摘 要： 將信天翁從梯度風(fēng)場(chǎng)中獲取能量滑翔數(shù)千英里的飛行策略應(yīng)用在飛行器上是突破飛行器續(xù)航瓶頸的重要方法之一。 本文結(jié)合信天翁身體特性和飛行策略， 設(shè)計(jì)了一種具有信天翁仿生外形、 氣動(dòng)布局和控制方式的仿信天翁飛行器， 巡航時(shí)升阻比為梯形翼飛行器的1.13倍， 最大可達(dá)梯形翼飛行器升阻比的1.31倍， 通過翼尖變形阻力最高可減小12%， 翼根載荷減小35%。 根據(jù)信天翁在滑翔時(shí)不時(shí)撲動(dòng)翅膀的行為提出了間歇?jiǎng)恿μ荻蕊L(fēng)滑翔方法， 對(duì)仿信天翁飛行器進(jìn)行了風(fēng)梯度滑翔操控性能仿真。 結(jié)果表明實(shí)際飛行路徑與風(fēng)梯度滑翔路徑的誤差小于5%， 能量消耗為勻速飛行的51.5%， 驗(yàn)證了間歇?jiǎng)恿μ荻蕊L(fēng)滑翔策略的合理性。

關(guān)鍵詞： 梯度風(fēng)場(chǎng)； 飛行策略； 仿生無人機(jī)； 變形機(jī)翼； 操控性能

中圖分類號(hào)： TJ760； V221

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A

文章編號(hào)： 1673-5048（2024）05-0103-07

DOI： 10.12132/ISSN.1673-5048.2023.0248

0 引 言

在自然界中， 許多大型海鳥可以利用海面上垂直分布的水平梯度風(fēng)場(chǎng)進(jìn)行遠(yuǎn)距離滑翔飛行， 如信天翁可以飛行數(shù)千英里并且?guī)缀醪慌膭?dòng)翅膀。 所以， 將信天翁從梯度風(fēng)場(chǎng)中獲取能量的飛行策略應(yīng)用到飛行器上， 可以改善飛行器的巡航時(shí)間甚至做到無動(dòng)力飛行。

目前， 國(guó)內(nèi)的無人機(jī)風(fēng)梯度滑翔策略研究較少， 且主要為滑翔機(jī)理、 路徑優(yōu)化等理論分析， 對(duì)操控方面的研究很有必要。 2001年， Kicenuik提出滑翔機(jī)在水平層流和垂直層流中的最佳操控方式［1-2］。 2011年， Lawrance等總結(jié)了信天翁遠(yuǎn)距離滑翔飛行的策略和方法， 并分析其應(yīng)用于飛行器動(dòng)態(tài)滑翔的可行性［3-6］。 2012年， Sachs等研究了信天翁的飛行軌跡， 公布了一些關(guān)于信天翁風(fēng)梯度滑翔的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)［7］。 2014～2017年， 高顯忠等對(duì)梯度風(fēng)獲取能量的運(yùn)動(dòng)特征進(jìn)行了分析， 建立了自主梯度風(fēng)動(dòng)態(tài)滑翔飛行的簡(jiǎn)化方法［8-10］。 2018年， Stempeck等根據(jù)信天翁等多種鳥類翼翅設(shè)計(jì)了平面機(jī)翼并與標(biāo)準(zhǔn)幾何翼形進(jìn)行對(duì)比［11］。 2021年， Mathew等模擬了信天翁和獵鷹的空氣動(dòng)力學(xué)特性， 可以作為進(jìn)一步設(shè)計(jì)具有最佳空氣動(dòng)力學(xué)特性和低能耗的仿生無人機(jī)的基礎(chǔ)［12］。 同年， An等建立了信天翁仿生機(jī)翼， 并分析了該機(jī)翼的氣動(dòng)性能［13］。 2022年， Wang等提出一種動(dòng)態(tài)滑翔軌跡， 為深入研究動(dòng)態(tài)滑翔機(jī)理提供飛行試驗(yàn)基礎(chǔ)［14］。 以上研究表明， 信天翁的翼翅結(jié)構(gòu)和滑翔策略可以極大地延長(zhǎng)飛行器的巡航時(shí)間， 但目前的研究所用的飛行器屬于傳統(tǒng)飛行器， 沒有適用于風(fēng)梯度滑翔的特殊飛行器。 其次， 目前的研究主要集中在運(yùn)動(dòng)學(xué)分析和對(duì)航跡進(jìn)行分析優(yōu)化上， 雖然這表明風(fēng)梯度滑翔可以延長(zhǎng)飛行器巡航時(shí)間， 但缺少操控性方面的研究。

