综述：极端环境下自转旋翼无人机自转旋翼升力矢量控制技术进展

《Drones》：Progress in Lift Vector Control Technologies for Autorotating Rotors of Autogyro UAVs in Extreme Environments

　　

由于其固有的飞行安全性、低起降要求以及良好的经济性，自转旋翼无人机（autogyro UAV），特别是其电动和混合动力（electric/hybrid-electric）变体，已成为高原和海上区域运输、巡检和监视等低空航空任务的核心平台。然而，高原地区遇到的低空气密度和低雷诺数（low Reynolds number）条件会诱发提前层流分离、动态失速（dynamic stall）和诱导阻力增加等气动问题，直接降低小型电动自转旋翼无人机的有效载荷和续航能力。在海上环境中，强风、湍流和阵风扰动加剧了旋翼尾迹相互作用，导致气动载荷突变并降低控制裕度，严重限制了低空无人平台的使命可靠性和飞行安全。这些环境效应共同降低了旋翼性能，包括气动效率降低和升力产生不足，并进一步放大了电动/混合动力（electric/hybrid-electric）推进系统的能量约束。针对限制自转旋翼无人机在极端环境中实际应用的瓶颈，本论文系统回顾了在此类条件下运行的自转旋翼无人机旋翼升力矢量控制（lift vector control）的研究进展。首先，总结了自转旋翼无人机在高原和海上环境中遇到的典型气动问题，并从系统层面和局部流动层面分析了其潜在物理机制，重点关注环境因素如何影响无人平台的自转（autorotation）稳定性。随后，回顾了被动升力矢量控制（passive lift vector control）技术的发展，着重阐述了被动变距机构（passive pitch mechanism）、涡流发生器（vortex generator, VG）和叶尖小翼（blade-tip winglet）的气动效益及其在小尺寸自转旋翼无人机桨叶上的工程可行性。然后，考察了主动升力矢量控制（active lift vector control）技术，包括空气射流流动控制（air-jet flow control）、合成射流（synthetic jet, SJ）和后续襟翼（trailing-edge flap, TEF），讨论了其延迟流动分离和失速、增强旋翼气动效率的潜力，并评估了其对无人平台能量和结构约束的适应性。最后，在充分考虑能耗、结构约束和控制效果的基础上，提出了一种适用于自转旋翼无人机自转旋翼的升力矢量控制策略。该策略为在极端低空环境中运行的电动和混合动力自转旋翼无人机的气动优化和飞行控制研究提供了参考。

**1. 引言**
高原和海上低空区域在应急搜救、物流运输和长航时巡逻等任务中具有重要战略和社会价值。随着低空航空经济的快速发展，电动和混合动力无人机因其低噪声、零排放和高控制精度成为低空作业的主要技术路线。自转旋翼无人机（autogyro UAV）作为一种独特的无人旋翼机类别，凭借其飞行安全性、低起降要求和良好经济性等优势，在高原和海洋等极端低空环境中占据不可替代的地位。本论文聚焦于通过升力矢量控制（lift vector control）技术改善在复杂低空大气环境中运行的电动/混合动力自转旋翼无人机的气动性能和环境适应性。自转旋翼无人机通过相对来流驱动的自转（autorotation）产生旋翼升力，而推进由独立的螺旋桨系统提供，结合了常规旋翼机的短距起降和低速飞行能力与固定翼飞机的高气动效率和简单机械结构。与直升机相比，自转旋翼无人机无需复杂的旋翼传动系统，且具有更高的运行安全性；与多旋翼平台相比，通常具有更长的续航、更大的有效载荷和更高的能量效率；与固定翼无人机相比，可实现垂直起降、短距起降和低速巡航，对山地高原和岛礁等复杂起降场地适应性更好。这些特性使自转旋翼无人机在高原和海上环境中的远程运输、海洋环境巡逻、应急搜救、基础设施巡检和环境监测任务中极具吸引力。在低空航空领域，电动和混合动力自转旋翼无人机进一步放大了这些优势。然而，尽管自转能力提供了额外的安全裕度和良好的低速性能，自转旋翼无人机的运行仍面临气动复杂性、环境扰动和飞行控制相关挑战。在高原和海上等极端低空环境中，这些挑战进一步加剧，复杂大气条件会显著改变旋翼气动特性、载荷分布和飞行性能。高原环境通常表现为空气密度、压力和温度显著降低，这些环境因素耦合影响旋翼桨叶气动力产生和推进系统性能，直接降低无人平台的有效载荷和续航。海上强风湍流和严重风扰动加剧旋翼涡系干扰，导致气动载荷突变并减小控制裕度，从而显著限制飞行包线和任务能力。现有研究表明，高海拔地区空气密度仅为平原地区的50%–70%，对应桨叶升力下降约28%–35%；在约5000米高度，传统无人机电机性能下降25%–30%，发动机功率下降约40%。这些系统层面的能量和推力损失迫使旋翼面临更严峻的动态和气动挑战。从气动角度看，高原和海上环境均使自转旋翼的工作状态偏离常规设计条件，这是限制自转旋翼无人机在极端场景应用的核心瓶颈。高原环境中，空气密度下降和雷诺数（Reynolds number）降低改变了边界层转捩过程，使翼型更易发生层流分离、动态失速（dynamic stall）和诱导损失增加；海上环境中，强风、阵风和风切变等非定常来流破坏了旋翼盘入流均匀性，导致流动分离、涡结构畸变和气动载荷波动。仅依靠常规气动外形设计难以满足极端环境下的性能要求。升力矢量控制技术通过调节气动力产生、改善流场特性和优化非设计工况下的旋翼气动性能来应对这一瓶颈。现有升力矢量控制技术通常分为被动和主动两类。被动方法包括被动变距机构、涡流发生器（vortex generator, VG）和叶尖小翼，无需额外能量输入即可改善基线气动性能；主动方法包括空气射流流动控制、合成射流（synthetic jet, SJ/DSJ）和后续襟翼（trailing-edge flap, TEF），为动态气动扰动提供额外调节能力，但需要附加作动器和能量供应。这些技术在气动有效性、结构复杂性和能耗之间涉及不同权衡，需要针对自转旋翼无人机应用进行环境特定评估。因此，需要系统评估考虑环境适应性、工程约束和气动有效性的升力矢量控制技术，以指导极端环境自转旋翼无人机的设计。尽管在低雷诺数旋翼、无人机螺旋桨和风力机叶片等领域已有大量关于气动控制技术的研究，但专门针对极端大气条件下自转旋翼无人机的升力矢量控制的系统性综述仍然有限。本综述整合了环境气动挑战、升力矢量控制技术和工程适用性，为电动和混合动力自转旋翼无人机的设计提供指导。

