大家好，今天给大家分享无人机相机旋转方向不对，一起来看看吧。
与单旋翼或双旋翼无人机相比，多旋翼无人机 （UAV） 因其机械简单性而受到青睐，使其价格合理、易于操作和维护。
它们的设计没有斜盘或可变螺距转子叶片，允许它们通过单独调整转子速度来改变飞行模式。
然而，由于转子之间的空气动力学相互作用，它们的设计带来了复杂的尾流结构，尾流行为在很大程度上取决于转子的数量和它们之间的距离。
01四旋翼无人机模型
研究表明，随着转子越来越近，它们的尾流相互作用会加剧，导致更复杂的流动模式，对于四旋翼飞行器，当它们紧密间隔时，四个转子的中心会出现明显的向上流动。
当转子距离大于一个直径时，转子相互作用对尾流结构的影响最小，尽管过去的研究已经提供了对转子尾流变化的见解，但仍然缺少一个全面的模型。
目前Landgrebe的模型最初是针对单个直升机旋翼的，已经进行了调整，但它无法准确预测多旋翼的复杂尾流结构。
推力效率是另一个问题，以前的研究表明与孤立转子相比，多旋翼的推力效率降低，但确切原因仍有争议。
本实验中使用的四旋翼无人机模型，该模型由四个转子、四个无刷直流电机和安装电机的X形框架组成。
X 形框架由围绕框架中心以 90°等角间隔排列的四个臂组成，电机设计为沿着臂移动，以便相邻转子尖端之间的距离可以根据需要改变，而不改变无人机模型的总质量。
也就是说，随着电机安装得更靠近X形框架的端部，相邻转子尖端之间的距离增大，反之亦然，请注意所有四个电机始终与框架中心保持相同的距离。
相邻转子尖端之间的归一化距离（以下称为归一化转子间隔距离），s/Rr ，可以在 0.13 和 2.37 之间变化，其中Rr (=38 mm) 是转子半径。
对于双转子，转子-转子相互作用对推力产生的影响可以忽略不计，s/Rr 高于2，上限s/Rr 在本研究中，选择的值略高于该值。
这是因为，根据之前的研究预计本研究中研究的四旋翼飞机比双旋翼飞机具有更强的转子-转子相互作用。
下限为s/Rr 被选择为低于最小值s/Rr 之前的四旋翼研究中考虑了这一点，以便可以在这项研究。为了避免位于转子下游的圆柱形臂引起的流动干扰，例压力波动和尖端涡流破坏，转子被组装在安装在臂底部的电机的下侧 。
这种配置称为倒置转子，已知可以提高推进性能，转子 有两个恒定弦长的非扭转矩形叶片c=16 mm，固定叶片桨距角为23°，相应的坚固性为0.268。
用于旋转转子的无刷直流电机由电子速度控制器（ESC）驱动，由脉冲宽度调制（PWM）信号控制以调节电机速度。
转子的转速Ω由转速计测量，从8100到12865转不等。相应的转子尖端速度（Vtip=ΩRr）和雷诺数（Re=Vtipc/ν，其中ν是空气的运动粘度）分别约为32.2 m/s≤Vtip≤51.2 m/s和34000≤ Re ≤54000）。
通过使用反馈控制环路调节PWM信号的占空比，转子的转速保持在所需值的约±50 rpm范围内，四个转子的转速都是独立调整的，因此四个转子的相位彼此不同步。
02实验装置
上图说明了捕获四旋翼无人机模型尾流速度场的实验设置，该研究在1.2 m^3封闭的丙烯酸室中进行，以确保光学访问。
无人机模型通过一根直径为 4 毫米的细铝杆悬挂在腔室天花板上，以尽量减少干扰。该模型与腔室表面的距离设置为转子直径的八倍，几乎消除了地面、天花板和墙壁效应。
使用了由Nd：YAG激光器，CCD相机，定时集线器和雾发生器组成的DPIV系统。
