无人机模型图纸
飞机总体设计 - 设计过程及算例
无人机整体设计算例之杨若古兰创作任务请求：飞行高度：30-200m，飞行速度：40-90km/h，巡航速度：18m/s，最大飞行速度28m/s，爬升率4m/s，续航时间：1h ，最大过载1.7，任务载荷分量：0.5kg，背包式运输，发射方式：手抛式，回收方式：机腹着陆设计过程：无尾规划【方法：参考已有同类无人机】确定规划方式：主如果机翼、垂尾、动力、起落架等.（1）机翼根据经验或同类飞机确定：展弦比 5.5-6，尖削比 0.4-0.5，后掠角 28°°，安装角2°展弦比【展弦比增大，升致阻力减小，升阻比增大】【展弦比增大，弦长减小，雷诺数降低，气动效力降低】【展弦比增大，弦长减小，翼型厚度减小，机翼结构分量上升】尖削比【尖削比影响升力展向分布，当展向升力分布接近椭圆时，升致阻力最小，低速机翼普通取0.4-0.5】后掠角【后掠角添加，横向波动性增大，配下反角】【后掠角添加，尾翼舵效添加】【后掠角添加，纵向阻尼加强，纵向动波动性加强】下反角【上反角添加，横向波动性添加，下反角相反】安装角【巡航阻力最小对应机翼的迎角，通用航空飞机和便宜飞机的安装角大约为2°，运输机大约为1°，军用飞机大约为0°，在当前的设计阶段，可通过气动计算来检查设计形态所须要的机翼实际的安装角.】机翼外型草图（2）垂尾垂尾方式：翼尖垂尾尾空系数：Cvt=0.04/2=0.02 【双重尾】（3）动力零碎方式电动无人机推进零碎安装地位次要有：机头拉进式、机尾推进式、单发机翼前缘拉进式、双发方式、单发机翼后缘推进式.上面研讨各种安插方式对规划设计的影响.动力方式利益缺点实例机头拉进式螺旋桨前方进气波动未被干扰；容易实现重心地位设计；手抛发射不会对发射员形成风险；排气被机身和机翼禁止，影响动力零碎的效力；回收降落时，电动机和螺旋桨容易触地损坏机尾推进式机头可以安装任务设备；螺旋桨也不容易在着陆时触地损坏；对螺旋桨的干扰较小；重心配置在设计重心点非常困难；单发翼前缘拉进式电动机不在占用机头地位；以便在机头安装任务设备；机身的阻力会发生一个较大的低头力矩；过高的机身也增大的结构分量，浸润面积也比较大双发翼前缘拉进式机头安装摄像设备安插须要两台电动机，添加了零碎的复杂性单发机翼后缘推进式机头安装摄像设备螺旋桨的滑流直接吹在尾翼上，形成无人机的波动性变更2.无人机升阻特性（极曲线）估算前面确定了机翼的基本参数，要确定无人机的具体机翼参数，还须要晓得“起飞分量”、“翼载荷”，然后进行规划缩放.确定起飞分量，关键是电池分量，电池分量由飞机须要的能量决定，能量由飞机升阻特性决定.升阻特性由飞机规划方式决定，可参考同类飞机，进行初步估算.（1） 零升阻力系数2.X（一张纸打比方）【参考面积统一为机翼面积】对于机翼、尾翼，普通以翼型最大绝对厚度为基础计算. 也能够直接根据各类飞机的统计值，拔取参考值.（2）升致阻力因子至此，可以估算得到飞机的极曲线 （3）飞机极曲线如果飞机分量晓得，获得了升阻特性，根据速度可以得到功率需求，根据航时请求可以得到能量请求，即：起飞分量决定功率能量但是起飞分量次要包含机体结构、任务设备、动力安装、电池.而电池分量又决定它包含的能量的多少.即：功率能量决定起飞分量确定其中一个须要依附对方，从而提出功重比的概念.起飞分量决定机翼大小，机翼大小又决定起飞分量，从而提出翼载荷的概念.根据功率需求，可推出飞机功重比与翼载荷的束缚分析方程：普通情况下，可先根据经验值确定翼载，然后在无人机巡航、爬升、盘旋、最大飞行速度等多个工况下，由翼载计算功重比.表4-1 无尾规划小型电动无人机参数统计代入上式，可得到巡航形态爬升形态：手抛速度V=10m/s：V=0.5（人手抛速度+巡航速度）=12m/s，Vy=4m/s：巡航盘旋形态最大平飞速度形态后根据一些限制条件（起飞距离.....），找范围，确定响应满足条件的翼载和功重比若干组.子与任务设备..（1）飞机结构分量.普通起飞分量在几公斤范围内的小型无人机结构分量系数在0.25-0.35范围内，作为初步分析，可取为0.3.惯例飞机品种结构分量系数（2）动力安装分量动力安装包含电机、减速器、螺旋桨等.电动飞机起飞分量不随飞行发生变更.推导过程：力安装的比功率（功率/动力安装分量）.这一参数可以取统计值.【分析：最大功重比为48.4w/kg，小型手抛电动无人机分量不大于5kg，是以，最大需求的功率：250W】注：通常手抛电动无人机300w的电机分量约为100g，电调约为50g，电机与螺旋桨连接器为30g.从而有，动力安装的分量约为（3）电池分量电池分量=能量/能量密度..因为飞机在爬升段须要较高功率，在飞行高度不高（绝对地面<200米），爬升段时间短，可以忽略，飞行中巡航段时间最长，下滑段可螺旋桨效力巡航速度.综上可得：电池分量表达式为螺旋桨效力：在未知转速的前提下，可以利用已有的小型螺旋桨效力-速度曲线，预选一个初值.在起飞爬升段，从而得到：另外，还须要晓得电池特性：实际比能量与平均比功率上图可以利用电池的放电特性曲线：电压-放电时间曲线（分歧电流下）.（怎样转换，上网查，斜率是放电时间）从上图中可以看出，MH-Ni比能量较低，但比能量随着比功率增大变更较小，适合大功率短时间情形，即适合飞行时间短、速度大的飞行器.LiSO2比能量高，但比能量随着比功率增大敏捷降低，适用于小功率长时间情形，即适合飞行时间长、速度小的飞行器.是以，本方案拔取LiSO2电池，根据航时请求为1小时，斜线与曲线交点得到，比能量：180Wh/kg，比功率：120W/kg.另外，也能够根据统计来取值电池的比能量比功率统计.（4）飞机的起飞总分量.综合前面可得：主如果根据曾经确定的无人机整体参数及功能参数，确定无人机的需用功率，根据需用功率拔取合适的螺旋桨和电机.（1）需用功率/推力曲线无人机作定常平飞时，须要的功率.海平面下平飞需用功率曲线海平面下的飞机需用推力（2）螺旋桨拔取请求：昌敏：以推力作为目标，以巡航作为设计点a、螺旋桨必须在全部飞行速度范围内，提供足够的推力，以满足功率需求.最大飞行速度下，功率需求最大，螺旋桨的最大转速功率要大于最大平飞需用功率.b、电动无人机以巡航速度飞行时间最长，努力实现螺旋桨在巡航速度下效力最大化，且螺旋桨可用功率大于且接近其需用功率.从平飞需用功率曲线可知：最大需用功率为：43.4W，响应推力为：1.55N.（可以自已设计桨，也能够选择现有的桨） 根据经验选择若干桨. 桨的螺距、直径已知.螺旋桨的拉力系数、扭矩系数、功率系数： （【注：转速用r/s 】 以上参数须要通过实验测量、PropCalc 软件仿真来获得.第一步：通过实验获取前进比J=0（V=0普通情况下，通过六分量天平测试分歧转速n下的螺旋桨的拉力T ，通过电压电流测螺旋桨的功率P ，从而可得到J=0所选桨的螺距6吋、直径8吋 （1英寸=0.0254米）（留意：空速范围要覆盖所设计无人机的飞行速度范围，转速固定为10000r/min ）【方法一】查文献，找桨的C -V （C -J ），C T -V （C p -J ）曲线.利用文献桨与所选桨在V=0C p -V ，C T -V 曲线平移，得到所选桨的C p -V ，C T -V 曲线（次要缘由：目前没有折算公式）.【方法二】通过仿真软件PropCalc 计算，并结合静态结果批改 【方法三】风洞测试所选桨的螺距6吋、直径8吋 （1英寸=0.0254米）-前进比曲线.以“巡航速度效力最高，各速度效力普遍较高”为原则，确定所选螺旋桨.（或改进螺旋桨，再提高效力.） 