本文從信天翁的外形中提取了仿生機(jī)翼和機(jī)身的幾何參數(shù)， 建立了仿生飛行器的三維模型， 并對(duì)飛行器進(jìn)行氣動(dòng)計(jì)算和分析； 根據(jù)信天翁姿態(tài)控制方式設(shè)計(jì)變形機(jī)翼來控制飛行器的俯仰、 滾轉(zhuǎn)和偏航運(yùn)動(dòng)并且實(shí)現(xiàn)減阻減載的效果； 建立虛擬海上梯度風(fēng)場(chǎng)， 對(duì)仿信天翁飛

行器從海面上梯度風(fēng)場(chǎng)中獲取能量進(jìn)行滑翔飛行進(jìn)行操控仿真分析， 驗(yàn)證了仿生飛行器間歇?jiǎng)恿︼L(fēng)梯度滑翔策略。

1 飛行器總體設(shè)計(jì)

1.1 機(jī)翼仿生外形設(shè)計(jì)

信天翁由于性別、 種群、 年齡的差異， 身體參數(shù)也有

所不同。 本文選取一種中等體型的信天翁——黑背信天

收稿日期： 2023-12-26

作者簡(jiǎn)介： 劉建河（1976-）， 男， 河南葉縣人， 副研究員， 碩士生導(dǎo)師。

*通信作者： 李加?xùn)|（1980-）， 男， 山東臨沂人， 博士， 研究員， 博士生導(dǎo)師。

翁為仿生對(duì)象， 據(jù)密歇根大學(xué)動(dòng)物博物館介紹， 該信天翁身長(zhǎng)為80 cm， 體重為2 210～2 800 g， 是一種有極長(zhǎng)翼羽的大鳥， 翼展為195～215 cm。 本文以黑背信天翁直線滑翔狀態(tài)為擬合對(duì)象， 建立翼展為2 m、 平均弦長(zhǎng)為218 mm、 根弦長(zhǎng)為260 mm的仿生機(jī)翼模型（總體參數(shù)指標(biāo)如表1所示）， 并對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化。

航空兵器 2024年第31卷第5期

劉建河， 等： 梯度風(fēng)場(chǎng)滑翔仿生飛行器設(shè)計(jì)與仿真

機(jī)翼制作通常需要知道展長(zhǎng)、 弦長(zhǎng)、 后掠角和二面角， 為了方便建模， 本文用當(dāng)前截面翼型的前緣點(diǎn)相對(duì)翼根翼型的前緣點(diǎn)的前后偏移表達(dá)后掠角， 用上下偏移表達(dá)二面角。 為了收集信天翁翼翅的參數(shù)， 通過大量信天翁水平滑翔時(shí)的腹部仰視圖和尾部視圖進(jìn)行對(duì)比測(cè)量［10-11］。 首先， 根據(jù)信天翁滑翔時(shí)翼翅的后掠角、 二面角對(duì)其進(jìn)行分段， 如圖1所示， 翼一具有較大的上反角和后掠角， 翼二上反角逐漸減小為零且機(jī)翼前掠， 翼三機(jī)翼下反后掠。 然后， 以展長(zhǎng)為比例因子， 計(jì)算每個(gè)翼段斷面的弦長(zhǎng)、 偏移量（上下偏移和前后偏移）， 結(jié)果記錄在表2中。 表中前后偏移和上下偏移指當(dāng)前截面翼型的前緣點(diǎn)距翼根翼型前緣點(diǎn)的豎直和水平距離。

