小 机器人杂志 1687 - 9619 1687 - 9600 Hindawi 10.1155 / 2021/8923599 8923599 研究文章 Bioinspired羽毛扑翼无人机设计在突发的环境中操作 https://orcid.org/0000 - 0002 - 3443 - 8284 Abbasi s . H。 马哈茂德 一个。 Khaliq 阿卜杜勒 命运 l 电子与计算机工程系 学生情况下 伊斯兰堡 巴基斯坦 2021年 13 9 2021年 2021年 29日 7 2021年 27 8 2021年 13 9 2021年 2021年 版权©2021 s . h . Abbasi et al。 这是一个开放的文章在知识共享归属许可下发布的,它允许无限制的使用,分布和繁殖在任何媒介,提供最初的工作是正确的引用。

飞行的无人机(uav)有许多相关的挑战。体积小的主要原因是他们对扰动的敏感性限制稳定飞行。动荡的缓解策略详细鸟最近一直在探索解决这一问题。除了使用主要和次要的羽毛,鸟类也利用隐蔽的羽毛偏转来缓解动荡。动力来自秘密羽毛的鸟类,介绍生物启发阵风减缓系统(GMS)扑翼无人机(FUAV)。GMS由机电(EM)秘密羽毛,感觉传入的阵风和缓解这些羽毛的挠度。开发的多体模型gust-mitigating FUAV附加子系统包括刚体模型,推进系统,拍打机制,GMS-installed翅膀用键合图建模方法。FUAV没有GMS和FUAV提出的GMS集成模拟垂直阵风的存在,和结果的比较证明了该设计的功效。此外,协议实验结果和现在的结果验证的准确性提出设计和开发模型。

 1。介绍

为无人机姿态控制是一个严重的问题在大气边界层(ABL)。ABL区域是最好的适合无人机应用情报,监视和侦察(ISR)的任务。然而,ABL被认为是高度动荡的,如图 1( 1, 2]。

建筑物周围的气流( 1]。

这个地区的飞机飞行经验突然和严重的阵风,会导致快速扰动方向,态度,位置,和速度。气流之间的相互作用与地面障碍物的变化由于各种因素包括规模、密度、形状、和渗透率。土地资源的部门已经调查了湍流模式出现在森林地区。据透露,森林是关键湍流源表面由于他们不完整的。此外,树木还打扰的湍流因为拖近距离附近的树线( 3- - - - - - 5]。马特洪峰、瑞士山区积雪范围的动荡表明,被困在附近的风切变峰会( 6]。

显著降低无人机的性能已经观察到高阵风和强烈的湍流的存在( 7- - - - - - 12]。此外,无人机损失的主要原因之一,在低海拔地区操作是不良风 13]。研究表明这些无人机的损失是由于缺乏反馈传感器和巨大的延时传输数据的无人机飞行员的控制系统( 14]。因此,继续稳定操作无人机在这动荡的地区,GMS是不可避免的优化飞机的稳定性而降低崩溃的危险。

莱特兄弟的第一次旅程后,许多飞行控制器设计解决这些动荡的气流。1914年首次GMS开发( 15),在那之后,已经进行了很多尝试设计一个自治GMS,包括布里斯托尔的研究公司1949 16),道格拉斯公司1950 17],NACA 1952 18, 19]。

使用全球定位系统(GPS)和自动驾驶仪模块降低飞行员的工作量和提高安全操作在突发的天气。每个子系统都是相互关联的无人机的飞行中心计算机,使机组人员密切评估所需的飞行路径。合成,可以采取先发制人的行动之前,面对恶劣的天气和湍流气流减少感受强度,导致预防性修改标题和高度 20.]。

其他几个设计了推进无人机航电湍流气流达到更高的性能。研究[ 21]介绍了无人机的先进的航空电子设备,可以实现稳定的性能类似于大型飞机。微体系结构和控制(MARC)航空电子设备的设计开发有实质性改善无人机的重量限制和电力消耗。

除了上述的设计工作,在过去的十年中生物灵感也成为突破许多即将工程问题的解决办法。研究人员进行深入研究的鸟类的飞行成功地贴近地面以及在湍流条件下森林。生物启发无人机并不是新( 22- - - - - - 25]。几个bioinspired流传感器已经发展到目前为止缓解动荡。这些包括粒子图像测速仪(PIV)、光探测和测距(激光雷达),激光多普勒风速测定(LDA),和雷达。然而,由于这些传感器拥有庞大的规模,因此他们不能被纳入无人机。