【注：转速不变，空速变更，相当于改变前进比，也能够用6000转，出来的曲线折算为前进比后，应当是分歧的】绝对值没关系】【分析：从上图中可以看出，螺旋桨最高效力为0.75，对应前进比约为0.5-0.8之间，效力都在0.7以上.这一效力最好在巡航速度下出现.同时可根据最高效力，可选择最好的螺旋桨】第四步：利用C p 计算最大飞行速度下的最大转速功率P ，并进功率校核.（多个桨则可以的选择：大于且接近需用功率）.（V, n ）对应下功率P 数据>最大平飞功率/最大效力.（如果多桨，则可以根据功率情况进行选择，以”可用功率>需用功率且两者接近”为原则，排除一部分）【分析，可在最大飞行速度下，螺旋桨功率满足大于且接近的请求.最小功率需求是在12m/s下为13W，在12m/s下，螺桨最小转速功率为29W，较为接近.】第五步：一旦选定螺旋桨，则根据巡航速度V下的效力最大化确定巡航最好转速.（这就为电机选择提出了请求）a.巡航形态昌敏做法：.为电机选择作输入，拔取效力最高的电机.电机最大工作电压16.9V下，计算分歧速度下的可用推力或功率，进而确定最大最小飞行速度，即速度范围.须要迭代计算，迭代出合适的转速.效力就不考虑了. %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%巡航速度：18m/s❶功率校核：（实际上不必校推力，只需功率即可）以n=9600r/min为巡航转速，效力最高，但螺旋桨功率过高，不匹配，分歧适.【降低转速，损失一点效力，换取功率】❷取n=7500r/min，J=0.7087，效力为ƞ=0.72，功率校核：❸取n=6000r/min，J=0.8858，效力为ƞ功率校核：螺旋桨功率缺乏，舍去.【分析：如果想定在此效力、转速，则需优化气动特性，改进升阻比，降低需用功率.】❹取n=7000r/min，J=0.7593，效力为ƞ功率校核：❺反复迭代，约6900转为最好转速，可以满足效力与功率兼得.巡航最好转速:n=6800r/min，J=0.7816，ƞ功率校核：【分析：如果想进一步提高效力，则需换桨，是以要筹办尽可能多的螺桨作为备选桨.如果选择了效力最高的桨，仍想再提高效力，则须要改进飞机升阻特性.也就是说，一方面改桨，一方面改飞机升升阻特性】【总结：为何不克不及用需用功率、推力反推转速，因为这是一个隐式关系，没法事前确定Ct,Cp】飞机需用功率：43.4W，飞行速度：28m/s❶由前面的功率-转速-速度表可得出，取转速n=162.5r/s，(9750r/min)，前进比为J=0.8480，效力ƞ=0.65，功率校核：功率缺乏.❷取n=175r/s（10500r/min），前进比为J=0.7874，效力ƞ功率校核：❸取n=167r/s（10000r/min），前进比为J=0.8274，效力ƞ功率校核：反复迭代❹取n=170r/s（10200r/min），前进比为J=0.8106，效力ƞ功率校核：最大飞行速度转速为：10200r/min任务书中：爬升率为4m/s，爬升平均速度为：12m/s12000r/min）❶取转速n=200r/s（J=0.3113，ƞ功率不接近.11250r/min）❷取转速n=187.5r/s（J=0.3307，ƞ❸取转速n=175r/s （10500r/min ）2212412.6/V m s =+=，J=0.3543，ƞ螺旋桨功率：73.6124.70.59prop ljP P W η=== 功率校核：❹取转速n=162.5r/s （9750r/min ）2212412.6/V m s =+=，J=0.3816，ƞ螺旋桨功率：73.6115.00.64prop ljPP W η=== 功率校核：❺取转速n=150r/s （9000r/min ）2212412.6/V m s =+=，J=0.4134，ƞ螺旋桨功率：73.6106.70.69prop ljPP W η=== 功率校核： 反复迭代，爬升最好转速约为：9000r/min爬升扭矩为：106.70.1132*2(9000/60)*2prop P Q N mn ππ===⋅形态 螺桨效力螺桨功率最好转速 扭矩 爬升 9000 巡航 6800 最大速10200（3）电机的选择电机的次要功能参数有：V K ，内阻m R ，空载电流0I电机的效力：propdj P UI η=选择电机的请求：巡航效力高，电机的输出扭矩：0()T Q K I I =- 电动机的电压：m V n U IR K =+电机扭矩常数与KV 值的关系：309.5T V V K K K π==根据上面公式：Q I U备选电动机的功能参数飞机巡航形态下电机的电流、电压、功率、效力【，其工作电压最大，工作电流最小.】综上所述，本方案螺旋桨采取Taipan8-6，电机采取HiMax HC2812-0650，巡航形态：桨的效力0.70，电机效力0.8157，巡航形态电机电压11.3V，电机最大工作电压16.9V，采取5节聚合物锂电池串联，电压为3.7*5=18.5，电池分量：0.31kg.近似等于与之前估计值.【注：如果严严重于前面估计值，还得从头走一遍前面的设计工作.】（1）机翼几何参数根据翼载可得：平均气动弦长：机翼视图（2）翼型的选择本方案设计的无尾规划电动无人机尺寸小，飞行速度低，雷诺数很小.翼型厚度绝对较小【不克不及太小，分量过大】.起飞和着陆段可能须要人工遥控飞行，飞机必须具有很好的天然飞行波动性，因为飞翼规划无平尾，这请求机翼具有正的零升俯仰力矩.整体对翼型的请求：S型翼型，较高的升阻比，低雷诺数下的翼型效力较高，在全部飞行速度范围内力矩线性变更.现有的小型无尾式无人机和飞翼模型的翼型有：EMX-07、MH62、E186、S5010、HS510.备选翼型通常指巡航飞行时的升力系数.】设计雷诺数：【采取几何平均气动弦长：S/B】从Cm-alpha曲线上可以看出：只要EMX07、E186零升俯仰力矩系数为正，其它的均为负，纵向配平较难.E186零升俯仰力矩系数大，但从升阻比曲线上可以看出，EMX07最大升阻比大，从CL-alpha曲线上看出，EMX07失速迎角大.从CL-Cd曲线上可以看出，在设计升力0.3457附近，阻力基本不变.而且在分歧雷诺数下，EMX07的零升俯仰力矩系数变更不大.综上分析，本方案选用翼型为：EMX-07（3）垂尾设计尾翼具体参数计算采取典型飞机的尾翼容量系数法，本方案尾容系【尾容系数*尾翼升力系数=尾翼发生的力矩系数】展弦比：2.0；垂尾后掠角：45 重尾视图（4）舵面设计小型无尾规划电动无人机大多采取升降副翼混合控制实现俯仰和偏航控制，普通在机翼后缘安插舵面，利用控制零碎实现副翼和升降舵的功能.舵面设计在前期阶段不次要，要根据后期把持功能来进一步点窜. 对速度不高的飞机，舵面绝对面积约取为0.3~0.4.副翼面积绝对机翼面积普通5%~7%；副翼绝对弦长约为20%~25%；普通副翼偏角δ，不超出25º.本方案无人机的升降副翼安插在翼尖.2后缘上下偏角±25°因为本方案飞机起飞着陆时需人工把持，所以须要有较好的静定性.即长之比.重心地位由内部装载安插确定，焦点则由气动规划确定.利用AAA飞机设计软件计算无人机的焦点位于机翼根弦前缘点后距离.（使用软件来确定飞焦点）对于本方案的飞翼规划，机翼焦点可近似为全机的焦点，具体确定后掠翼焦点的方法如下：即重心位于机翼根弦前缘点后0.1982m，重心地位确定.对于小型电动无人机，其重心地位可以根据操稳特性计算后，通过挪动电池地位来调整.