1.2 翼型確定及優(yōu)化

信天翁翼翅的尺寸參數(shù)確定后， 需要選擇合適的翼型建立機(jī)翼三維模型。 翼型設(shè)計(jì)軟件中的GOE 174是基于信天翁翼翅截面創(chuàng)建出的翼型， 具有高升阻比的特點(diǎn)， 然而信天翁在飛行中幾乎看不到尾巴， 在實(shí)際應(yīng)用中仿照鳥類的無尾布局要求機(jī)翼自身具有較強(qiáng)的俯仰穩(wěn)定性， 所以需要對(duì)GOE 174翼型進(jìn)行俯仰力矩系數(shù)方面的優(yōu)化。

本節(jié)使用遺傳算法結(jié)合有限元分析軟件對(duì)翼型進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算。 使用Hicks-Henne型函數(shù)對(duì)翼型上下表面各關(guān)鍵點(diǎn)形狀的影響平滑均衡， 根據(jù)優(yōu)化軟件提供的鄰域培植遺傳算法NCGA對(duì)翼型進(jìn)行優(yōu)化［15］。

首先使用Hicks-Henne型函數(shù)對(duì)翼型上下曲線進(jìn)行調(diào)整， 然后對(duì)翼型進(jìn)行網(wǎng)格劃分， 結(jié)果如圖2所示。 翼型弦長(zhǎng)為1 m， 網(wǎng)格數(shù)目為86 366， 最大網(wǎng)格質(zhì)量為0.427。 解算器設(shè)置： 采用標(biāo)準(zhǔn)k-ε模型， 經(jīng)驗(yàn)常數(shù)取默認(rèn)值， 二階迎風(fēng)格式控制方程， 邊界條件為速度入口， 迎角為4°， 來流速度為15 m/s， 求出4°迎角時(shí)的升阻比和俯仰力矩系數(shù)。 多目標(biāo)優(yōu)化器優(yōu)化方法參數(shù)為每代個(gè)體6， 共8代， 其余參數(shù)采用默認(rèn)值。 設(shè)計(jì)要求如下：

（1） 4°迎角， 標(biāo)準(zhǔn)SST k-omega模型進(jìn)行有限元計(jì)算。

（2） 約束條件為： 優(yōu)化后的翼型最大厚度為8.6%～9.8%， 俯仰力矩系數(shù)Cm范圍為-0.3～0， 4°迎角時(shí)的升阻比k范圍為65～85。

（3） 要求減小俯仰力矩系數(shù)， 同時(shí)盡可能保持較大的升阻比。

優(yōu)化前后翼型對(duì)比如圖3所示。 可以看出優(yōu)化后的翼型在俯仰力矩系數(shù)方面的表現(xiàn)很好， 保持在0附近， 并且在大迎角情況下也可以穩(wěn)定在0左右。

1.3 飛行器總體布局

根據(jù)優(yōu)化后的翼型和表2參數(shù)， 建立仿生機(jī)翼模型， 再根據(jù)信天翁身體建立機(jī)身模型， 信天翁滑翔時(shí)為飛翼布局， 所以本文所設(shè)計(jì)的飛行器為尾推式飛翼布局， 如圖4所示。

2 空氣動(dòng)力學(xué)分析

2.1 飛行器性能分析

使用仿真軟件對(duì)二維翼型分析或者對(duì)整個(gè)飛機(jī)進(jìn)行氣動(dòng)分析， 基于升力線理論、 渦格法、 三維面元法對(duì)機(jī)翼進(jìn)行求解。 對(duì)整機(jī)進(jìn)行定速分析， 機(jī)翼參數(shù)為： 投影面積為0.4 m2， 展弦比為10， 平均氣動(dòng)弦長(zhǎng)為218 mm， 翼展為2 m。 速度為15 m/s， 機(jī)翼安裝角為4°， 尾翼翼型為NACA0012， 由信天翁翼翅在身體上的分布情況確定尾翼前緣與機(jī)翼前緣的距離為290 mm， 平尾面積為197 cm2， 平尾力臂為262.5 mm， 重心位置到機(jī)翼前緣距離為72.5 mm， 位于機(jī)翼三分之一處且在氣動(dòng)中心之前。 仿生飛行器網(wǎng)格劃分如圖5所示。