研究人员在 26]研究了活性惯性传感器的最新趋势。结果证明是巨大的时间延迟和反应迟缓而使用单一传感器在阵阵气流飞行控制,需要使用多传感器系统的姿态控制。另一个研究[ 27]表明,传统的被动姿态传感器非常缓慢的姿态控制响应时间在动荡的环境中。他们提出了一个解决上述延误和开发新颖bioinspired传感器,提供先进的阶段信息的干扰从而提高驱动器的响应时间。

合成射流是另一个阵风缓和的方法。这些飞机当组合成翼飞机的飞行包线延伸到更高的角度通过主动流动控制的攻击,因此减少飞行不稳定( 28]。通过生产这些飞机,边界层仍然附在阵风条件从而使无人机能够保持稳定。然而,由于SJAs足够大的大小在无人机被整合,探索为小型飞机仍然是一个悬而未决的领域研究人员。同样,涡发生器产生microvortices翼为了避免表面边界层分离也活动GMS的变体技术更大的飞机( 29日]。然而,由于规模的限制,他们对无人机的适用性仍是一个主要问题。

杨et al。 30.)提出了流知道翼设计结合空气动力学,计算,电气和机械元素改善飞行湍流流动。每个机翼升级是一个独立的处理器,以开动一个专用的控制表面。数值模拟结果验证的流程意识到设计翅膀显示下降了22%横摇角变异性和滚转率下降18%偏差在湍流的存在。

鼓风机和Wickenheiser [ 20.)提出了主要和secondary-feathers-inspired仿生流传感器固定翼无人机和发现他们是否适合使用GMS作为活跃。无人机的设计都有了明显的改善在稳定特征;然而,他们使用FUAVs尚未讨论和叶子给研究者一个开放的差距。

鸟类的详细研究揭示了一个有趣的事实,在高湍流气流和阵风,鸟类断断续续飞行,即。,nonflapping阶段。隐蔽的羽毛在这些断断续续的滑翔飞行被激活来减轻阵风如图 2( 31日]。

隐蔽的羽毛在动荡的挠度( 31日]。

灵感来自于生物秘密羽毛的鸟类,本研究提出了一种新颖的分布式GMS FUAV。GMS包括EM秘密无人机的羽毛集成在拍打翅膀。GMS只激活时的湍流气流减轻风味,在所有其他的瞬间仍与翼紧密连接保持机翼整体形象。它提供了各种飞行的优势,包括更好的机动性和增强稳定在不利的风环境。

作者提出了本研究的初步版本( 32, 33]只有GMS及其有效性研究的发展,将它在一个刚性翼和执行模拟。的有效性提出的建模设计的完整FUAV GMS安装在它需要确定。因此,当前研究的实质性改进如下。首先,我们现在的综合模型组成的一个完整的FUAV主体及其盟军配件。这些配件包括拍打机制,翅膀,和推进系统包括电池、电机、齿轮箱。其次,GMS纳入FUAV和一个完整的多体模型的模型gust-mitigating FUAV。我们利用键合图建模(BGM)开发的完整模型,并进行模拟gust-mitigating FUAV。20-SIM软件是本研究中使用建模。此外,我们为深入分析内部生成状态空间方程动力学。最后,我们模拟多体模型来检查其准确性和有效性,也比较结果与发表的实验研究方案的验证。

剩下的纸是组织如下。节 2的设计gust-mitigating FUAV。部分 3涵盖了键合图模型的建立(BGM) FUAV子系统导致制定完整的多体模型gust-mitigating FUAV。验证的准确性提出了设计和检查它的正确性,结果与实验的比较研究和随后的讨论中进行 4。最后一部分包括结论和未来的工作。

 2。FUAV设计

原型FUAV正在研究是费斯托的聪明鸟 34]。费斯托的鸟有2.2米翼展弦长和0.28米。系统的动态模型进行调查可以考虑到开发FUAV由子系统即主体、汽车、扑机制,严格的翅膀,和总经理。

扑系统包括主要结构,刚性梁翅膀,两个直流电机由两个电池,和双曲柄连杆机制。草图的拍打机制见图 3。扑系统还包含一个臂添加滚动条以及翅膀生成运动垂直于机翼表面。前翼的角速度是大约12 rad / s。