（1）三维模型本方案三维数学模型的建立使用CATIA完成.三面图前视图俯视图侧视图后果图（2）内部装载安插电动无人机机身内部装载有电池、主动驾驶仪、数据传输设备、图象传输设备、窥伺设备.在机翼中段的分置见图所示.内部装载安插可以工程解析法计算，也能够涡格法ALV软件计算.估计AAA也能计算.气动特性包含飞机的升力特性、阻力特性和力矩特性.工程估算分析结果将作为功能计算的输入，用于飞行功能的分析.（1）全机升力特性分析算：.亚音速时，对于具有等翼型、线性扭转角分布的机翼，其零升迎角可用下式估计：.【注：速度低空气紧缩性不考虑，因为飞翼规划忽略机翼扭转】【注：机翼的零升迎角不是全机的零升迎角，因为存在安装角.】零升力系数【零升力系数=零升迎角*升力线斜率】通常机翼的零升力系数为机翼零升力系数与平尾升力系数之和.本方案无平尾.则.有了全机的零升力系数和升力线斜率，可以求得零升迎角：实际上，有了机翼的零升迎角，因为无尾翼，但机翼存在安装角，可知，全机的零升迎角为-2.8度.初步估计可采取下式在雷诺数差不多的情况下，干净机翼的最大升力系数通常取由二维翼型数据确定的翼型最大升力系数的90％摆布.机翼后掠使最大升力系数减小，由无后掠机翼的最大升力值乘以1/4弦利益的后掠角的余弦得到下式：对于本方案巡航形态全机的雷诺数为300000，翼型在此雷诺数下的最大升力系数由翼型选择可知.机翼最大升力对应的迎角：通过查表，查什么表？】全机的最大升力系数：全机的最大升力系数对应的失速迎角：（有点成绩，没考虑安装角）（2）全机阻力特性分析阻力分为零升阻力和升致阻力，对于低速电动机，零升阻力次要为压差阻力和摩擦阻力.a.全机零升阻力系数FF来估算飞机每一部件的亚音速零升阻力.然后用因子Q来考虑部件阻力的彼此干扰，FF和Q的乘积.【可以用于计算机翼、平尾垂尾等的零升阻力系数】采取部件构成法，亚音速飞机零升阻力估算公式为：Q为干对于大部分飞机，流过部件的气流可认为是紊流，但对于低雷诺数飞行器，气流大部分可能是层流.普通地，当雷诺数在50万时，气流流过平板会从层流变成紊流，转捩点地位为:❶机翼机翼处于层流层和紊流层的摩擦阻力系数为：紊流：从而，机翼的平板摩擦阻力系数为：机翼的外形因子：CATIA三维设计图中测量，S为三视图外露平面面积】机翼零升阻力系数：❷垂尾垂尾零升阻力系数：总的废阻力还包含飞机特殊部件的杂项阻力，如襟翼、固定式起落架、上翘的后机身及底部面积，而且把估计的漏泄及鼓包阻力一路加到总阻力中.杂项阻力可以使用大量的经验图表及公式分别确定，然后把结果加到上面已确定的零升阻力中去.4%.【飞翼规划全机零升阻力系数可用机翼零升阻力系数近似，这里不计两个垂尾的零升阻力系数】全机零升阻力系数： b. 全机升致阻力系数可以采取涡格法求引诱阻力因子.也能够用解析法c. 全机极曲线（3）全机俯仰力矩特性分析全机俯仰力矩由机翼和尾翼俯仰力矩构成，但飞翼规划没有平尾，则机翼俯仰力矩则为全机俯仰力矩.可以用涡格法计算.❶机翼计算机翼俯仰力矩系数的参考面积为机翼面积，参考长度取为平均气动弦长.力矩参考点取为设计重心处.机翼的扭转和平面外形.当全部机翼处于零升力迎角时，局部剖面的升力其实不都为零，会惹起附加的零升力矩.当展弦比大于2.5，后掠角小是以，机翼俯仰力矩系数对升力导数为：❷垂尾没有垂尾全机零升俯仰力矩系数为：飞机波动性是飞机设计的一项次要目标.在评价飞机波动性过程中主如果通过飞机的气动导数来判断.【请求：理解各导数物理意义，把握一种计算方法】（1）横航向静导数计算横航向静导数是指飞机因侧滑而惹起的横向力、滚转力矩和偏航力矩等系数对侧滑角的导数.a. ❶翼身组合体.小迎角时，机翼贡献是小量，机身贡献包含干扰，则积.S 为机翼面积【如何得来？】❷垂尾本机机翼两端设置垂尾，此处按照双垂尾计算：S 为机翼面积；从而，全机的横向力对侧滑角的导数为b.。
无人机硬件与结构设计 ppt课件
1 ）一般在多旋翼横向振动强度低于0.3g，在纵向振动要求低于0.5 g。 2）实际工程中要求所有轴振动强度在± 0.1g之内。
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动力系统——断桨原因分析
1. 在大载重下，桨叶上下挥舞会导致刚性大的桨很容易折断。 2. 机身过重，导致桨叶上抬折断。
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动力系统——电池
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轴距
轴距是指对轴两个电机之间的距离，通常是用来衡量四旋翼尺寸 的重要参数。根据轴距我们才能进行电机和桨叶的选型。轴距越大， 桨叶越大，升力越大，需要的转速就降低。
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机架材料选型
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• 高稳定性 • 高转换率 • 刚度大
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机架——起落架
支撑四旋翼的重力 减小起飞时的地效 消耗和吸收四旋翼在着陆时的撞击能量
无人机硬件与结构设计
常见无人机分类
（a）固定翼 优点：续航时间最长、飞行效率最高、载荷最大 缺点：必须要助跑，降落的时候必须要滑行 （b）直升机 优点：垂直起降 缺点：续航时间没有优势，机械结构复杂、维护成本高 （c）多旋翼 优点：垂直起降、机械结构简单、易维护 缺点：载重和续航时间都更差
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基础油门量用于抵消无人机自身重量基础 油门建议不超过60%
无人机起飞重量决定电机大小 电机大小决定桨叶大小 桨叶大小决定无人机轴距
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轴距与动力选择
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桨叶与轴距选择
每个旋翼之间旋转产生的涡流相互不影响，同时保持旋 翼结构紧凑，推出以下公式：
注： rp 为桨叶大小
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4
四旋翼无人机设计
3 四旋翼无人机硬件系统设计 ......................................................................................... 9
3.1 微惯性组合系统传感器组成 ............................................................................... 9
3.1.1 MEMS 陀螺仪传感器................................................................................ 9
3.4.2 电机和电机驱动模块 ............................................................................. 12
