太阳能无人机深度强化学习航迹规划及半实物仿真

针对太阳能无人机高能效飞行航迹规划及试验验证问题,提出了一种基于深度强化学习的航迹规划方法,并搭建了地面试验平台进行半实物仿真验证。首先,建立太阳能无人机的运动学和动力学模型、能量获取与消耗等模型,并分析了时间、姿态角等飞行状态与能量状态的耦合效应。其次,建立了太阳能无人机能量最优航迹规划问题,基于双延迟深度确定性策略梯度算法开展智能体训练,并进行了有效性仿真分析。最后,搭建地面半实物测试平台,完成平台自身性能测试后,将强化学习控制器进行在线部署,进而开展半实物仿真试验验证。结果表明,相较于传统飞行策略,所提方法训练出的策略在200 s的飞行时间内获取能量提升2.9%,消耗能量降低30.46%,积累能量提升11.36%。所提策略能更加充分利用太阳能,降低飞行需求功率,达到提能增效的目标,可为太阳能无人机高能效飞行提供参考。

氢燃料电池无人机舱型和呼吸孔设计与分析

氢燃料电池无人机舱内空间狭小,适宜的热环境是氢燃料电池系统健康高效工作的前提保障。针对无人机舱内环境保障问题,开展舱型对比分析和呼吸孔位优化设计,以保障舱内具有充足空气燃料和适宜温度条件。通过热流耦合仿真分析,对比长方体与圆柱体两种舱型对舱内温度条件的影响,作为氢燃料电池无人机舱型设计的参考。优化布置机舱开孔位置,保障空气流量的同时,寻找最佳舱内温度条件的布孔方案。研究结果表明相比于圆柱体舱型,长方体舱型的舱内温度更低,温度均匀性更好;机舱两侧均为居中开孔时,流体围绕换气孔附近流动,可以与舱内氢燃料电池进行最充分的热交换,舱内整体温度水平最低。