超小型无人机光电稳定平台照准架的结构优化设计

超小型稳定平台照准架是保证平台指标精度实现的关键结构件。为了减小稳定平台照准架的质量和体积,对其结构形式和受力情况进行了研究,采用NX/N astran软件对照准架结构进行了仿真分析,依据结果对照准架结构进行了优化设计。优化结果使照准架的质量减小到88 g,占其质量的30%,有利于稳定平台轻量化设计。对优化后的照准架进行了模态分析和热分析。模态分析显示,照准架主体一阶频率为415 H z;热分析显示,照准架在120°C温差作用下变形大小为0.083 mm,满足飞机总体性能指标的要求。最后通过对稳定精度和测角精度的检测以及振动和高低温试验及外场飞行试验,验证了仿真分析的正确性,表明对照准架的优化设计是成功的。

超小型无人机相机系统关键技术研究

针对超小型无人机有效载荷种类有限,利用系统集成的方法,设计了一套实用的超小型无人机相机系统。分析了系统的性能指标,解决了商业级数码相机应用于航空机载设备的关键技术。利用系统减振技术,图像不存在模糊现象;相机系统在曝光期间的像移不超过0.5像元,不存在拖影问题。通过相机系统热设计,解决了相机低温不启动的问题。相机系统在超小型无人机上进行了搭载飞行试验,图像清晰,表明方案设计合理。

超小型无人机数据链的现状

数据链是无人机系统的重要组成部分,用于完成对无人机的遥控、遥测、跟踪定位及视频信息的传输。对诸多超小型无人机研究单位采用的数据链进行了调研,并对其中应用较多的数传电台和无线局域网进行了介绍和对比;为进一步进行超小型无人机数据链的研究提供了参考。

超小型无人机GPS导航中的坐标转换

超小型无人机GPS导航中,用简化高次项的高斯投影正算法将WGS-84大地坐标投影变换为高斯平面坐标,通过投影变换及在投影面上转换坐标实现坐标转换。并用相似变换法将GPS接收到的WGS-84大地经纬度高斯投影后强制转换统一,以实现坐标匹配。此算法可满足超小型无人机机载GPS导航和实时监控系统的精度要求。

超小型无人机GPS/MIMU组合导航定位系统研究

在考虑超小型无人机特点及其对导航定位需求的基础上,研究了利用微型惯性测量单元(MIMU)和GPS-OEM板,设计出一种低成本、轻小型的GPS/MIMU组合导航定位系统。为了验证该系统的性能,利用MIMU和GPS观测数据对该组合系统进行了仿真。仿真结果表明,组合导航系统在精度和可靠性方面,较单一的导航系统都有明显的改善。

超小型无人机地面控制站电子导航地图的开发

介绍超小型无人机地面控制站电子导航地图的功能,分析MapObjects组件的功能和特点,阐述在Visual C++环境下基于MapObjects组件开发超小型无人机地面控制站电子导航地图的方法。

一种超小型无人机超宽带通信信道模型研究

针对将超宽带无线信号应用于超小型无人机通信链路的低空传输环境,分析了信号传播可能遇到的各种地形、地物等因素对传输损耗的影响,选择修正的S-V多径信道模型,对选定的两个信号传播环境进行了仿真,并给出了信道的路径损耗、冲激响应、rm s时延扩展、平均超量时延、多径分量数目和功率延迟剖面,仿真结果表明该模型能够有效反映信道的特性参数,可为超宽带接收机的设计提供参考。

尾坐式超小型无人机的流体动力学仿真研究

尾坐式无人机是一种采用尾坐式设计的具有垂直起降功能的无人机,该机不仅具有固定翼无人机飞行效率高、巡航速度快等优点,又有旋翼式无人机垂直起降和悬停的能力,具有很高的研究意义和应用价值。为了研究尾坐式无人机在尺寸超小型化和低雷诺数特定条件下的气动性能,利用商业CFD软件对其进行三维流体动力学数值模拟,获取无人机的主要气动特性,并对巡航速度条件下的升力系数、阻力系数等进行了分析研究,为无人机的整体优化做准备。

国外超小型固定翼无人机研究进展与关键技术

针对超小型特征尺寸范围内的固定翼无人机,比较分析了其优点与功能特点;以国外获得成功应用的超小型固定翼无人机为主线,描述了超小型固定翼无人机在布局与设计、硬件配置、自主任务飞行性能等方面的特点,分析了超小型固定翼无人机研究发展的若干关键技术,反映了国外超小型固定翼无人机的总体研究水平与发展现状。

超小型无人机4%弧线翼型与NACA0012翼型在低雷诺数范围内的气动特性

随着科学技术的发展,超小型无人机(MAV)有可能成为低成本、高机动性的观测与监视系统。但是,从空气动力学的角度看MAV,由于小型化,雷诺数变小,粘性的影响增大,而且在雷诺数减少的同时低攻角的升力梯度变小,气动性能恶化。为解决这些问题,本研究对机翼表面的压力分布进行了测试,利用油流法对翼型表面进行了可视化试验,在105以下雷诺数范围探讨了4%弧线翼型和NACA0012翼型的气动性能,介绍了试验、分析方法及其结果。

子空间法辨识在超小型旋翼无人机悬停状态下数学建模中的研究与应用

本文介绍了在复杂环境下，采用子空间法辨识的方法获取超小型旋翼无人机实现在空中自主悬停状态下，姿态稳定和控制系统的数学建模方法研究所必需的特征参数，以获取悬停状态下超小型旋翼无人机比较准确的数学模型，建立比较准确的超小型旋翼无人机控制系统的数学模型，实现超小型旋翼机自主和半自主飞行。本文所研究的子空间法辨识方法是系统辨识建模理论的关键技术方法之一。对机载、搭载天线和设备的研制提供了可供选择的分析方法，有一定的工程参考价值。

滞空状态下超小型旋翼机系统的姿态模型辨识

采用机理分析和系统辨识相结合的方法,以直升机机体和伺服小翼的力矩平衡方程为基础,根据滞空状态的特性,建立含有未知参数的超小型旋翼无人机姿态模型,由飞行数据采用预测误差法(PEM)对上述姿态模型进行了辨识,从而得到了完整的滞空状态下超小型旋翼机系统的姿态模型,最后验证了辨识模型的正确性。