21、无人机技术在航空与医疗领域的应用与优化

无人机技术在航空与医疗领域的应用与优化

1. 无人机机翼小翼的气动外形优化

1.1 研究背景

随着航空运输需求的增加、燃油价格的不确定性以及环保意识的增强，对更环保、高效飞机的需求日益迫切。传统的机翼小翼研究多集中在经典设计上，而对变形机翼小翼及其参数优化的研究较少。因此，研究聚焦于前缘变形对机翼小翼性能的影响，旨在优化 UAS - S45 机翼的前缘变形机翼小翼设计。

1.2 研究方法

1.2.1 雷诺数计算与优化目标

研究基于 UAS - S45 巡航飞行条件下的雷诺数进行机翼小翼优化。设计框架以最小化阻力为优化函数，以提高 UAS - S45 的性能。基本优化框架是在 MATLAB 中编写和执行的标准优化循环。

1.2.2 翼型参数化、VLM 求解器和优化算法

• 翼型参数化 ：采用修改后的类形状变换（CST）方法。将广义 CST 方程应用于翼型，分别定义上下表面，使用类函数 (C(\frac{x}{c})) 和形状函数 (S(\frac{x}{c}))，其中 (x) 是弦长 (c) 上某点的位置。
• PSO 算法 ：基于与群集理论密切相关的简化社会行为，解决方案由一组粒子表示，这些粒子在设计空间中启发式导航。每个粒子由“位置”和“速度”两个向量组成。速度向量 (v_n^i(k)) 在每次迭代 (k) 时使用以下方程更新：
  [v_n^i(k) = v_n^i(k - 1)+ c_1r_1(pbest_n^i - x_n^i(k - 1))+ c_2r_2(pbes