飛行器定速分析結(jié)果如圖6所示。 可以看出， 當(dāng)俯仰力矩系數(shù)為0時(shí)， 仿生飛行器迎角為0.4°， 表明飛行器穩(wěn)定飛行時(shí)的迎角為0.4°， 機(jī)翼自身迎角等于安裝角+飛行器迎角=4.4°， 此時(shí)飛行器升力系數(shù)0.416， 根據(jù)升力公式， 此時(shí)機(jī)翼提供的升力為22 N， 阻力系數(shù)為0.017 2。 仿生飛行器在正迎角下升阻比大于矩形翼飛行器， 0°迎角巡航時(shí)升阻比為梯形翼飛行器的1.13倍， 迎角越大仿生飛行器的升阻比相對(duì)梯形翼飛行器的倍數(shù)越大， 5°時(shí)為梯形翼飛行器升阻比的1.31倍， 所以仿生飛行器在爬升時(shí)具有較大優(yōu)勢(shì)。

穩(wěn)定性分析結(jié)果如圖7和表3所示。 從表3數(shù)據(jù)中可以看出， 縱向模態(tài)頻率ω12=8.427 92+11.681 62=14.4， ω34=0.55 ； 阻尼比ξ12=0.59， ξ34=0.018； 周期T12=0.44， T34=11.4。 前四個(gè)模態(tài)是穩(wěn)定的， 而螺旋模態(tài)為不穩(wěn)定狀態(tài)， 這是由于飛行器沒有方向舵， 無法控制飛行器的偏航姿態(tài)。 針對(duì)這種情況， 模仿信天翁飛行時(shí)翼翅上下折疊控制自身姿態(tài)的行為設(shè)計(jì)了轉(zhuǎn)折變形機(jī)翼， 此模態(tài)可以通過控制翼尖的折疊運(yùn)動(dòng)進(jìn)行控制。

2.2 翼尖設(shè)計(jì)

信天翁使用翼翅就可以控制滾轉(zhuǎn)、 俯仰和偏航運(yùn)動(dòng)。 圖8（a）為機(jī)翼初始位置， 在飛行器控制方面以信天翁為藍(lán)本設(shè)計(jì)了轉(zhuǎn)折翼尖， 如圖8（b）所示， 俯仰和滾轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)

均由翼尖進(jìn)行控制， 增大了舵面積； 另一方面信天翁在滑翔時(shí)需要面臨不斷變化的陣風(fēng)沖擊， 這對(duì)機(jī)翼的強(qiáng)度和抗疲勞性能具有一定的要求。 為了更好地應(yīng)對(duì)陣風(fēng)沖擊［16］并延長(zhǎng)機(jī)翼的使用壽命， 本文設(shè)計(jì)了一種具有轉(zhuǎn)折翼尖機(jī)構(gòu)的變形機(jī)翼， 如圖8（c）所示。

轉(zhuǎn)折翼尖的展向長(zhǎng)度直接影響飛行器的偏航運(yùn)動(dòng)， 對(duì)不同翼尖展長(zhǎng)進(jìn)行偏航力矩分析， 翼尖轉(zhuǎn)動(dòng)角度均為20°， 來流速度15 m/s， 得出的結(jié)果如圖9所示。 當(dāng)翼尖展長(zhǎng)為480 mm時(shí)產(chǎn)生的偏航力矩最大為0.43 N·m， 所以翼尖展長(zhǎng)選為480 mm。

對(duì)兩側(cè)翼尖做對(duì)稱折疊運(yùn)動(dòng)進(jìn)行仿真。 翼尖初始位置如圖8（a）所示， 水平向下8°即-8°， 設(shè)置翼尖角度每0.5 s增加4°， 結(jié)果如圖10～11所示。 在翼尖從下反到上反的運(yùn)動(dòng)過程中， 阻力最大減少12%， 翼根載荷減少35%。 當(dāng)翼尖位于初始位置時(shí)阻力最大， 翼尖水平時(shí)翼根載荷達(dá)到最大。