素描的拍打机制( 35]。

拟议的GMS由16仿生EM隐蔽的羽毛。八合并在机翼的上表面和八翼的下表面。单一EM秘密羽毛包括皮瓣、铰链、机械连锁,春天,压电换能器(压电),控制器,和音圈致动器。压电传感器具有体积小和多个功能利用EM羽毛翅膀的大小限制。此外,钛酸同时可以有双重功能,即。,作为传感器和致动器。

FUAV翼由骨骼结构配备肋骨和桅杆进行加载。GMS的设计保证了在拍打翅膀保持机翼的整体形状阶段EM秘密羽毛仍然牢牢地附着在翅膀。高湍流,FUAV诉诸间歇飞行和GMS激活合成EM羽毛旋转让强劲的阵风发生通过机身阻抗。

图 4说明了EM秘密羽毛的内部工作。皮瓣旋转的阵风响应事件,给信号,压电陶瓷作为传感器通过机械联动装置和弹簧。现在在收到阵风信号,压电陶瓷作为驱动器并产生一个输出信号相当于阵风有经验,给控制器,进而生成所需的控制输出。这种控制输出,即。,current, is forwarded to voice coil actuator. Voice coil actuator moves out the shaft inside it and applies force on the flap that deflects out of the wing. Consequently, the gust flows through the EM covert feathers with very minimal interaction with the wing’s cross-sectional area.

机电隐蔽的羽毛。

他们隐蔽的羽毛都拥有一个闭环反馈设计。GMS单独控制,不依赖于主无人机控制器。这种设计允许本地数据分析和控制,从而降低响应时间比传统今天阵风缓和延迟反应时间的设计。在更大的动荡,多个羽毛开动响应自一根羽毛是不够的。这最小化压力在一个EM羽毛,因为传入的阵风分布在某一区域的翅膀,而不是集中在一个点上。

 3所示。键合图制定和动力学方程的推导

口译的过程建模是科学问题从一个应用领域变成了易处理的数学公式包括其建设和工作。这个配方发展中科学理解的模型可以帮助协助测试系统变化的影响并提供洞察力,解决方案,和方向对原始应用程序有益。数学模型一般由一组定义了一个系统的方程和变量形式的变量之间的关系。建模渲染解决方案通过提供明确的理解复杂的系统。( 36]。

键合图模型是一个域独立图形描述物理系统的动态行为。意义的系统从不同的领域,即。,electrical, mechanical, hydraulic, thermodynamic, acoustical, etc., is labeled in the same way. The basic concept is that bond graphs work on energy exchange between various domains. Similarities between domains are nothing more than just mathematical equations being analogous, i.e., the utilized physical concepts are the same. Bond graph modeling is a potent tool for modeling engineering systems, particularly when diverse physical domains are present. Additionally, bond graph submodels can be reused smartly, since bond graph models are noncausal. If the submodels are seen as objects, we can easily say that the bond graph modeling is a type of object-oriented modeling of physical systems [ 37]。

3.1。主体BGM

FUAV的主体是作为刚体六自由度,可以执行旋转与平移运动。刚体在空间产生的运动分析方程下面给出基于牛顿第二运动定律( 37]: (1) F = ∂ p ∂ t + ω × p , (2) τ = ∂ p J ∂ t + ω × p J , 在哪里 p线性动量, p j角动量, F身体上的作用力, τ是转矩, ω是主体的角速度。这两个方程,即,( 1)和( 2),来源于牛顿第二运动定律,帮助实现中给出的欧拉方程( 3)- ( 8)。这些欧拉方程的解析解在某些情况下可以找到;然而,他们无法找到通解( 37]。最后,使用这六个方程,BGM的主体形成。 (3) p x ˙ = F x + 米 ω z P y 米 − 米 ω y P z 米 , (4) p y ˙ = F y + 米 ω x P z 米 − 米 ω z P x 米 , (5) p z ˙ = F z + 米 ω y P x 米 − 米 ω x P y 米 , (6) p J x ˙ = τ x + J y ω y P J z J z − J z ω z P J y J y , (7) p J y ˙ = τ y + J z ω z P J x J x − J x ω x P J z J z , (8) p J z ˙ = τ z + J x ω x P J y J y − J y ω y P J x J x 。

图 5显示了最终的BGM的主体一般在三维空间中运动。六个状态空间方程获得上述BGM因为能源存储元素的数量是6。状态变量构成广义动量 p x, p y, p z, p jx p 司法院 ,和 p 生理改变在每一个惰性元素。

