22、固定翼无人机中冲压空气涡轮与操作员因素评估

固定翼无人机中冲压空气涡轮与操作员因素评估

1. 冲压空气涡轮(RAT)在固定翼无人机中的应用

在无人机的运行中,冲压空气涡轮(RAT)的应用为应对电力供应故障提供了一种解决方案。

1.1 不同下滑条件下的功率需求

不同下滑角度(γ)下,为无人机航空电子设备供电所需的功率系数(CP)不同。具体数据如下表所示:
| 下滑角度(γ) | 飞行效率 | 速度 | 所需 CP |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 1.9° | 30 (max) | 16.3 m/s | 0.42 |
| 2° | 28.6 | 18.8 m/s | 0.27 |
| 2.1° | 27.3 | 20.2 m/s | 0.22 |

从表中可以看出,下滑角度为 2°时,所需的 CP 值较为可行,且飞行效率不会大幅降低,因此适合作为研究的下滑角度。

1.2 优化 RAT 的特性

通过参考相关文献初始化输入参数,并对涡轮的实体度、桨距角和叶片数量进行仔细调整,得到了优化后的 RAT 特性,如下表所示:
| 翼型 | 叶片数量 | 转速 | 桨距角 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| SG6043 | 3 | 5900 rpm | -10° |

优化的目标是在不产生过多推力(避免增加无人机阻力)的情况下获得所需的功率。

1.3 QBlade 软件的使用

QBlade 是一款用于涡轮计算的开源软件,用于优化叶片。其操作步骤如下:
1.

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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