摘要:

太阳能无人机"超高空、超长航时"的设计方向给螺旋桨的气动设计带来了极大挑战.根据某太阳能无人机总体方案,使用多点多目标优化方法改进设计桨叶翼型,合理布置叶宽分布与桨距,设计出低雷诺数工作环境下的高效螺旋桨,并利用叶素理论对该设计方案进行性能评估.结果表明:本文设计的螺旋桨在全飞行包线内均可保持较高的气动效率,各项指标满足设计要求.

摘要:

目前对于常规螺旋桨和高空螺旋桨的设计较多，而对中低空太阳能无人机螺旋桨的研究很少，因此提出一种针对中低空太阳能无人机的高效率螺旋桨设计方法。根据太阳能无人机的飞行跨度曲线，选取爬升和主要巡航高度为设计点，首先基于 Betz 最小能量损失的设计准则和片条理论及其逆向推导，计算各设计点下的弦长与桨距角分布；然后根据飞行跨度曲线对各设计点的计算结果进行权值分配，得到最终的设计弦长与桨距角分布；最后基于 CFD 数值模拟方法，对设计的螺旋桨性能进行仿真计算。结果表明：与常规螺旋桨效率相比较，在允许功率范围下，本文设计的螺旋桨效率在整个任务周期的飞行包线内均有明显提升，满足设计要求；本文提出的高效螺旋桨设计方法具有较高的应用价值。

摘要:

为了满足倾转旋翼无人机对配套螺旋桨巡航效率高、静态拉力大的需求,基于涡流理论,提出了一种螺旋桨设计流程.以某型倾转旋翼无人机的工况需求为输入,开发了一款适用其需求的15英寸固定桨距螺旋桨.通过程序计算得到了该型螺旋桨的弦长及桨距角分布,利用CATIA软件建立了螺旋桨的三维数字模型,并通过CFD软件进行了螺旋桨对应工况的性能分析.分析结果表明该型螺旋桨能满足某型倾转旋翼机的工况需求,验证了提出的螺旋桨设计流程在倾转旋翼机螺旋桨设计领域的有效性.

摘要:

人工神经网络(artificial neural network)是近些年兴起的一门新兴学科,在信号处理与模式识别、知识处理工程或专家系统、运动过程控制等领域应用得比较广泛.笔者运用前向多层神经网络理论,采用误差反向传播方法(BP法)编制了人工神经网络计算机应用程序,将人工神经网络应用到船舶螺旋桨设计中.通过对部分类型螺旋桨图谱的训练,并将其数据与回归分析的数据相比较,结果表明:所应用的理论是可靠的,精度是足够的,特别是对螺旋桨图谱训练的结果是完全具有实用价值的.

摘要:

针对水下机器人螺旋桨图谱设计方法中实验次数多、实验周期长、所得到的螺旋桨性能较差等缺陷,文中提出一种结合图谱设计法与升力线理论设计水下机器螺旋桨的方法.利用以升力线理论为基础的Matlab开源程序OpenProp,对水下机器人的螺旋桨进行设计以及性能预测以减小实验测试样品的数量,最终依靠图谱设计方法从中选出最佳螺旋桨.文中所用的方法相比于传统的图谱设计方法可大幅减少实验次数,且根据大量的实验数据显示通过优化后的图谱设计方法设计的螺旋桨相比传统图谱方法可提高5％～10％的敝水效率.

摘要:

为了改善螺旋桨的空泡性能,提出一种基于面元法的螺旋桨设计方法,桨叶几何形状用较少的B样条控制角点来表示.给定桨叶剖面环量分布,并认为桨叶剖面弦向环量分布与压力差分布形式相同.将面元法计算得到的压力差分布转换为环量分布,以计算的环量分布与给定的环量分布之差的平方和作为目标函数,通过最小化目标函数可以得到桨叶几何形状.

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太阳能无人机"超高空、超长航时"的设计方向给螺旋桨的气动设计带来了极大挑战.根据某太阳能无人机总体方案,使用多点多目标优化方法改进设计桨叶翼型,合理布置叶宽分布与桨距,设计出低雷诺数工作环境下的高效螺旋桨,并利用叶素理论对该设计方案进行性能评估.结果表明:本文设计的螺旋桨在全飞行包线内均可保持较高的气动效率,各项指标满足设计要求.