置年制冷量的简化方法，并将简化方法所得到的结果与由实测的日照数据进行比较，论证了简化方法的正确性．     

太阳墙集热器干燥装置设计及研究

研制了一种太阳墙集热器型太阳能干燥装置,对其构造特点和工作原理作了讨论,并对其热性能和经济性能进行了评价.试验结果表明,该装置具有干燥效率高、投资低等优点.     

太阳电池减反射膜设计与分析

根据光学薄膜原理，利用计算机程序对太阳电池减反射膜进行模拟仿真，得到反射率R(λ)与波长λ的关系曲线，并利用曲线对减反射膜进行优化．设计出几种常用材料制备单、双、三层减反射膜时的最佳膜系参数。为太阳电池减反射膜的制备提供理论依据．分析了电池封装和电池表面钝化对反射曲线的影响，并验证了实验结果．     

一种新的无人机系统级电磁兼容测试法

 分析了实际电磁环境对无人机的影响,得到对无人机造成伤害的电磁环境场强极限值在0.1~ 8×10³ MHz频段中为60～200 V/m。根据无人机中存在的辐射干扰和传导干扰的共性特征,得到无人机系统级电磁辐射极限场强在0.1～2×10³ MHz频段中为10～60 V/m。由此提出了一种具有实际可操作性的无人机电磁兼容测试法。依照军标GJB3567-99以及在实际飞行场地中进行测试,结果显示,通过该测试的无人机各机载设备工作正常。     

CPLD与16C554在无人机飞控计算机中的应用

按照高性能和小型化的要求 ,阐述了DSP在新型无人机飞行控制计算机硬件系统设计中的应用 .以TMS32 0LF2 4 0xDSP为处理核心 ,采用复杂可编程逻辑控制器 (CPLD)对外围扩展电路 (A/D、D/A、串口扩展芯片 1 6C5 5 4和外部存储器等 )进行片选和中断控制 ,从而提供了丰富的模拟接口、方便灵活的数字接口和串行通信接口 .本文给出了主要器件具体的硬件选型 ,并结合其特点阐述了它们在飞控计算机系统中的硬件连接及软件操作方法     

基于LS-SVM的无人机费用预测

无人机费用预测是在装备研制设计阶段就必须考虑的重要问题。针对无人机费用预测小样本、具有不确定性等特点,提出了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM,Least Squares Support Vector Machines)的无人机费用预测模型,并应用于研制费用、维修保障费用预测。应用结果表明,LS-SVM具有较高的费用预测精度。