后者产生1μm液滴作为示踪颗粒，3毫米厚的激光片在各种测量平面上照亮了这些粒子，为了减少激光反射，无人机的表面被漆成哑光黑色。
在五个水平面上以不同的z/Rr值测量尾流速度，记录了三种不同转子活动场景的速度场：单个旋转转子（Nr=1），两个反向旋转的相邻转子（Nr=2）和所有运行中的转子（Nr=4）。
速和归一化转子分离距离分别为8100至12865 rpm和0.13至2.37。根据场景，在不同的垂直平面上测量尾流速度。
视场 （FOV） 根据测量平面在 110 mm 到 260 mm 之间，通过局部中值滤波器消除杂散矢量后，以2000 Hz捕获7个图像对，每对图像对的间隔为10 μs，确保结果无偏，统计分析证实了测量的时间平均速度场的收敛性。
四旋翼无人机模型推力测量的实验设置图，与尾流速度测量在同一室内进行，记录推力和尾流速度以确定它们的相关性，连接到支架的高精度称重传感器（CAS BCL-1L）测量了无人机的推力。
通过放大器和 A/D 转换器传递的数据在 70 秒内取平均值，以准确确定平均推力。线性校准曲线范围为0-10 N，重复该过程三次，确保测量精度±2.3%。
03实验结果
为了破译三维尾流结构，在多个流向位置评估了二维速度场，归一化平均涡度等值线的流向变化 Nr=1、2 和4 在 Re = 34000，强调转子-转子相互作用的影响，最小归一化转子分离距离 s/Rr=0.13。
为Nr=1 在 z/Rr=−0.4，转子 1 的顺时针旋转在叶片的内侧区域产生负涡度，而由于向外径向减速，尖端区域出现正涡度。
随着尾流向下游移动，尖端诱导的涡度迅速减小，但负涡度仍然集中，表明垂直尾流对流。
对于 （Nr=2z/Rr=−0.4，转子 1 和 2 以相反方向旋转，在其各自转子盘的内侧区域内产生相反的涡流。随着尾流向下游演化，来自两个转子的涡流核心似乎相互倾斜，表明尾流相互交织。为了找出尾流偏转的原因，当 z/Rr=−2.2 时的 Nr=0 时，平均速度矢量与归一化的平均涡度等值线一起显示。
当从两个反向旋转转子流出的气流合并时，转子 1 和 2 之间沿正对角线方向（即朝向 xy 平面的第一象限）形成高速向外侧洗，高速侧洗会在内侧涡流之间产生一个低压区域，导致转子尾流相互倾斜。有趣的是，与Nr=1不同，内侧涡流沿着剪切速率较高的侧洗边缘扭曲。
当Nr=4时，相邻的转子（例如，转子1和2）以相反的方向旋转，而对角相反的转子（例如，转子1和3）以相同的方向旋转。
两个负内涡旋和两个正内侧涡旋在z/Rr=−0.4处交替形成，随着z/Rr的减小，四个舷内涡的核心从每个旋翼的中心移动到无人机模型的中心。
这表明来自各个旋翼的尾流在向下游发展时偏向无人机模型的中心，解释如下：转子尾流之间的相互作用产生向外侧洗（转子1和2之间以及转子3和4之间）和向内侧洗（转子1和4之间以及转子2和3之间）流动， 这将导致在四个转子中的每一个之间形成低压区域。
每个舷内涡旋的压力不平衡导致旋翼尾流被拉向无人机模型的中心，转子 1 和 2 之间以及转子 2 和 3 之间的尾流相互作用产生沿正对角线的高速向外侧洗和沿负对角线的高速向内侧洗。
旋翼2的尾流将被旋翼2的内侧涡流右下角和左下角形成的低压区域向下拉动（即朝向无人机模型的中心），与Nr=2类似，沿着向外侧洗的边缘观察到内侧涡旋的变形。
Nr=1与不同的s/Rr=0.13，1.18和2.37与 Re = 34000。无论归一化转子分离距离如何，尾流都保持一致，因为非旋转转子不会影响流动。转子尾迹显示出向下的垂直对流，没有横向移动，转子产生瞬时归一化涡度轮廓，在下游形成螺旋结构。