**2. 极端环境下自转旋翼无人机应用中的气动挑战**
**2.1 高原环境中旋翼的典型气动问题**
高原环境通常伴随空气密度、压力和温度的显著下降，导致旋翼工作点无量纲参数发生耦合变化，最突出地体现在局部雷诺数（Reynolds number）和来流马赫数（Mach number）的同时变化。密度降低迫使桨叶在相同推力需求下以更高升力系数或更大攻角运行，而雷诺数降低直接削弱边界层稳定性。这导致高原条件下出现一系列典型气动问题：在局部尺度（如桨叶剖面），低雷诺数条件更易诱发提前层流分离和动态失速（dynamic stall）；在系统尺度（如旋翼盘/推进系统），密度降低进一步增加诱导阻力。局部和系统效应的叠加最终表现为旋翼效率显著下降。在局部尺度，低雷诺数条件下边界层更易保持层流，承受逆压梯度能力减弱，导致翼型前缘或中段提前分离。分离剪切层高度不稳定，易诱发转捩；若无法再附着，则形成连续分离并诱发失速；若再附着于翼面，则形成闭合回流区，即层流分离泡（Laminar Separation Bubble, LSB）。LSB削弱前缘吸力峰并增加局部阻力，从而降低升力系数和升阻比，减小有效升力并恶化旋翼效率。大量研究系统考察了LSB的结构及其转捩机制，指出压力梯度和分离剪切层的局部雷诺数对LSB的形成和尺寸具有决定性影响。同时，旋翼表现出显著的非定常特性，桨叶在前进侧和后退侧经历不同的来流速度和攻角变化，易发生动态失速现象。动态失速过程中，前缘涡（Leading-Edge Vortex, LEV）经历生成、增强和脱落阶段，导致瞬时升力和力矩剧烈波动。在高原低密度条件下，桨叶需以更高攻角维持升力，易提前触发LEV的形成和不稳定脱落，从而扩大分离区域并增强气动力波动，这不仅限制旋翼可达速度，还可能降低控制裕度并影响结构安全。在系统尺度，空气密度降低对推进功耗的影响尤为显著。相同推力条件下，密度降低增加诱导阻力，从而提高推进能耗。若未增加桨距或转速以补偿高原稀薄空气影响，螺旋桨推力将下降。基于计算流体动力学（Computational Fluid Dynamics, CFD）、反向传播（Back Propagation, BP）神经网络和自由尾迹方法构建的模型表明，温度不变时密度降低导致旋翼推力显著下降。基于自由涡理论的计算模型对UH-60直升机悬停状态的数值模拟显示，高原环境显著影响旋翼性能，旋翼推力相对于海平面降低约30%。小旋翼悬停状态的高原仿真研究表明，从海平面到5公里高度，旋翼推力和功率均显著下降，5公里高度推力降低约41.2%，功率降低约40.4%。针对高原环境中低雷诺数、频繁分离和强非定常的流动特征，合适的湍流转捩模型和非定常求解策略至关重要。当前研究通常结合非定常雷诺平均纳维-斯托克斯（Unsteady Reynolds-Averaged Navier–Stokes, URANS）方程与旋转运动模拟方法，通过多参考系（Multiple Reference Frame, MRF）、滑移网格（Sliding Mesh）和重叠网格（Overset Grid）等方法捕捉旋翼周期运动和桨叶-尾迹干扰结构，并逐步引入粘性涡粒子方法追踪诱导尾迹演化。在湍流模型中，k-ε模型和改进的剪切应力输运（Shear Stress Transport, SST）湍流模型广泛用于预测边界层分离、转捩和再附着，适用于高原低雷诺数环境的非定常特性。大涡模拟（Large Eddy Simulation, LES）等高分辨率方法用于揭示LEV生成、LSB演化和尾迹涡干扰等复杂结构。对于依赖自转（autorotation）维持升力的自转旋翼无人机，主要矛盾源于高原环境破坏来流分布和自转平衡。由于自转旋翼无人机无主动扭矩源驱动旋翼，其飞行稳定性完全依赖桨叶气动力与来流角之间的平衡，对桨叶惯性和气动特性高度敏感。空气密度降低和雷诺数减少将改变翼型升力曲线、失速特性和诱导速度分布，使桨叶更难在稳定攻角范围内维持自转，进一步降低无人平台飞行稳定性，甚至增加极端条件下自转失速风险。对于电池能量密度有限的低空电动自转旋翼无人机，升力和气动效率的衰减无法通过无限增加旋翼转速来补偿，将导致功耗急剧上升和续航急剧缩短，无法完成预定低空物流和巡检任务。因此，通过升力矢量控制提升气动效率对电动平台比燃油平台更为紧迫。总之，提前层流分离、动态失速和诱导阻力增加共同构成了极端条件下旋翼气动设计的核心挑战。为提升自转旋翼无人机旋翼在高原环境中的效率和稳定性，应在设计阶段引入适当的流动控制措施以抑制分离、降低工作攻角和减少诱导损失，并采用可靠的数值模拟方法进行气动评估。后续需引入针对性的流动控制策略及相应的结构和气动设计策略，以扩展其在高原环境中的可用飞行包线。