3.4.3 机架和螺旋桨的选型 ............................................................................. 13
4.1.2 PID 控制算法设计 ................................................................................... 17
5 飞行器试验 ................................................................................................................... 19IIFra bibliotek目 录
无人机的大数据分析与预测模型构建
数据的实时分析与应用
未来大数据技术将更加注重数据的实时分析与应用，以便更好地支 持实时决策和业务应用。
数据安全与隐私保护
随着数据泄露和隐私侵犯事件的增多，数据安全和隐私保护将成为 大数据技术发展的重要方向。
人工智能技术的未来发展
面等优点。
详细描述
环境监测无人机是一种用于环境监测的无 人机，它能够实时、快速、全面地监测环 境指标，为环境保护提供数据支持。
技术发展
随着技术的不断发展，环境监测无人机还 将不断升级，提高监测精度、稳定性等指 标，更好地服务于环境保护事业。
警用无人机应用
总结词
灵活、高效、安全
具体应用
警用无人机可以用于搜寻失踪人员、火灾救援等方面，具 有灵活、高效、安全等优点。
03
回归分析预测模型可以适用于 各种数据类型，如时间序列数 据和横截面数据。
神经网络预测模型
神经网络预测模型是一种机器 学习模型，由多个神经元组成 ，每个神经元接收输入信号并
产生输出信号。
它能够自动学习和识别数据 中的模式和关系，并用于预
测未来值。
神经网络预测模型适用于处理 复杂和非线性的数据关系，如 金融市场数据、能源消耗预测
数据挖掘与可视化
数据挖掘
通过机器学习、深度学习等技术对数据进行处理 和分析，提取有价值的信息。
可视化分析
利用专业的大数据分析工具对数据进行可视化展 示，便于用户直观理解和分析数据。
数据报告
根据用户需求生成数据报告，提供决策支持。
02
CATALOGUE
预测模型构建
时间序列预测模型
01
无人机建模
5.无人机在低速下飞行，忽略空气阻力。
根据刚体运动定律可知:
式中： 为无人机的质心到惯性坐标系原点的距离
m为无人机的总质量；
为旋翼推力；
另外，机体坐滚转角， 为俯仰角， 为偏航角。
假定4个螺旋桨轴都与z轴平行排列，定义推力为4个螺旋桨升力的总和，且在机体坐标系中表示的升力 ，不包含x和y方向的成分，因此地面坐标下四旋翼无人机的推力 可由下式得到：
，i=1,2,3,4
式中： 为升力系数， 为螺旋桨旋转角速度。
2.旋转运动模型
作用在四旋翼无人机上的主要物理作用有：空气动力学效应、惯性力矩和陀螺效应，根据欧拉方程，可得：
1.10
式中J为机体坐标系B中机体的转动惯量，因为四旋翼机具有对称性，所以为对角矩阵， ， ， 为机体绕三坐标轴的转动惯量； 为机体系内欧拉角速度，它和地面系内姿态角的关系可以由下式得出：
式1.10中 为机体系中无人机所受力矩
式中：d是旋翼轴到旋翼重心距离； 是旋翼的z轴力矩
为阻力系数。
式1.10中 为陀螺效应，由于电机和旋翼的转轴与机体系z轴平行，当无人机俯仰或横滚时，由于陀螺效应会改变旋转物体角动量向量的方向，从而产生力矩。
， 是第i个旋翼的角速度， 是旋翼和电机的转动惯量。但是，由于 的值很小，故可忽略陀螺效应。于是可得简化模型：
综上所述无人机模型的动力学方程可表示为：
， ， ， 即为系统的控制输入量。
式中: 为z轴方向线运动控制量；
为横滚姿态 和y轴方向线运动控制量；
为俯仰姿态 和x轴方向线运动控制量；
为偏航姿态 控制量。
1.直线运动模型
四旋翼直升机的控制相当于对力和扭矩的平衡。四旋翼所受外力和重力平衡时就可以实现盘旋飞行。
无人机总体设计报告
图 1.4 任务剖面 运动模式示意图如下：
9
图 1.5 垂直起降及模式转换 在此模式下， 无人机机翼呈“十” 字状， 机械结构锁死使机翼固 定， 而后螺旋桨的旋转轴方向与上翼面垂直， 拉力方向垂直于上翼面， 逐渐增加拉力从而使飞行器垂直起飞， 垂直降落模式拉力逐渐减小从 而使飞行器降落。
图 1.6 平飞爬升
1
目录 前言 .................................................................................................... 4 第一章 总体设计与分析 .................................................................... 5 1.1 概念介绍................................................................................ 5 1.2 设计背景................................................................................ 5 1.3 设计定位................................................................................ 6 1.4 设计灵感................................................................................ 7 1.5 结构外形................................................................................ 8 1.6 运动模式................................................................................ 9 第二章 气动布局设计与分析 ........................................................... 12 2.1 背景介绍.............................................................................. 12 2.2 主要设计思想 ...................................................................... 12 2.3 设计过程（矩形机翼） ....................................................... 12 第三章 结构设计与分析 .................................................................. 