BGM FUAV的主体。

 3.2。直流电机BGM

直流电机是由电池驱动的源和被用来把电能变成机械能。它包括一个机电耦合和电枢进一步由电感和电阻的元素。back EMF的汽车提出了BGM的回转器( 37]。BGM的直流电机是使用上述描述和开发提出了图 6。

BGM的直流电机。

 3.3。拍打机制BGM

的拍打运动FUAV正在研究通过滑块曲柄机构来实现。这种机制包括两个棒联系在一起和一个臂铰接在90°转轴角度。往复运动传播和接收从这个轴和用于旋转运动转化为往复运动,也亦然。输入曲柄杆。,velocity, is applied as a source of flow. The corresponding BGM is shown in Figure 7。1-junction 1 J ˙ 用于描述曲柄的运动。惯性的曲柄轴显示为 我元素和连杆的线速度 1 x ˙ , 1 y ˙ ,而 我元素显示连杆的质量。1-junction 1 α ˙ 和调制变压器(MTF)用于链接的旋转运动( 37]。此外,两个惯性元素代表质量和质量惯性矩的组件的相应的连接。

BGM拍打的机制。

 3.4。刚性梁机翼BGM

翅膀的动力学建模为刚性梁在横向运动是转动的一端。在这种情况下,机翼在终点的垂直位移计算, 37, 38] (9) y = l 罪 θ , 在哪里 y位移, θ是扑角, l分别是翼展。努力和流量的关系可以被描述如下( 39]: (10) V y = l c o 年代 θ ω , x 1 因为 θ F = τ , 在哪里 V y垂直方向的速度, F力, τ分别是扭矩。图 8展示了BGM的翅膀在垂直力,阵风( 科幻小说)。 l因为 θ和 x 1 因为 θ 是变压器的平移量旋转量相关的模量。

BGM的翅膀。

 3.5。BGM的阵风减缓系统(GMS)

在本节中BGM的总经理。详细开发BGM GMS从单一机电(EM)秘密羽毛不会讨论相同的在以前的工作已经进行了广泛的调查( 32, 33]。

BGM的EM秘密羽毛如图 9。模型的总体秩序是8因为有八个能源存储元素。有一个扰动输入,即 年代 f(流)的来源,描绘了阵风羽毛上的事件。有两个控制输入,即。,女士f(modulated source of flow) and MSe (modulated source of effort). These inputs form part of input vector u ⇀ t 。女士 e实际上是应用于连杆的力,而MSf当前是音圈致动器的输入。

BGM的羽毛。

获得的BGM用于制定状态空间方程作为( 11)- ( 19)。状态变量构成广义动量 p1, p2, p3在每一个惰性元素和广义位移 问1, 问2, 问3, 问4在每一个合规的元素。状态变量 问5位移传感器的状态用键合图。 (11) p 1 ˙ = 我 c ⋅ p 3 + 我 c ⋅ 问 3 , (12) 问 1 ˙ = 1 我 1 ⋅ p 2 , (13) p 2 ˙ = 我 c l p 3 + 我 c l 问 3 − 1 C 问 1 − 1 C 1 问 2 − 米 C 2 问 4 , (14) 问 2 ˙ = 1 我 1 ⋅ p 2 , (15) p 3 ˙ = 问 5 , (16) 问 3 ˙ = 年代 f − 1 l ⋅ 我 1 p 2 − 1 我 p 1 , (17) 问 4 ˙ = 米 我 1 p 2 − R C 2 问 4 , (18) 问 5 ˙ = 1 l ⋅ 我 1 p 2 。

图 10显示了BGM GMS组成16他们秘密的羽毛。

GMS BGM 16 EM羽毛。

 3.6。完整的Gust-Mitigating BGM FUAV

研究的有效性和正确性提出了合并后的GMS FUAV翅膀,的完整BGM FUAV由主体和GMS结合刚性翼由两个直流电机和驱动滑块曲柄拍打机制是考虑。开发的完整BGM Gust-Mitigating FUAV加入BGM的前几节中给出的子系统使用适当的连接,如图 11。提到是很重要的,完整的gust-mitigating BGM FUAV已经减少到8 EM秘密羽毛/翼为了避免建模的复杂性,自完成FUAV模型于260年由16羽毛/翼结果th订单模型和具有挑战性的模拟。此外,这种简化模型提出了一种基准和足以证明拟议的GMS设计的功效。可进行进一步的研究来找出最优数量的羽毛,可以添加一个翅膀。

