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固定翼无人机机翼对接过程的气动力建模与路径优化

陈益伟 刘豪杰 黄锐 高秀敏

陈益伟, 刘豪杰, 黄锐, 高秀敏. 固定翼无人机机翼对接过程的气动力建模与路径优化[J]. 气体物理, 2024, 9(2): 43-53. doi: 10.19527/j.cnki.2096-1642.1084
引用本文: 陈益伟, 刘豪杰, 黄锐, 高秀敏. 固定翼无人机机翼对接过程的气动力建模与路径优化[J]. 气体物理, 2024, 9(2): 43-53. doi: 10.19527/j.cnki.2096-1642.1084
CHEN Yiwei, LIU Haojie, HUANG Rui, GAO Xiumin. Aerodynamic Modeling and Path Optimization of Wing Docking Process for Fixed-Wing UAVs[J]. PHYSICS OF GASES, 2024, 9(2): 43-53. doi: 10.19527/j.cnki.2096-1642.1084
Citation: CHEN Yiwei, LIU Haojie, HUANG Rui, GAO Xiumin. Aerodynamic Modeling and Path Optimization of Wing Docking Process for Fixed-Wing UAVs[J]. PHYSICS OF GASES, 2024, 9(2): 43-53. doi: 10.19527/j.cnki.2096-1642.1084

固定翼无人机机翼对接过程的气动力建模与路径优化

doi: 10.19527/j.cnki.2096-1642.1084
基金项目: 

国家自然科学基金 12002151

国家自然科学基金 11902146

详细信息
    作者简介:

    陈益伟(1998—)男, 硕士, 主要研究方向为飞行器动力学建模与控制。E-mail: chenyiwei@nuaa.edu.cn

    通讯作者:

    刘豪杰(1988-)男, 副研究员, 主要研究方向为飞行器动力学建模与控制。E-mail: liuhj@nuaa.edu.cn

  • 中图分类号: V11

Aerodynamic Modeling and Path Optimization of Wing Docking Process for Fixed-Wing UAVs

  • 摘要: 针对制约链翼无人机研制和发展的固定翼无人机空中聚合难题, 研究了固定翼无人机机翼对接过程的气动力建模与路径优化问题。首先, 采用数值升力线方法理论建立了固定翼无人机机翼对接过程的气动力模型, 分析了不同相对位置和姿态下无人机的气动耦合效应。在此基础上, 将对接过程视为加权的有向最短路径问题, 提出了一种基于Dijkstra算法的机翼对接路径规划方法, 获得了最佳的机翼对接路径。数值仿真结果表明, 该气动力建模方法能够可靠描述机翼对接过程的气动耦合效应, 优化得到的路径能够显著降低固定翼无人机机翼对接过程的翼尖涡相互干扰。

     

  • 图  1  Q-14与C-47的机翼对接实验[3]

    Figure  1.  Wing docking of Q-14 and C-47[3]

    图  2  链翼无人机的车载飞行试验[4]

    Figure  2.  Flight test of wing docking UAV[4]

    图  3  R-H方法中应用的改进[13]

    Figure  3.  Modifications applied in R-H method[13]

    图  4  G-H方法中定义的马蹄涡与机体坐标系

    Figure  4.  Horseshoe vortex and body-fixed coordinate used in G-H method

    图  5  G-H方法中的符号定义

    Figure  5.  Sign convention in G-H method

    图  6  G-H方法中后掠翼段的方向向量的定义

    Figure  6.  Direction vectors of a swept section defined in G-H method

    图  7  G-H方法中的有效截面与有效速度

    Figure  7.  Effective section geometry and effective velocity in G-H method

    图  8  后掠翼段与非后掠翼段的升力曲线对比

    Figure  8.  Comparison of the lifting curves of swept and unswept segments

    图  9  后掠机翼的马蹄涡网格

    Figure  9.  Horseshoe vortices for a swept wing

    图  10  G-H升力线方法仿真结果

    Figure  10.  Simulation results of the G-H method

    图  11  翼尖对接的两种典型工况

    Figure  11.  Two typical cases of wing docking

    图  12  升力和滚转力矩随着弦向方向距离的变化

    Figure  12.  Variation of lift and rolling moment with chordwise gap

    图  13  升力和滚转力矩随着展向方向距离的变化

    Figure  13.  Variation of lift and rolling moment with spanwise gap

    图  14  升力随相对位置的变化情况

    Figure  14.  Variation of lift with relative distance

    图  15  滚转力矩随相对位置的变化情况

    Figure  15.  Variation of rolling moment with relative distance

    图  16  Dijkstra算法流程图

    Figure  16.  Flow chart of Dijkstra algorithm

    图  17  两种典型的对接路径

    Figure  17.  Two typical wing docking paths

    图  18  优化后的机翼对接路径

    Figure  18.  Optimized wing docking path

    表  1  无人机参数

    Table  1.   Parameters of the UAVs

    parameter value
    airfoil NACA0010
    weight/N 20
    half span/m 2
    chord length/m 1
    fuselage length /m 1
    chord length of vertical tail /m 0.4
    span length of vertical tail/m 0.5
    sweep of vertical tail/(°) 20
    chord length of horizontal tail/m 0.4
    span length of horizontal tail/m 0.5
    sweep of vertical tail/(°) 20
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    表  2  气动力数据库计算的仿真参数

    Table  2.   Simulation parameters of the aerodynamic database

    parameter value
    velocity/(m·s-1) 10
    AoA/(°) 2
    spanwise gap/m 0, 0.4, 0.8, …, 3.6, 4.0
    chordwise gap/m 0, 0.4, 0.8, …, 3.6, 4.0
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    表  3  两种路径的总代价

    Table  3.   Total costs of two wing docking paths

    routes costs
    a) 183.77
    b) 141.15
    下载: 导出CSV
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  • 收稿日期:  2023-09-04
  • 修回日期:  2024-01-03

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