3 梯度風(fēng)場(chǎng)飛行仿真

信天翁滑翔過程中大部分時(shí)間不用拍動(dòng)翅膀， 只有

在自身動(dòng)能不足時(shí)會(huì)撲動(dòng)翅膀。 基于這種飛行方式， 本文提出了間歇?jiǎng)恿μ荻蕊L(fēng)滑翔策略， 即在每個(gè)滑翔周期初始階段進(jìn)行逆風(fēng)爬升時(shí)， 飛行器繼承自上一周期的能量不足以使飛行器爬升到指定高度的情況下需要啟動(dòng)螺旋槳對(duì)飛行器進(jìn)行能量補(bǔ)充， 當(dāng)飛行器速度達(dá)到周期滑翔的標(biāo)準(zhǔn)時(shí)再關(guān)閉螺旋槳， 一般會(huì)在逆風(fēng)爬升階段提供動(dòng)力， 到頂點(diǎn)轉(zhuǎn)彎階段關(guān)閉動(dòng)力。 下面通過操控仿真對(duì)該方法進(jìn)行驗(yàn)證。

信天翁進(jìn)行梯度風(fēng)滑翔的必要條件是該區(qū)域存在梯度風(fēng)場(chǎng)， 為了方便計(jì)算， 假設(shè)梯度風(fēng)場(chǎng)為沿水平方向垂直分布的風(fēng)速快速變化的風(fēng)場(chǎng)， 風(fēng)速大小僅與高度相關(guān)。 文中梯度風(fēng)場(chǎng)使用美軍標(biāo)準(zhǔn)MIL-F-8785C［17］， 風(fēng)速與高度的關(guān)系可表示為

W=W0ln（z/z0）ln（z1/z0） （1）

式中： W為飛行器所在高度z處的風(fēng)速； W0為飛行器最高飛行高度處的風(fēng)速； z0為修正因子。

圖12為模擬落差30 m之內(nèi)的梯度風(fēng)場(chǎng)模型， W0取15 m/s， z0取0.5 m， z1取30 m。

風(fēng)場(chǎng)模型確定后， 接下來從仿生飛行器操控性能方面入手， 使用可視化仿真工具進(jìn)行飛行器操控性仿真， 在一個(gè)飛行周期結(jié)束后又進(jìn)行了逆風(fēng)爬升。

仿真程序主要分為地面站、 飛行控制器、 飛行器模型3部分。 地面站部分包括任務(wù)路徑、 PID參數(shù)設(shè)置和模擬遙控器； 飛行控制器部分負(fù)責(zé)接收飛行器實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)（位置、 歐拉角、 空速）并與任務(wù)路徑對(duì)比， 實(shí)現(xiàn)對(duì)方向舵、 副翼和油門控制量的PID控制， 將控制量輸出到飛行器模型部分； 飛行器模型部分包括梯度風(fēng)場(chǎng)設(shè)置、 推進(jìn)器設(shè)置、 六自由度模型、 運(yùn)動(dòng)學(xué)模型和GPS數(shù)據(jù)收集， 負(fù)責(zé)對(duì)飛行器的位置、 受力和空速解算并反饋給飛行控制器部分。 仿真程序模塊圖如圖13所示。

