20、无人机相关技术研究：从传感器优化到编队控制与翼型气动分析

无人机相关技术研究：从传感器优化到编队控制与翼型气动分析

1. 无人机热传感器优化布置

1.1 优化原理与变量

在监测无人机电力电子系统外壳的热通量和热负载时，传感器的位置和数量至关重要。优化过程旨在找到传感器的最佳位置，使传感器读数能最准确地重现表面温度分布，从而精确推导热传递情况。每个传感器需要两个变量，即展向和流向位置。例如，当有 15 个传感位置时，优化器就有 30 个变量。

1.2 传感器数量与热通量预测误差

通过克里金插值和优化器，可以确定传感器的最佳数量和位置，以准确预测表面的热通量。以一个尺寸为 0.2 × 0.1 × 0.01 的平板为例，当使用 14 个以上传感器时，热通量预测达到最佳精度。具体数据如下表所示：
| 传感器数量 | 热通量预测误差 |
| ---- | ---- |
| 6 个 | 约 54% |
| 15 个及以上 | 2.4% - 2.6% |

从数据可以看出，随着传感器数量的增加，误差呈对数减小。当传感器数量超过 15 个时，热通量误差对传感器数量几乎不敏感。

1.3 优化方法与意义

该研究采用模拟退火优化与克里金插值相结合的方法。克里金插值用于根据一系列离散的热传感器重建表面温度分布，然后将插值后的表面温度输入热传导求解器，以推导外壳的热通量。通过比较计算得到的热通量与预期值，优化程序可以确定传感器的最佳安装位置，从而提高热通量测量的准确性。合理定义传感器的数量和分布对于维持无人机关键部件的隐身能力和降低冷却系统的功耗至关重要。

2. 四旋翼系统的时变共识编队控制