直升机航模倾斜器研究总结

直升机倾斜器研究总结

ctime:2020-03-09 13:50:26 +0900|1583729426

标签(空格分隔): 技术


目前已知有两种倾斜器。

大型直升机上的倾斜器(倾斜盘),倾斜盘上连接连杆到桨叶上,用来控制桨距。如果倾斜器上下移动(collective input),则所有桨叶的桨距一起增大减小。如果倾斜器发生倾斜(cyclic input),则桨距的变化就不是一起的了。同时,倾斜盘是一起旋转的,所以能实现“周期变距”。

参考视频:
https://www.youtube.com/watch?v=-kWhNi-MZAM&t=103s

另一种倾斜器是比较简单的倾斜器,直接带动整个电机的,一般来说需要两个舵机。
有两个变种,一种是一个舵机附着在某个自由度的旋转机构上,另一个舵机直接推这整个机构,来实现两个自由度方向的变化。缺点是后一个舵机需要出更大的力。

此处输入图片的描述

另一种是直接用两个舵机分别拉两个方向,两个舵机的受力是差不多的。缺点是,内层不动的那个舵机的推力点应该在旋转机构的中心处,这样虽然会有误差,但是再加上使用带球头的连杆,可以稍微补偿掉这点误差。否则的话,因为连杆的长度是固定的,两个舵机分别推的话,很有可能是会别住的。 李梦澳跟我说可以两个舵机联动,这倒是一个解决办法,但是我看Youtube上的一个视频,人家似乎并没有联动,所以估计是球头起的作用。

参考视频:
https://www.youtube.com/watch?v=lqcUUsICeww&t=24s

为什么直升机不直接改变转速?

  • 改变转速在会引发共振 (某个速度下?)

陀螺效应

  • 进动性

    • 理论:设t时刻陀螺对称轴与z轴的夹角为 θ (见右上图),角动量在 z 轴上的投影为Lcosθ;t+dt时刻,由于重力矩M的作用,陀螺将会下倾,使s轴与z轴的夹角变为θ+dθ,角动量在z轴的投影变为Lcos(θ+dθ),则角动量在z轴方向上的增量为:
      但是,M在z轴方向上无分量,因此,陀螺的角动量在Z轴方向必守恒,这意味着,陀螺必定会获得一个沿z轴正方向的角动量 ,使得陀螺的对称轴反时针方向沿z轴转动,产生进动。
    • 参考地址:https://baike.baidu.com/item/陀螺进动/20359222?fr=aladdin
    • 有关滞后性(滞后90度)的解释:
      • 以角动量守恒解释,重力矩在Z轴无分量,因此陀螺在Z轴角动量守恒

      • 定性解释:简单的讲,就是旋翼有惯性,以逆时针转动为例,在右侧减小浆距,使该片旋翼升力减小,旋翼会向下挥舞,但是它有个过程,不会立即掉下来,所以是在转过90度后,也就是前方旋翼达到最低点。这个过程就是相位滞后。

        以陀螺的原理来讲,就是陀螺的进动性,旋转的物体在某方向施加力,它会想90度之后的方向运动。

        或者你以理论公式来讲,单片桨叶的升力可以最终写成一个三角函数的方程(sin或者cos),然后其运动的路程公式和升力的公式之间是求导的关系,三角函数求导还是三角函数,但是相位会有90度偏差,理论上讲就造成了相位滞后

        参考地址:https://bbs.airacm.com/forum.php?mod=viewthread&tid=329948

  • 定轴性

    • 陀螺转子以高速旋转时,在没有任何外力矩作用在陀螺仪上时,陀螺仪的自转轴在惯性空间中的指向保持稳定不变的特性。
内容概要:《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布,指出低空经济作为新质生产力的代表,已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑和发展成效五个维度构建了综合指数评价体系,评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京和深圳在总指数中名列前茅,分别以91.26和84.53的得分领先,展现出强大的资金投入、创新能力和基础支撑。低空经济主要涉及无人机、eVTOL(电动垂直起降飞行)和直升机等产品,广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求和技术进步共同推动了低空经济的快速发展,预计到2026年市场规模将突破万亿元。 适用人群:对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业和研究人员。 使用场景及目标:①了解低空经济的定义、分类和发展驱动力;②掌握低空经济的主要应用场景和市场规模预测;③评估各城市在低空经济发展中的表现和潜力;④为政策制定、投资决策和企业发展提供参考依据。 其他说明:报告强调了政策监管、产业生态建设和区域融合错位的重要性,提出了加强法律法规建设、人才储备和基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化和集聚化方向发展,各地应找准自身比较优势,实现差异化发展。
数据集一个高质量的医学图像数据集,专门用于脑肿瘤的检测和分类研究以下是关于这个数据集的详细介绍:该数据集包含5249张脑部MRI图像,分为训练集和验证集。每张图像都标注了边界框(Bounding Boxes),并按照脑肿瘤的类型分为四个类别:胶质瘤(Glioma)、脑膜瘤(Meningioma)、无肿瘤(No Tumor)和垂体瘤(Pituitary)。这些图像涵盖了不同的MRI扫描角度,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构,为模型训练提供了丰富多样的数据基础。高质量标注:边界框是通过LabelImg工具手动标注的,标注过程严谨,确保了标注的准确性和可靠性。多角度覆盖:图像从不同的MRI扫描角度拍摄,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构。数据清洗与筛选:数据集在创建过程中经过了彻底的清洗,去除了噪声、错误标注和质量不佳的图像,保证了数据的高质量。该数据集非常适合用于训练和验证深度学习模型,以实现脑肿瘤的检测和分类。它为开发医学图像处理中的计算机视觉应用提供了坚实的基础,能够帮助研究人员和开发人员构建更准确、更可靠的脑肿瘤诊断系统。这个数据集为脑肿瘤检测和分类的研究提供了宝贵的资源,能够帮助研究人员开发出更准确、更高效的诊断工具,从而为脑肿瘤患者的早期诊断和治疗规划提供支持。
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