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建立了一种基于RANS (雷诺平均Navier Stokes)方程的共轴刚性旋翼悬停流场数值模拟方法。使用旋翼亚声速和跨声速悬停实验结果,验证了该方法的准确性。对刚性旋翼XH 59A流场模拟表明:气动特性与飞行实验结果比较吻合,共轴旋翼特性优于同实度单旋翼,具备更高的悬停效率。对比半实度单旋翼气动性能,受下旋翼对流动的抽吸影响,上旋翼性能略有下降;下旋翼性能下降更甚,主要是因为处于上旋翼下洗流中,其有效迎角减小。数值方法获得该旋翼最高悬停效率为67%,总距角为14°,14°。对比研究表明,共轴刚性旋翼较常规共轴旋翼极间距小,悬停性能更高。 相似文献
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风扰、气流扰动和模型未知部分的估计精度直接影响着无人机(UAV)的稳定性和控制品质,扩张观测器(ESO)能估计这些部分,但存在型别低,收敛性差,估计精度低等问题。补偿函数观测器(CFO)采用纯积分、补偿和传递函数型别的思想,改变了ESO结构,使得CFO较ESO高2个型别,精度高,收敛性强。然而,CFO是利用线性滤波器补偿系统的未知函数或扰动,对快速变化的高次非线性函数补偿能力不足。本文用径向基(RBF)神经网络替代了线性滤波器或积分器,提出了带有RBF神经网络的CFO,进一步提高了估计精度。应用带有RBF神经网络的CFO得到的非线性未知函数和扰动以及微分信息,设计了主动模型函数补偿控制算法,应用Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统的稳定性。将该模型补偿控制算法成功地应用于四旋翼飞行器姿态系统的控制。仿真对比了所提出的基于CFO的模型补偿控制,PID控制和自抗扰控制算法,同时在基于Pixhawk的控制测试平台实验中,对比了这3种控制策略,测试四旋翼飞行器对不同参考姿态的跟踪性能。结果表明,所提出的控制方法,在暂态性能和稳态跟踪精度方面,优于其它控制器。 相似文献
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