16 3.1 设计要求.............................................................................. 16 3.2 参考方案.............................................................................. 16 3.3 分析与选择.......................................................................... 18 第四章 能源、推进设计与分析 ....................................................... 20 4.1 相关资料.............................................................................. 20 4.2 任务分析.............................................................................. 21 4.3 能源可行性论证 .................................................................. 21 第五章 动力学分析与飞行控制 ....................................................... 23
结合BIM技术的无人机点云数据模型探究
结合BIM技术的无人机点云数据模型探究BIM技术是当前建筑行业中一个备受瞩目的技术，它可以在建筑设计、施工和运营等各个环节中起到至关重要的作用。
而无人机点云数据模型则是基于无人机技术和激光扫描技术的新兴技术，它能够为建筑设计和施工过程中的数据采集和构建提供更高效、更精准的解决方案。
本文旨在探究如何结合BIM技术的无人机点云数据模型来进行优化设计和施工。
一、无人机点云数据模型是什么？无人机点云数据模型是通过激光扫描和无人机技术获取的一组三维点云数据，它可以提供建筑物的准确尺寸、形状、立面和地形信息。
点云数据模型包含有大量的三维坐标点，每个点都可以表示一个具体的物体。
这种点云数据模型可以用于建筑设计、室外规划和地形分析等多个领域，为取代传统的地形测绘和建设模型提供了前所未有的高效和准确性。
二、BIM技术的概述BIM技术是一种以三维建模为基础的数字化设计和建设技术。
它通过将所有的建筑元素、工程和物料等信息进行数字化管理，实现了设计、施工和运营等各个环节的协同和优化。
BIM技术可以为建筑行业中的各个领域提供精确有效的数据支持，从而提高建筑工程的质量和效率。
三、BIM技术与无人机点云数据模型的结合当BIM技术与无人机点云数据模型相结合时，可以得到更为精准和实用的数字化建筑模型。
无人机点云数据模型可以为BIM技术提供更加丰富、详尽的场地数据，同时可以通过BIM技术实现数据的整合和分析。
BIM技术在设计、施工和运营过程中，会进行广泛的协调和优化，从而可以更好地实现建筑物的功能要求、安全要求和节能要求。
四、应用案例为了证明BIM技术与无人机点云数据模型的结合在实践应用中的效果，我们可以举一个有关建筑维修案例的例子。
在普通的建筑维修工作中，往往需要建筑师对建筑物中的微小问题进行核实和处理。
这个过程对建筑师来说非常繁琐和耗费时间，常常需要进行大量的手工测量和图纸制作。
但如果我们使用无人机点云数据模型结合BIM技术来进行建筑维修的话，我们就可以在维修前就进行建筑模型的构建，快速识别和定位需要修复的地方。
无人机避障系统模型
其中，无人机起飞前的位置坐标为原点O，以在起点处无人机水平向右翻滚为X轴正方向，以在起点处无人机水平向前俯仰为Y轴正方向，以垂直于X轴、Y轴而向上的方向为Z轴正方向。为了区别辅助无人机避障坐标系Vf与地面坐标系Vb，列写两者区别于表4.1。
表4.1位置控制地面坐标系Vb与辅助无人机避障坐标系Vf对比
(4.21)
高度避障通道：由式（4.15）可知系统传递函数和无人机质量有关。在此假设四旋翼无人机的重量为7kg。进一步可得以飞行器为整体，得到无人机在高度避障通道的传递函数为式（4.22）所示：
(4.22)
可以得到无人机飞行高度的控制流程如图4.4所示：
图4.4高度辅助避障通道控制流程
由经验值设置参数，如图4.5所示，在MATLAB的Simulink环境下设置取比例控制系数Kp为-127，积分控制系数Ki为-13，微分控制系数Kd为-37。控制系统结构图如图4.6所示。
此时，无人机在俯仰避障通道的传递函数如式（4.23）所示，控制系统结构如图4.8所示。
(4.23)
图4.8俯仰辅助避障通道PID控制仿真模型
式中，g为重力加速度，取9.8m/s2。采用PID控制器控制并取Kp=-1.4，Ki=-0.125，Kd=-0.468，得避障系统在俯仰通道的单位阶跃响应如图4.9所示：
图4.9俯仰避障通道仿真系统的单位阶跃响应
由上图可以看出，俯仰避障通道在施加激励源作用2s后达到稳定，稳定后状态保持平稳，没有出现震荡现象。但在整个调节过程中，系统表现出了较为剧烈的震荡，而这将会对无人机的PID控制产生较为严重的影响。
3.3基于遗传算法的PID避障系统优化设计
3.3.1
遗传算法（GeneticAlgorithms, GA）是J.Holland于1975年受生物进化论的启发而提出的。GA是一种基于自然选择和基因遗传学原理的优化搜索算法。其创立过程有两个研究目的：其一是抽象地解释自然界的适应过程；其二是为了将生物系统的机理运用到工程系统、计算机系统或商业系统等人工系统的设计中。GA是基于“适者生存”的一种高度并行、随机和自适应的优化算法，它将问题的求解表示成“染色体”的适者生存过程，通过“染色体”群的一代代不断进化，包括复制、交叉、变异等操作，最终收敛到“最适应环境”的个体，从而求得问题的最优解和满意解，而其两个最显著的特点则是隐含并行性和全局解空间搜索。目前，随着计算机技术的发展，越来越得到人们的重视，并在机器学习、模式识别、神经网络、优化控制等领域中得到了成功的应用。
无人机
四、实用价值
1、军事工具
可以利用无线电遥控模型飞机作为部队和民兵对空射 击训练的靶机。在训练的时候，通过无线电遥控设备控制 航模靶机完成直线飞行、转弯、上升、俯冲等飞行动作， 甚至在靶机上完成空投降落伞、发射模型火箭、投放炸弹、 施放拖靶等特技动作。在实弹射击时候，可以在航模靶机 尾部几十米远处拖拽一个彩色靶袋，以靶袋作为目标，避 免击毁靶机。
补充：无刷电动机
无刷直流电机（BLDC）由电动机主体和驱动器组成，是一种典型 的机电一体化产品。由于无刷直流电动机是以自控式运行的，所以 不会像变频调速下重载启动的同步电机那样在转子上另加启动绕组 ，也不会在负载突变时产生振荡和失步。中小容量的无刷直流电动 机的永磁体，现在多采用高磁能级的稀土钕铁硼（Nd-Fe-B）材料。 因此，稀土永磁无刷电动机的体积比同容量三相异步电动机缩小了 一个机座号。
五、现代成就
美国海军陆战队的UH-43 Huskie
交叉双旋翼复合推力尾桨无人直升机
【世界首架交叉双旋翼复合推力尾桨无人直升机亮相三明馆】
6月18日，世界首架交叉双旋翼复合推力尾桨无人直升机亮相三明馆，高端无人 机名为交叉双旋翼复合推力尾桨无人直升机，为世界首架。投产使用后，可广 泛应用于战场侦察、火力突击等军事行动和应急搜救、森林防火和反恐维稳等 非军事行动中。它在载重、速度、外形等方面都较传统机型有较大突破，填补 了国内在这一领域的空白，机型先进性与美国同步，获得过数十项国家发明专 利。 双旋翼纵列式、双旋翼横列式、双旋翼共轴式、双旋翼交叉式等，但其轴线呈 “v”型交叉，反向旋转。其明鲜的特点是两旋翼不平行，分别向外倾斜。这种 结构的最大优点是稳定性好，适宜执行起重、吊挂作业。