飛行器動(dòng)力學(xué)方程如下：

L=12ρSV2a（CL0+CLαα+CLqc2Vaq+CLδeδe） （2）

D=12ρSV2a（CD0+1πeARC2L） （3）

Y=12ρSV2aCY0+CYββ+c2Va（CYqq+CYrr）+CYδaδa+CYrr （4）

m=12ρV2aSc（Cm0+Cmαα+Cmqc2Vaq+Cmδeδe） （5）

l=12ρV2aSbCl0+Clββ+c2Va（Clpp+Clrr）+Clδaδa+Clδrδr（6）

n=12ρV2aSbCn0+Cnββ+c2Va（Cnpp+Cnrr）+Cnδaδa+Cnδrδr （7）

式中： Cmα， Clβ， Cnβ，Cmq， Clp和Cnr通常稱為穩(wěn)定性導(dǎo)數(shù)， 決定了MAV的靜態(tài)和動(dòng)態(tài)穩(wěn)定性； Cmδe， Clδa為主控制導(dǎo)數(shù)， 與控制面的變化有關(guān)； Cnδa為交叉控制導(dǎo)數(shù)， 反應(yīng)了當(dāng)控制面變化后所產(chǎn)生的離軸力矩； δe為副翼舵量， 在此為扭轉(zhuǎn)翼扭轉(zhuǎn)量； e為奧斯瓦爾德效率因素， 其值在0.8～1.0范圍變化； AR為機(jī)翼展弦比。 在仿真軟件中對(duì)轉(zhuǎn)折翼尖進(jìn)行襟翼設(shè)置： 角度為10°， 鉸鏈位置X為1%弦長(zhǎng)， 鉸鏈位置Y為0%厚度。 并對(duì)飛行器進(jìn)行穩(wěn)定性分析， 在穩(wěn)定性分析設(shè)置時(shí)分別使翼尖進(jìn)行對(duì)稱轉(zhuǎn)動(dòng)和差動(dòng)， 將設(shè)計(jì)點(diǎn)特性導(dǎo)出得到無量綱操控導(dǎo)數(shù)和穩(wěn)定性導(dǎo)數(shù)。 表4為求解得到的空氣動(dòng)力學(xué)系數(shù)。

仿真程序初始參數(shù)設(shè)置如式下：

（， θ， ψ）=（0， 0， 0）（Vx， Vy， Vz）=（25， 0， 0）（x， y， z）=（0， 0， 2） （8）

拋飛時(shí)飛行器距地約2 m， 所以飛行器初始高度為2 m。 首先， 將梯度風(fēng)滑翔路徑轉(zhuǎn)化為離散的點(diǎn)并提取到任務(wù)路徑中。 在飛行時(shí)會(huì)依次提取任務(wù)點(diǎn)， 每0.5 s對(duì)飛行器當(dāng)前位置和任務(wù)路徑點(diǎn)進(jìn)行誤差比較。 當(dāng)飛行器位置與第一個(gè)路徑點(diǎn)坐標(biāo)的誤差沒有超出預(yù)設(shè)的精度范圍， 則提取下一個(gè)路徑點(diǎn)， 通過飛行器坐標(biāo)和路徑坐標(biāo)的差值估計(jì)出控制面運(yùn)動(dòng)量控制飛行器向下一個(gè)路徑點(diǎn)飛行， 重復(fù)該過程直至到達(dá)最終路徑點(diǎn)。 對(duì)飛行結(jié)果進(jìn)行平滑處理， 如圖14所示。

從圖14（a）中可以看出， 實(shí)際飛行路徑與任務(wù)路徑在橫航向上基本吻合， 飛行器的橫向操控性能滿足滑翔軌跡的要求； 由圖14（c）可以得出， 飛行高度與任務(wù)路徑誤差小于5%。 飛行器可以實(shí)現(xiàn)梯度風(fēng)滑翔的周期性飛行。

圖15（a）～（b）分別為仿生飛行器梯度風(fēng)滑翔模式和勻速飛行模式（速度為14 m/s）的油門隨時(shí)間變化曲線圖。 對(duì)于梯度風(fēng)滑翔模式0～55 s為一個(gè)周期， 前12 s為

逆風(fēng)爬升階段， 12～16 s頂點(diǎn)轉(zhuǎn)彎， 16～55 s順風(fēng)滑翔。 對(duì)于勻速飛行模式， 前15 s進(jìn)行爬升飛行， 15～18 s頂點(diǎn)轉(zhuǎn)彎， 18～55 s順風(fēng)滑翔。

使用無人機(jī)動(dòng)力系統(tǒng)測(cè)試臺(tái)測(cè)試油門量和能耗關(guān)系， 如圖16所示。 該測(cè)試臺(tái)通過脈寬信號(hào)控制電機(jī)轉(zhuǎn)速。 脈沖信號(hào)范圍為1 100～1 700 Hz， 脈沖信號(hào)增量為50 Hz， 得出脈沖信號(hào)對(duì)應(yīng)的電流、 功率參數(shù)如表5所示。