BGM的完整gust-mitigating FUAV。

BGM图 11帮助我们计算状态空间的gust-mitigating FUAV。状态矩阵 x ⇀ t 包含广义动量惯性合规元素的元素和广义位移。有17个扰动输入描述应用到每个EM秘密羽毛的阵风。此外,阵风应用于刚性翼以及流量的来源,也就是说, 年代 f在0结,这也形成扰动输入向量的一部分。有34个可控输入包括2来源的努力( 年代 e)代表了直流电机、16显示调制流源,也就是说, 女士 f,提出了16调制源,也就是说, 女士 e。这些34可控输入表单的输入向量 u ⇀ t 。最终的状态矩阵A出来的132×132订单,输入增益矩阵B出来的132×34秩序,和输出增益矩阵C出来34×132的订单。

 3.7。非线性动态建模

在这项研究,范围仍然只模拟垂直阵风FUAV产生升力。这个升力是集成在BGM流源( 年代 f)。气动升力的翅膀上事件FUAV产生向上运动,也就是说, z方向。调制变压器,即。,MTF, is utilized in the BGM as shown in Figure 11对机翼运动转化为FUAV位移 z方向。

的综合建模Gust-mitigating FUAV通过整合所有的气动和结构元素是复杂的。对于简化,特定的假设是由包括忽视广泛的空气动力遇到FUAV正在探索在最近的研究中,例如推力,阻力,机翼的后,转动惯量,圆形的旋转,旋转,前缘涡,粘滞摩擦和附加质量。同时,我们扑翼模型刚性梁,并进一步洞察机翼的灵活性仍然是目前的工作范围。此外,由于固有的非线性系统缺陷导致隐藏动态和相关的控制策略优化利用这些非线性积极影响(所呈现的整体系统 40)还有待研究。添加几个边界条件,各种输入力和时刻,额外程度的自由,而且公司的灵活性,并改变机翼的振动模式需要进一步探索。同时,FUAV通过未建模非线性振荡上升,和延迟导致主要场景的分岔和混沌的研究( 35)研究的范围。

 4所示。结果验证和讨论

为了确定BGM的正确性gust-mitigating FUAV发达在上面的部分中,我们使用三个垂直阵风速度(35米/秒,25米/秒,15米/秒)在三个羽毛(羽毛没有1,羽毛没有2,羽毛没有3)安装在FUAV的右翼。图 12描述了这三个新兴市场的音圈致动器当前的羽毛。目前高峰值的图是在正确的范围内,直接被应用于羽毛阵风力成正比。图 13描绘了拍打FUAV角的弧度。

音圈致动器电流。

拍打FUAV角。

为了证明有效性的设计,两个仿真场景。首先FUAV没有GMS模拟运用25 m / s阵风翅膀,和运动 z方向是观察。其次,应用了相同的风味与GMS FUAV安装在它和相应的运动 z方向进行了分析。的位移 z方向的模拟场景如图 14。相应的滚动角FUAVs的场景也显示在图 15。

在垂直方向位移FUAV。

横摇角的FUAV(有或没有GMS)。

它可以清楚地看到,gust-mitigating FUAV成功缓解了阵风32%因为电磁驱动的羽毛秘密安装在机翼上。的GMS-installed FUAV已取代相比只有11.2到16.5没有GMS位移为模型。同样,横摇角的FUAV GMS减少到0.21 rad 0.31 rad模型相比没有GMS。上述结果证实的预期效用该gust-mitigating FUAV设计。此外,这里的提及,在这项研究的初步版本,作者也在 32, 33),安装的GMS刚性翼帮助减轻阵风高达50%,在这个研究缓解完全FUAV是32%完全在预期的范围内。

图 16显示了FUAV的前进速度的比较研究和研究 41]。此外,获得在当前的研究结果进行比较实验研究的结果( 41),在表中做了总结 1。非常接近一致的结果FUAV GMS和FUAV没有GMS,在目前的工作和实验发现,支持该设计的准确性和有效性。

比较前进速度在目前工作和实验研究( 41]。

对比现在的工作和实验研究。

Z位移(m)
目前的工作 没有GMS 16.5
与GMS 11.2
实验( 41] 16.9

为进一步了解模型内部动态,阵风速度在右翼( 年代 f)作为输入,并强迫作用于机翼(我6)作为输出。线性化的模型在132年20-SIM软件生成的输入和输出nd顺序模型。图 17说明pole-zero情节模型并显示,多极的起源和一些波兰人在正确的半平面,因此该系统是不稳定的。此外,阶跃响应表明不同反应进一步支持下的系统内部不稳定的动力学研究中,而在系统GMS是安装在刚性翼在这项研究的初步版本 32, 33),内部动态稳定。