无人机虚拟仿真三维交互控制模型的设计与实现
无人机虚拟仿真三维交互控制模型的设计与实现摘要:介绍了如何利用Pro/E、3DS MAX及Cult 3D软件设计制作无人机虚拟仿真三维交互控制模型,实现无人机的精确建模、动态模拟和交互控制。
关键词:无人机操作训练虚拟仿真Pro/E 3DS MAX Cult 3D长期以来,无人机装备的操作训练一般依赖于实装开展,受到场地、人员、装备维护保养的限制,具有效率低、代价高、训练内容片面的弊端。
利用虚拟仿真训练系统进行无人机操作训练,能够有效克服实装训练中存在的问题,且经济、智能、可重用,具有广阔的应用前景。
无人机虚拟仿真三维交互模型作为用户训练中的直接操作对象,对整个虚拟仿真训练系统起着至关重要的作用,必须具备逼真的外观形象和强大的交互功能,其设计实现涉及到计算机仿真与虚拟现实的相关技术和结合机制问题。
采用Pro/E、3DS MAX及Cult 3D软件相结合的形式,利用三者之间的兼容性进行优势互补,是解决上述问题的有效途径[1-3]。
在分别运用Pro/E和3DS MAX对无人机实现精确建模和动画模拟的基础上,借助Cult 3D进一步实现模型的交互功能,能够有效确保无人机虚拟仿真三维交互模型的逼真度、沉浸感和可控性,对提高无人机虚拟仿真训练系统的训练实效具有重要意义。
1 无人机三维实体模型的建立由于Cult 3D本身没有仿真建模功能,3DS MAX难以实现精确三维建模,故无人机三维实体仿真模型需借助Pro/E软件来建立[5]。
Pro/E是美国PIE公司推出的一款CAD/CAM/CAE集成解决方案,是目前应用最为广泛的工业仿真设计软件之一。
它采用设置特征参数的建模方式,使用参数来描述零部件的形状、尺寸和属性,所建三维模型的精度较高。
图1所示为基于Pro/E软件建立的无人机某零件三维模型。
考虑到在无人机操作训练中,涉及大量的零部件的拆卸组装以及配合运动过程,无人机三维实体模型的建立采用拼接法,即先建立各个零部件的独立模型,再组装成整体,具体过程为:首先,对无人机所含零部件进行数量统计和尺寸测量,并予以标识;其次,根据统计数据和测量参数,使用Pro/MOLDESIGN模块创建各个零部件的三维模型,并予以修改和完善。
基于粒子群算法的无人机航班调度模型
基于粒子群算法的无人机航班调度模型无人机航班调度模型是指利用粒子群算法来优化无人机航班的调度问题。
本文将介绍基于粒子群算法的无人机航班调度模型的原理、应用和优势。
一、模型原理粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，灵感来源于鸟群觅食行为。
在粒子群算法中，解决问题的个体被称为粒子，它们通过不断地迭代，更新自己的位置和速度，以寻找问题的最优解。
基于粒子群算法的无人机航班调度模型的原理如下：1. 初始化粒子群的位置和速度。
每个粒子代表一个可能的航班调度方案。
2. 根据问题的约束条件和优化目标，评估每个粒子的适应度。
3. 根据适应度更新全局最优解和个体最优解。
4. 根据全局最优解和个体最优解，更新粒子的速度和位置。
5. 重复步骤2-4，直到达到停止条件。
通过不断地迭代，基于粒子群算法的无人机航班调度模型可以找到最优的航班调度方案。
二、模型应用基于粒子群算法的无人机航班调度模型可以应用于以下场景：1. 物流配送：无人机可以用于快递和货物配送，通过优化航班调度，可以提高配送效率和减少成本。
2. 搜索救援：无人机可以用于搜救事故现场或者迷失人员，通过优化航班调度，可以减少搜救时间和提高救援效率。
3. 农业植保：无人机可以用于农田的植保工作，通过优化航班调度，可以提高农田植保的效果和覆盖范围。
三、模型优势基于粒子群算法的无人机航班调度模型具有以下优势：1. 全局优化：粒子群算法能够通过不断地搜索整个解空间，找到全局最优解，确保航班调度的最优性。
2. 鲁棒性：粒子群算法能够在搜索过程中自适应地调整粒子的速度和位置，避免陷入局部最优解。
3. 高效性：粒子群算法具有并行计算的能力，可以高效地搜索解空间，快速找到最优解。
4. 可扩展性：基于粒子群算法的无人机航班调度模型可以扩展到多种优化目标和约束条件的情况下，具有良好的适应性。
总结：基于粒子群算法的无人机航班调度模型能够通过全局优化、鲁棒性、高效性和可扩展性等优势，实现无人机航班调度的最优化。
基于solidworks的小型四旋翼无人机设计及仿真
第２期(总第２１９期)２０２０年４月机械工程与自动化M E C HA N I C A L ㊀E N G I N E E R I N G㊀&㊀A U T OMA T I O NN o ．２A pr ．文章编号:１６７２Ｇ６４１３(２０２０)０２Ｇ００７６Ｇ０３基于S o l i d W o r k s 的小型四旋翼无人机设计及仿真杨学文,马瑞阳,李志艺(中国民用航空飞行学院航空工程学院,四川㊀广汉㊀６１８３０７)摘要:对小型四旋翼无人机的结构进行了设计,并对无人机三维模型做了虚拟装配和运动仿真分析,仿真结果生动形象,可用于无人机结构及运动的认知教学,使学生可以直观地对无人机的复杂结构㊁精密模块等进行深入的学习,同时也提升了学习效率.关键词:无人机;结构设计;虚拟装配;运动仿真中图分类号:V ２７９＋２ʒT P ３９１ ７㊀㊀㊀文献标识码:A收稿日期:２０１９Ｇ１２Ｇ１８;修订日期:２０２０Ｇ０３Ｇ０３作者简介:杨学文(１９９２Ｇ),男,重庆人,在读硕士研究生,研究方向为航空发动机维修与检测.０㊀引言随着无人机技术的快速发展,其在无人机航拍㊁电力巡检㊁环境监测及灾后救援等领域得到广泛的应用.为了使无人机的飞行性能和任务性能达到一定的目标,所以大部分无人机的结构都需要进行一定的调整,以满足结构布局和控制系统㊁动力系统及通讯系统之间相互协调.良好的布局设计可以有效地提高无人机的空间利用率及日常维护的便捷性.参考市面上大部分小型消费级无人机的布局设计,考虑到对虚拟装配训练的教学性,本文采用具有良好飞行稳定性和机动性的X 构型无人机整机布局方案[１],对无人机各零部件的建模㊁虚拟装配以及运动仿真[２]过程进行详细介绍.１㊀无人机结构设计小型四旋翼无人机结构一般由机身㊁机臂㊁电机和转子叶片４个部分组成[３].本文对无人机中心板和配电板(组成机身)㊁机臂及其他部件(电机㊁转子叶片及连接部件等)进行了设计.１．１㊀中心板设计中心板分为中心顶板和中心底板,是无人机的主要承力部件,它可以承载单片机㊁配电板㊁摄像头㊁任务仓和电池等飞行控制元件和任务组件[４],并在飞行和降落时对各部件起到一定的保护作用.根据中心板的性能特点和要求,利用S o l i d W o r k s 对中心板进行三维建模,对非承力部分进行切除减重和结构设计优化,以便于其他模块化部件的安装和拆卸.设计的中心板如图１所示,中心设计４个Φ８的孔用于固定配电板,周围设计８个Φ３．２的孔通过机臂连接中心顶板和中心底板.中心顶板和中心底板的尺寸均为７２m mˑ７２m m .图１㊀中心板１．２㊀配电板设计配电板分为配电板底板和配电板顶板,主要用于承载单片机和电池等飞行控制元件.配电板结构设计如图２所示,配电板底板设计了４个Φ６的连接孔,通过螺栓固定于中心底板上.配电板顶板也设计了４个Φ６的连接孔,采用螺栓通过定位套筒与配电板底板相连.