为Nr=4，两个相对的涡流交替形成，并在向下游移动时向无人机模型的中心汇聚。这种运动可以通过旋翼之间的向外和向内侧洗来解释，导致压力不平衡，将每个旋翼的尾流吸引到无人机的中心。这种相互作用也会导致涡旋失真。
符号说明了转子在不同雷诺数下的内外尾迹边界，表明尾流边界受所研究范围内的雷诺数的影响最小。尾流收缩比为0.78，与以前的研究一致。但是，对于Nr=1，尾流几何形状不受归一化转子分离距离的影响。
黑色虚线描绘了Landgrebe模型预测的尾流边界，尽管尾流收缩比与测量数据相匹配，但模型无法准确表示尾流几何形状，尤其是在尾流区域附近。
这种差异可能是由于为直升机旋翼设计的模型引起的，与无人机旋翼不同，直升机旋翼在可压缩流动条件下运行。IV-B节将提出一个新模型，以更好地捕获四旋翼无人机的旋翼尾流几何形状，而不会产生压缩性效应。
在最新研究中，Nr=2时归一化平均轴向速度曲线在s/Rr变化下的变化。
为了比较Nr=2和Nr=1的轮廓，Nr=1对应的s/Rrs处的轮廓在图8中被绘制为红叉。请注意，Nr=2 的局部 m 坐标与 Nr=1 的局部 m 坐标相同：例如，在 s/Rr=2.37 时，转子尖端位于 （m/Rr ， z/Rr）=（±1，0） 对于转子 1，转子位于 （m/Rr ， z/Rr）=（−3.37，0） 和 （−5.37， 0）。
当 s/Rr 从 2.2降低到 8.0时，转子 8 的 Jin 和 Jout 中的峰值轴向速度位置在给定的 z/Rr 下向相邻转子移动（即在负 m 方向上）。
由于上述Jin和Jout的偏转，随着s/Rr的减小，转子8尾流的轴向速度分布相对于转子8的旋转轴逐渐变得不对称（m/Rr=1）。
转子 1 和 0 之间围绕中心线的轴向速度分布对称性（对于 s/Rr=2.18、1.59 和 1.06，分别为 m/Rr=−2.37、−1.18 和 -0.13）与归一化转子分离距离无关。
在最近的研究中，可以专注于对不同转子间距s/Rr=0.13m/Rr=−1.06合并，并在下游增强轴向速度。
比较Nr=1和Nr=2的结果，前者的射流主要是由于扩散导致的，而后者的射流更多是由于转子间的互动造成的。值得注意的是，当存在转子-转子互动时，内部射流的衰减比没有互动时更慢。
进一步观察近尾迹区域，发现存在一个强烈的反流向流，其在转子尖端路径平面附近。这种流动的强度在Nr=2时比在Nr=1时更强，对立符号的尖端涡旋在Nr=2下产生了强烈的上冲流，导致了射流的减弱，这些结果强调了转子互动在多转子流动动力学中的重要性。
04得到结论
根据研究，在考虑转子与转子之间的相互作用时，动量理论估算的推力损失与实际测量数据存在差异随着转子间互动的增强，轴向速度分布发生了显著变化，尤其是在转子1的内部尖端附近。
这种变化导致了有效攻角的降低，从而减少了段推力，而近似的效果在转子的内部根部却是相反的。
一个修正的Landgrebe模型，旨在精确预测四旋翼无人机悬停模式下的尾流结构，这一模型特别强调了转子间互动对推力损失的影响。
从动量和叶片元素理论的角度分析，推动了对多旋翼无人机的深入理解。此模型不仅有助于增进对无人机传感器性能的认识，还能指导流量控制策略的制定，进而减少推力损失。
以上就是无人机相机旋转方向不对的内容分享，希望对大家有用。
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