Pole-zero (PZ)阴谋。

元素的值的BGM gust-mitigating FUAV呈现在图 11如表所示 2。必须指出16 EM元素的羽毛是一样的一个EM羽毛,并详细描述了在以前的工作 33]。

参数的模型。

组件 描述 值
汽车
电压源 电 7.2 V
电机的电枢电阻 电 5.1Ω
回转器比汽车 电 0.00813
阻尼的汽车 机械 0.00068 n / m
汽车的质量 机械 0.021公斤
齿轮
齿轮比 机械 0.112
拍打机制
曲轴的质量惯性矩 机械 0.009公斤/米2
变压器变压比的连杆 机械 2
变压器变压比的联系 机械 1
连杆的质量 机械 0.03公斤
连杆的质量惯性矩 机械 0.006公斤/米2
刚性梁机翼
刚性梁的质量 机械 0.4公斤
刚性梁的质量惯性矩 机械 0.024公斤/米2
变压器变压比刚性梁 机械 1
主体
身体质量 机械 0.15公斤
质量惯性矩( J x, J y, J z) 机械 0.002,0.004,0.003公斤/米2
阵风速度 机械 25米/秒
GMS
皮瓣
皮瓣的质量 机械 0.018公斤
骨架结构的质量 机械 0.098公斤
阵风速度在羽毛 机械 25米/秒
音圈致动器
电感 电 0.89 H
刚度 机械 0.589 kN /米
压电堆栈
放大器和压电之间的电阻 电 5Ω
大量的堆栈 机械 0.008公斤
压电陶瓷弹簧刚度 机械 0.024 kN /米
压电换能器等效电容 电 1.5×10−7F
耦合系数 电 0.478
春天
弹簧刚度 机械 0.03 kN /米
机械联动装置
变压器变压比 机械 0.2
5。结论

我们提出一个新的阵风减缓系统设计(GMS)为扑翼无人机(FUAV)启发从隐蔽的羽毛的鸟类。我们开发一个完整的键合图模型(BGM) FUAV包含主刚体,拍打系统,GMS-installed翅膀,和电池的电力系统组成,电动机和齿轮组合。添加机电(EM)秘密羽毛在顶部和底部翼表面FUAV减少FUAV身体感受部队被施加的,从而提供了新策略的主动FUAVs阵风减缓。

模拟执行显示等级反应生成能力的羽毛和不稳定的内部动态。结果进一步显示成功的阵风减缓至32%,因此验证该模型的有效性。此外,强者协议实验结果和现在的结果验证的准确性提出设计和开发模型。

进一步扩展到现在的各种控制方案的研究计划,包括研究稳定不稳定的内部动力学gust-mitigating FUAV。FUAV的最后,设计基于验证提出了BGM模型将作为一个努力有助于研究活跃FUAVs阵风减缓系统。

 缩写 总经理:

阵风减缓系统

 BGM:

键合图模型

 FUAV:

扑翼无人机

 气体:

阵风缓和系统

 压电陶瓷:

压电换能器

 新兴市场:

机电

 无人机:

无人驾驶飞行器

 “无人飞行系统”:

无人机系统

 CFD:

计算流体动力学

 科幻小说:

流的来源

 Se:

源的努力

 无国界医生组织:

调制的流量来源

 均方误差:

调制源的努力

 特遣部队:

变压器

 孔侑:

回转器

 SJA:

合成喷气执行机构。

 数据可用性

的数据支持本研究的发现可以从相应的作者在合理的请求。

 的利益冲突

作者已经证实没有潜在的利益冲突的研究,本文的作者,和/或出版。

 沃特金斯 年代。 汤普森 M。 Loxton B。 Abdulrahim M。 通过大气边界层在低空飞行 国际期刊的微型飞行器 2010年 2 2 55 68年 10.1260 / 1756 - 8293.2.2.55 2 - s2.0 - 82755190146 沃特金斯 年代。 米尔班克 J。 Loxton b . J。 墨尔本 w·H。 大气风对microair车辆及其影响 张仁杂志 2006年 44 11 2591年 2600年 10.2514/1.22670 2 - s2.0 - 33751204122 肖 r·H。 舒曼 U。 大涡模拟湍流上面,在一片森林 边界层气象学 1992年 61年 Coutts m P。 格蕾丝 J。 风和树 1995年 英国剑桥 剑桥大学出版社 Katul G。 谢长廷 c。I。 库恩 G。 埃尔斯沃斯 D。 在forest-atmosphere界面湍流涡旋运动 地球物理研究杂志》 1997年 102年 409年 413年 10.1029/97 jd00777 2 - s2.0 - 0031417190 鼓风机 c·J。 Wickenheiser a . M。 仿生羽毛结构局部流控制和阵风缓和在飞机机翼上 21国际会议的程序和技术的自适应结构 2010年10月 美国宾夕法尼亚州 Mccarley j·S。 Wickens c, D。 人为因素在无人机飞行的担忧 2004年 香槟市,美国 伊利诺伊大学香槟分校航空学院、航空HumanFactors部门 Galiński C。 Żbikowski R。 微型飞行器发展的一些问题 波兰科学院公报;技术科学 2007年 55 91年 98年 Galinski c·R。 阵风的固定翼微型飞行器 杂志上的飞机 2006年 43 1586年 1588年 Lissaman P。 湍流对银行的影响令小飞行器 张仁学报》第47届航空航天科学会议包括新视野论坛和航空航天博览会 2009年1月 美国航空航天学会,美国佛罗里达州奥兰多市 10.2514/6.2009 -65 Shyy W。 Aono H。 Chimakurthi 美国K。 Trizila P。 康 C.-K。 Cesnik c·e·S。 刘 H。 最近的进展在扑翼空气动力学和空气弹性 最近进展扑翼空气动力学和航天科学的进展 2010年 46 7 284年 327年 10.1016 / j.paerosci.2010.01.001 2 - s2.0 - 77955926831 默罕默德 一个。 梅西 K。 沃特金斯 年代。 衣庄 R。 固定翼飞行器的姿态控制在动荡的环境中 航空航天科学进展 2014年 66年 37 48 10.1016 / j.paerosci.2013.12.003 2 - s2.0 - 84925839199 威廉姆斯 W。 哈里斯 M。 飞船无人驾驶飞行器的挑战 程序的会议系统工程,测试和评估 2002年5月 澳大利亚布里斯班 的汤 McCarley j·S。 Wickens c, D。 人为因素在无人机飞行的担忧 2004年 香槟市,美国 联邦航空局、报告 小人物 一个。 “飞行器稳定装置,1119324 1914年 美国弗吉尼亚州亚历山德里亚 美国专利局 Harpur n . F。 ”效应的主动控制系统结构设计标准,“顾问组航空航天研究和开发 1973年 美国华盛顿特区 AGARD 鹰 J。 康纳 r . J。 莱维 C。 减轻由c - 47组成阵风载荷系统的动态分析:SM 14456 1952年 美国加利福尼亚州圣莫尼卡 道格拉斯飞机 卡夫 C . C。 初始飞行调查的结果的阵风缓和系统 1956年 美国华盛顿特区 美国国家航空航天局 麦克莱恩 D。 Gust-alleviation飞机的控制系统 《电气Engineers-Control和科学的制度 1978年 英国拉夫堡,IEE 125卷。 10.1049 / piee.1978.0159 2 - s2.0 - 0017988807 鼓风机 c·J。 Wickenheiser a . M。 闭环飞行控制器的开发本地化的流量控制和阵风缓和飞机机翼上使用仿生羽毛 美国ASME智能会议材料、自适应结构和智能系统 2011年9月 美国亚利桑那州斯科茨代尔 10.1115 / smasis2011 - 5109 Ratti J。 Jung-Ho M。 Vachtsevanos G。 向低功耗,低调的航空电子设备对微型飞行器的体系结构和控制 航空航天会议 2011年 5 1 8 10.1109 / aero.2011.5747444 2 - s2.0 - 79955780073 商 j·K。 梳子 美国一个。 Finio b . M。 木 r . J。 人工昆虫翅膀扑翼微飞行器的不同形态 生物灵感和仿生学 2009年 4 3 036002年 10.1088 / 1748 - 3182/4/3/036002 2 - s2.0 - 70350439669 醒来时 T。 刘 H。 田中 Y。 Nishihashi N。 王 X。 