根據(jù)表5得出功率和油門量關(guān)系如下：

P=1 624.4t5－3 391.6t4+2 359t3－

428.818 8t2+46.792 2t（9）

式中： t為油門量。

根據(jù)式（9）和圖15可得一個(gè)周期內(nèi)功率隨時(shí)間的變化關(guān)系。 對(duì)于梯度風(fēng)滑翔方式， 一個(gè)周期內(nèi)只有前12 s提供動(dòng)力， 選取0～55 s時(shí)間段內(nèi)的功率積分變換得出一個(gè)周期所消耗的能量為1 204.3 J； 對(duì)于勻速飛行模式， 一個(gè)周期所消耗的能量為2 338.61 J。 由此可知， 一個(gè)周期內(nèi)梯度風(fēng)滑翔所消耗的能量是勻速飛行模式的51.5%， 飛行時(shí)間可提高1.941 9倍。

4 結(jié) 論

通過遺傳算法對(duì)信天翁翼型GOE 174進(jìn)行優(yōu)化， 將俯仰力矩系數(shù)控制在0附近， 降低飛行器在縱向穩(wěn)定性方面對(duì)平尾的依賴， 減小了平尾面積， 進(jìn)一步減小了阻力。 結(jié)合信天翁飛行、 控制方式和身體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)了仿信天翁變體飛行器， 并在氣動(dòng)特性方面與常規(guī)梯形翼飛行器進(jìn)行比較， 仿生飛行器在巡航和爬升時(shí)具有優(yōu)勢(shì)。 通過對(duì)比不同展長(zhǎng)翼尖在飛行時(shí)產(chǎn)生的偏航力矩， 確定了折疊翼尖展長(zhǎng)尺寸為480 mm， 在機(jī)翼展長(zhǎng)中占比48%， 通過翼尖變形最高可減少12%的阻力和35%的翼根載荷。 根據(jù)此減載減阻特點(diǎn)， 仿生飛行器還可減少陣風(fēng)對(duì)飛行器的影響， 使飛行器在陣風(fēng)中更輕松地飛行。 根據(jù)信天翁飛行方式提出了間歇?jiǎng)恿μ荻蕊L(fēng)滑翔策略， 在一個(gè)飛行周期內(nèi)除爬升階段外， 其他飛行階段可進(jìn)行無動(dòng)力飛行。 由操控仿真結(jié)果可知， 所設(shè)計(jì)的飛行器可以沿梯度風(fēng)滑翔路徑飛行， 航向基本吻合， 飛行高度誤差小于5%。 與勻速飛行相比， 梯度風(fēng)滑翔飛行所消耗的能量更少， 為勻速飛行的51.5%， 可使飛行時(shí)間延長(zhǎng)約1倍。

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Design and Simulation of Gradient Wind Gliding Bionic Vehicle

Liu Jianhe1， Wang Mengshuo1， Liu Kun2， 3， Li Renshu2， 3， Huang Wei2， 3， Li Jiadong1， 2， 3*

（1. School of Mechanical and Electrical Engineering， Changchun University of Science and Technology，

Changchun 130022， China; 2. Suzhou Institute of Nano-Tech and Nano-Bionic， Chinese Academy of Science，

Suzhou 215123， China; 3. Key Laboratory of Multifunctional Nanomaterials and Smart Systems，

Chinese Academy of Science， Suzhou 215123， China）

Abstract： One of the important ways to break the endurance bottleneck of aircraft is to apply the flight strategy of albatrosses obtaining energy from gradient wind fields to glide thousands of miles on aircraft. Based on the body characteristics and flight strategy of albatross， a bionic albatross aircraft with bionic shape， aerodynamic layout and control mode is designed. The lift-drag ratio during cruise is 1.13 times that of conventional aircraft， and the maximum lift-drag ratio is 1.31 times that of conventional aircraft. The maximum drag is reduced by 12% and the wing root load is reduced by 35% through wing tip deformation. According to the behavior of albatross flapping its wings from time to time during gliding， the intermittent dynamic gradient wind gliding method is proposed， and the control performance simulation of bionic albatross aircraft is carried out. The results show that the error between the actual flight path and the gradient wind gliding path is less than 5%， and the energy consumption is 51.5% of uniform flight， which verifies the rationality of the intermittent dynamic gradient wind gliding strategy.

Key words： gradient wind field; flight strategy; bionic drone; deformed wing; control performance