配电板边缘均设计了器件连接接口位,配电板尺寸为３６m mˑ３６m m .图２㊀配电板１．３㊀机臂设计机臂[５]为无人机的主要传力构件,当无人机工作时,机臂上安装的电机带动转子叶片工作,转子叶片转动时产生升力,带动机臂向上运动,机臂与中心板间通过螺栓螺母进行连接,承受一定的弯矩和剪切应力.由于四旋翼无人机是一种欠驱动系统[６],其主要运动状态有垂直运动㊁俯仰运动㊁滚转运动㊁前后运动和侧向运动５个,但只有４个电机进行力的输入,因此在飞行时,对机臂的结构强度要求较高.机臂的结构如图３所示,机臂左侧设计了２个Φ８的连接孔,与中心板间使用２个螺栓进行紧配合连接,同时设置了加强筋对连接处的强度进行加强;机臂右端设计了１个Φ６的中心定位孔和３个Φ４的固定孔,电机通过中心定位孔定位,通过周围３个固定孔固定在机臂的右端.中段采用边长为６ ６m m 的等边三角形抠除材料,形成人字形结构对机臂强度进行加强,同时达到了减轻无人机整体重量的目的.机臂整体尺寸为９４m mˑ１２m mˑ２０m m .图３㊀机臂１．４㊀其他部件的设计对无人机电机㊁转子叶片以及连接部件等进行了设计,如图４所示.图４㊀其他部件设计２㊀无人机结构虚拟装配零部件的装配是生成工程图以及运动仿真分析的基础,无人机的装配采用自下而上的装配方式[７],即将创建的零部件一一导入装配体中,在零部件间插入配合关系来调整它们在零部件中的位置和方向.本文结合装配流程(如图５所示)对无人机装配方法和步骤进行详细介绍.图５㊀装配流程按照装配流程进行装配:(１)打开S o l i d W o r k s 并新建装配体文件.(２)点击插入新零件,放置第一个零件 中心底板 ,插入第一个零件作为装配的基准,默认位置是固定的.(３)插入零件 机臂 ,将其放置于合适位置,点击 配合 按钮,在 中心底板 和 机臂 间建立２个 同轴心 和１个 重合 的配合关系.(４)插入零件 电机 ,点击 配合 按钮,在 电机 和 机臂 之间创建两个２个 同轴心 和１个 重合 的配合关系.(５)插入３个零件 螺柱 ,在 螺柱 和 机臂 之间创建１个 同轴心 和１个 重合 的配合关系.(６)插入零件 转子叶片 点击配合按钮,在 电机 和 转子叶片 之间创建１个 同轴心 和１个 重合 的配合关系.(７)插入 螺母 点击配合按钮,在 转子叶片 和 螺母 间创建１个 同轴心 和１个 重合 的配合关系.完成以上７个步骤得到装配图１,如图６所示.(８)重复步骤(３)~(７),完成其余３个机臂㊁电机㊁转子叶片的装配.装配效果如图７所示.图６㊀装配图１㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀图７㊀装配图２(９)插入零件 配电板底板 将其放置合适位置,点击 配合 按钮,在 中心底板 和 配电板底板 之间创建２个 同轴心 和１个 重合 的配合关系.(１０)插入零件 配电板支撑套筒 (４个),点击 配合 按钮,在 配电板支撑套筒 和 配电板底板 之间创建１个 同轴心 和１个 重合 的配合关系.(１１)插入零件 配电板顶板 ,点击 配合 按钮,在 配电板顶板 和 配电板支撑套筒 之间创建２个 同轴心 和１个 重合 的配合关系.至此完成配电板的安装,装配效果如图８所示.(１２)插入零件 中心顶板 ,点击 配合 按钮,在 中心顶板 和４个 机臂 之间创建４个 同轴心 和１个 重合 的配合关系.在整个装配过程中 螺栓 和 螺母 的安装均采用 同轴心 和 重合 配合关系.至此,无人机虚拟安装结束.无人机整体安装效果如图９所示.图８㊀装配图３㊀㊀㊀㊀㊀图９㊀无人机整体安装效果７７ ㊀２０２０年第２期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀杨学文,等:基于S o l i d W o r k s 的小型四旋翼无人机设计及仿真完成无人机虚拟装配后,利用虚拟装配中的干涉检验[８]和质量属性等对模型进行一个直观的显示,并对其进行校验,对产生装配错误的部件进行修改和调整,以满足无人机模型的设计要求.３㊀无人机运动仿真无人机运动仿真[９],主要是为了生成以下动画效果:无人机四旋翼(转子叶片)在电机驱动下进行旋转运动产生升力,带动无人机机体向上运动.在装配体模式下,实现４个转子叶片的旋转运动仿真,具体实现如下:点击工具菜单栏下 插入 命令,然后点击 新建运动算例 ,在运动算例中点击 马达 按钮,选择 旋转马达 ,再选择模型中需要旋转的零件 转子叶片 作为旋转部件,选择 电机 作为旋转参考,再设置运动为等速转动,转速为１００r/m i n,完成 马达 设置,返回主界面拖动时间轴到２０s处.点击播放,完成一个转子叶片的旋转运动仿真.重复以上步骤,再设置３个 马达 ,完成其余３个转子叶片的旋转运动仿真.马达设置如图１０所示,无人机转子叶片转动如图１１所示.图１０㊀马达设置图１１㊀无人机转子叶片转动为实现无人机的上升运动仿真,需设置一个参考平面,点击 插入零部件 命令插入参考平面,点击 配合 按钮,在参考平面和无人机装配模型之间创建一个 平行 和 重合 的配合关系;然后点击 新建运动算例 ,在 运动算例 中拖动 时间轴 至１４．１s处,之后在模型界面拖动模型向上运动５００m m.点击播放按钮,即可实现无人机装配模型上升的运动仿真.动画设置界面如图１２所示.图１２㊀动画设置界面由于转子叶片的转动产生升力,无人机向上运动,上升运动仿真效果如图１３所示.图１３㊀无人机上升运动仿真效果４㊀结语本文基于S o l i d W o r k s三维建模软件,完成了小型四旋翼无人机的结构设计㊁装配及运动仿真.仿真结果生动形象,为教师制作出精美的虚拟教学模型,使得学生可以直观地对无人机的复杂结构㊁精密模块等进行深入式的学习,也为S o l i d W o r k s软件的学习者提供了有效参考.参考文献:[１]㊀蔡玉红,刘刚,洪冠新．一种连翼布局无人机气动特性计算与分析[J]．飞机设计,２０１６(３):６Ｇ９．[２]㊀赵丹,张伟华．基于S o l i d W o r k s千斤顶虚拟装配与运动仿真[J]．机械研究与应用,２０１８,３１(４):２３６Ｇ２４１．[３]㊀李金鹏,丁玉琳,李蔚敏．基于A R M的空中摄像四旋翼无人机[J]．电子世界,２０１９(４):１４６Ｇ１４７．[４]㊀李根．飞行器协同飞行控制系统的设计与实现[D]．呼和浩特:内蒙古大学,２０１７:６Ｇ１０．[５]㊀李选聪．多旋翼无人机的机械臂抓取动力学分析和控制研究[D]．哈尔滨:哈尔滨工业大学,２０１５:３８Ｇ４２．[６]㊀黄水长．四旋翼无人机一种复合控制方法的研究[D]．邯郸:河北工程大学,２０１６:１Ｇ５．[７]㊀方水良,杨维学,李金华．自下而上产品设计中的自适应装配建模[J]．计算机集成制造系统,２００８,１４(１１):２１５０Ｇ２１５４．[８]㊀颜云辉,张海燕,杨会林,等．虚拟装配系统的建模㊁干涉检验及仿真[J]．东北大学学报(自然科学版),２００４,２５(２):１５３Ｇ１５５．[９]㊀赵翔．某型无人机伞降回收过程动力学及运动仿真[D]．南京:南京航空航天大学,２０１０:１５Ｇ１８．