佐藤 一个。 仿生柔性扑翼微飞行器的空气动力学 生物灵感和仿生学 2011年 6 4 045002年 10.1088 / 1748 - 3182/6/4/045002 2 - s2.0 - 82755191792 奥哈拉 r P。 Palazotto a . N。 前翅的形态表征Manduca sexta物种的仿生扑翼微飞行器的应用 生物灵感和仿生学 2012年 7 4 046011年 10.1088 / 1748 - 3182/7/4/046011 2 - s2.0 - 84870383366 德轻哼 g·c·h·E。 Groen m·A。 De Wagter C。 快速眼动 B。 Ruijsink R。 范Oudheusden b·W。 设计、空气动力学和细致的自主权 生物灵感和仿生学 2012年 7 2 025003年 10.1088 / 1748 - 3182/7/2/025003 2 - s2.0 - 84861362277 默罕默德 一个。 衣庄 R。 沃特金斯 年代。 萨巴蒂 R。 Abdulrahim M。 固定翼飞行器姿态稳定大气湍流第1部分:传统传感器的适用性 航空航天科学进展 2014年 70年 10.1016 / j.paerosci.2014.06.001 2 - s2.0 - 84905242792 默罕默德 一个。 衣庄 R。 沃特金斯 年代。 萨巴蒂 R。 Abdulrahim R。 固定翼飞行器姿态稳定大气湍流第2部分:调查生物传感器 航空航天科学进展 2014年 71年 10.1016 / j.paerosci.2014.06.002 2 - s2.0 - 84908659447 巴伦的同事 自适应控制合成喷气执行机构 http://www.barron-associates.com/adaptive-control-of-synthetic-jet-actuators/ Tilmann c·P。 兰甘过世 k·J。 Betterton j·G。 威尔逊 m·J。 描述脉冲涡流发生器的主动流动控制的飞机 RTO AVT的诉讼 2000年9月 Florenca,意大利 杨 d . W。 雷姆曾为此写过 N。 布拉德利 j . M。 乔普拉 我。 Flow-Aware计算机翼固定翼无人机系统改进的阵风减缓 圣地亚哥,加州,美国 张仁 摩尔 N。 鸟类、蝙蝠和昆虫持有秘密航空工程师 http://ns.mich.edu/htdocs/releases/story.php?id=6312 Abbasi s . H。 马哈茂德 一个。 仿生扑翼无人机:阵风减缓系统建模与仿真 巴西社会的《机械科学与工程 2019年 41 11 524年 https://doi.org/10.1007/s40430 - 019 - 2044 - 9 10.1007 / s40430 - 019 - 2044 - 9 Abbasi s . H。 马哈茂德 一个。 建模、仿真和控制的仿生机电羽毛阵风减缓扑翼无人机 学报2019年的第二次国际会议上沟通,计算和数字系统(c代码) 2019年3月 巴基斯坦,伊斯兰堡 195年 200年 10.1109 / C-CODE.2019.8681016 2 - s2.0 - 85064756697 发送 W。 Artifcial hinged-wing鸟与活跃的扭力和部分线性运动学 《28日国际航空科学大会 2012年9月 澳大利亚布里斯班 Bucolo M。 Buscarino 一个。 命运 l Gagliano 年代。 分岔驾驶员诱发振荡的场景 航空航天科学技术 2020年 106年 106194年 10.1016 / j.ast.2020.106194 杜波依斯 G。 泰勒 弗朗西斯 建模与仿真 2018年 美国佛罗里达州波卡拉顿的 CRC的新闻 Karnopp d . C。 马戈利斯 d . L。 罗森博格 r . C。 机械电子系统的系统动力学建模与仿真 2000年 加拿大 威利 长 l . N。 弗里茨 t E。 面向对象的非定常涡格法对着飞行 杂志上的飞机 2004年 41 6 1275年 1290年 10.2514/1.7357 Jahanbin Z。 Selk Ghafari 一个。 Ebrahimi 一个。 Meghdari 一个。 多体仿真的扑翼机器人使用一个有效的动态模型 巴西社会的《机械科学与工程 2016年 38 1 133年 149年 10.1007 / s40430 - 015 - 0350 - 4 2 - s2.0 - 84952361770 Bucolo M。 Buscarino 一个。 Famoso C。 命运 l Frasca M。 不完美的动力系统的控制 非线性动力学 2019年 98年 4 2989年 2999年 10.1007 / s11071 - 019 - 05077 - 4 2 - s2.0 - 85068310964 Karimian 年代。 Zahra J。 灵感柔性扑翼微型飞行器的空气动力学建模的键合图环境评估侧功率控制的目的 美国机械工程师学会学报》上G部分:航空航天工程杂志》上 2019年 1 10.1177 / 0954410019835980 2 - s2.0 - 85063061195