D e s i g na n dS i m u l a t i o no f S m a l l Q u a d r o t o rU A VB a s e d o nS o l i d w o r k sY A N GX u eＧw e n,M AR u iＧy a n g,L IZ h iＧy i(A v i a t i o nE n g i n e e r i n g C o l l e g e,C i v i lA v i a t i o nF l i g h tU n i v e r s i t y o fC h i n a,G u a n g h a n６１８３０７,C h i n a)A b s t r a c t:T h e s t r u c t u r e o f t h e s m a l l q u a d r o t o rU A Vi s d e s i g n e d,a n d t h ev i r t u a l a s s e m b l y a n dm o t i o ns i m u l a t i o na n a l y s i so f t h e３D m o d e l o f t h eU A Va r e d o n e．T h e s i m u l a t i o n r e s u l t s a r e v i v i d a n d v i v i d,w h i c h c a n b e u s e d f o r t h e c o g n i t i v e t e a c h i n g o f d r o n e s t r u c t u r e a n dm o v e m e n t,s o t h a t s t u d e n t sc a n i n t u i t i v e l y s t u d y t h ec o m p l e xs t r u c t u r ea n d p r e c i s i o n m o d u l e so fd r o n e s,a n da t t h es a m e t i m e i m p r o v e s l e a r n i n g e f f i c i e n c y．K e y w o r d s:U A V;s t r u c t u r a l d e s i g n;v i r t u a l a s s e m b l y;m o t i o n s i m u l a t i o n８７ 机械工程与自动化㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀２０２０年第２期㊀。
无人机 飞行动力学
无人机飞行动力学无人机飞行动力学一、引言无人机是一种通过遥控或预先设定的航线自主飞行的飞行器。
无人机的飞行动力学是指无人机在飞行过程中所受到的力和力矩，以及机体的运动状态和稳定性等方面的研究。
本文将从无人机的基本原理、飞行动力学模型和控制方法等方面进行探讨。
二、无人机的基本原理无人机的基本原理与传统飞机类似，主要包括升力、阻力、重力和推力四个方面。
升力是使无人机在空中飞行的力，通常由机翼产生；阻力是空气对无人机前进方向的阻碍力，与速度和空气密度有关；重力是无人机受到的地球引力；推力是无人机前进的动力来源，通常由发动机提供。
三、飞行动力学模型无人机的飞行动力学模型是描述无人机在飞行过程中运动状态和力学特性的数学模型。
常见的飞行动力学模型包括六自由度模型和四自由度模型。
六自由度模型考虑了无人机在空间中六个方向上的运动，即纵向运动、横向运动和垂直运动，以及绕三个轴线的转动。
四自由度模型则主要考虑无人机在水平面上的运动和绕垂直轴线的转动。
四、无人机的稳定性无人机的稳定性是指无人机在飞行过程中保持平衡和稳定的能力。
稳定性可以分为静态稳定和动态稳定两个方面。
静态稳定是指无人机在受到扰动后能够迅速恢复到平衡状态；动态稳定是指无人机在受到扰动后能够恢复到平衡状态，并且不会出现过度振荡或不稳定的情况。
五、无人机的控制方法为了保证无人机的稳定和安全飞行，需要采用合理的控制方法进行控制。
常见的控制方法包括PID控制、模型预测控制和自适应控制等。
PID控制是一种经典的控制方法，通过调节比例、积分和微分三个参数来实现控制。
模型预测控制则是根据无人机的动力学模型进行预测，并根据预测结果进行控制。
自适应控制是根据无人机的实时运行状态和环境变化进行自适应调整的控制方法。
六、无人机的应用无人机具有广泛的应用前景，包括航空摄影、农业植保、物流配送、环境监测、灾害救援等领域。
无人机的飞行动力学研究对于提高无人机的飞行性能、增强无人机的稳定性和控制能力具有重要意义。
研学无人机做飞机模型作文
研学无人机做飞机模型作文
哇，这无人机模型真的帅呆了！看它那酷炫的机翼，简直就像真的飞机一样。
做这个模型可真不容易，得画图纸、找材料、一点点组装起来。
但看着它飞起来的那一刻，啥都值了！
哈哈，咱们这群人真是无人机迷啊！每次课后都聚在一起，比赛看谁的飞机飞得更高、更远。
有时候飞机也会出点小状况，但大家总是互相帮忙，一起搞定。
这种感觉，真是爽翻了！
这无人机降落得真稳啊！就像个经验丰富的飞行员一样。
我们围在一起，讨论着刚才的飞行体验，交流着各自的技巧和经验。
虽然只是个小模型，但大家都把它当成了真正的飞机来对待。
晚上躺在床上，我还在想今天的飞行。
不知道啥时候，我也能造出真正能在天空中飞翔的无人机呢？也许将来，我能用无人机去探索未知的领域，或者帮助人们解决环境问题。
想想就让人兴奋不已啊！。
matlab的mpc工具箱中的无人机例程
一、介绍Matlab是一种用于数学计算、算法开发和数据分析的高级技术计算语言和交互式环境。
它具有强大的矩阵运算功能，以及丰富的绘图功能，广泛应用于科学和工程领域。
Matlab的MPC（Model Predictive Control，模型预测控制）工具箱是一种用于设计和模拟MPC控制系统的工具箱，可以帮助工程师和科研人员快速进行MPC 系统的建模和仿真。
二、无人机例程简介在MPC工具箱中，有一个针对无人机控制的例程，可以帮助用户快速了解MPC控制算法在无人机控制系统中的应用。
无人机例程涵盖了无人机的建模、控制器设计和仿真等方面内容，是一个很好的学习和研究工具。
三、例程结构1. 无人机建模：包括无人机动力学和控制模型的建立，考虑了无人机的姿态、位置和速度等状态变量。
2. 控制器设计：使用MPC工具箱提供的函数和工具，设计无人机的模型预测控制器，以实现对无人机的姿态和位置控制。
3. 仿真：利用MPC工具箱提供的仿真环境，对设计的控制器进行仿真测试，评估控制性能和稳定性。
四、使用步骤1. 安装MPC工具箱：首先需要确保已安装MPC工具箱，如果没有安装，可以在Matlab全球信息站进行下载和安装。
2. 打开无人机例程：在Matlab环境中打开MPC工具箱，找到无人机例程，在例程中会包含无人机建模文件、控制器设计文件和仿真文件等。
3. 理解代码和模型：阅读和理解无人机建模和控制器设计的代码和模型，可以根据需要对模型参数进行调整和修改。
4. 运行仿真：在Matlab中运行仿真文件，观察无人机在模型预测控制下的运动状态和性能表现。
5. 优化和调整：根据仿真结果对控制器进行优化和调整，以提高控制性能和稳定性。
五、应用领域无人机例程的应用领域非常广泛，包括但不限于航空航天、军事安防、航拍摄影、农业植保、物流配送等领域。
无人机作为一种新兴的智能设备，将会在未来得到更广泛的应用和发展。
六、总结无人机例程是MPC工具箱中的一个典型应用案例，通过学习和使用无人机例程，可以帮助用户快速掌握MPC控制算法在无人机控制系统中的应用方法，提高工程设计和科研开发的效率和水平。