**2.2 海上环境中旋翼的典型气动问题**
海上强风和大风扰动环境具有高来流速度、高湍流强度、强气流非定常性和频繁风向扰动，可完全改变旋翼原有的稳态气动工作边界，并诱发旋翼无量纲气动参数的动态耦合突变。强风扰动显著增加旋翼相对来流速度，诱发局部剖面马赫数（Mach number）和气动载荷的瞬时波动；同时，海洋大气湍流、风切变和阵风扰动破坏旋翼盘入流的均匀性和稳定性，诱导局部流动畸变并降低系统气动性能。从局部桨叶剖面到整体旋翼盘推进系统的多尺度气动问题叠加耦合，最终导致旋翼气动效率降低、载荷波动加剧和控制稳定性减弱等核心问题。在局部桨叶尺度，海上强风的高湍流强度和非定常来流特性直接破坏翼型边界层的稳定流动状态。常规稳态条件下，湍流来流破坏附着边界层流动结构，阵风扰动使各桨叶剖面攻角发生大范围瞬时偏差，易超过稳定升力攻角范围，诱导突发流动分离。同时，强风带来的横向和纵向风扰动耦合效应导致桨叶前缘逆压梯度瞬时激增，边界层流体抵抗逆压梯度能力急剧下降，不仅触发大规模湍流分离，还频繁产生与高原低雷诺数LSB不同的瞬时分离泡结构，呈现快速生成和溃灭以及尺度剧烈波动特征。这种非定常分离结构显著压低翼型前缘吸力峰并大幅增加局部粘性阻力，导致瞬时桨叶升力骤降和阻力激增，升阻比周期性严重衰减，单桨叶气动载荷出现不规则脉动。强风环境进一步加剧旋翼固有的非定常动态失速效应，成为局部气动不稳定的核心原因。旋翼前进侧和后退侧存在固有来流速度差，海上强风的不对称来流扰动进一步放大两侧流场差异，使后退侧桨叶长时间处于大攻角和湍流来流的恶劣条件下。持续风扰动下，桨叶前缘涡（LEV）经历高频生成、畸变、脱落和再附着的动态过程，瞬时升力、俯仰力矩和扭转力矩呈现严重周期性波动，诱发典型动态失速现象。与常规工况相比，强风干扰下LEV脱落缺乏固定模式，分离流场混沌特性显著增强，不仅导致局部气动载荷剧烈振荡，引发桨叶振动和疲劳损失，还极大压缩旋翼气动稳定工作范围。在旋翼盘系统尺度，强风引起的入流畸变和气动损失叠加更为显著。均匀入流被风切变、阵风和湍流破坏，在旋翼盘平面上产生显著入流速度和角度梯度，导致旋翼盘推力分布极不均匀，出现局部过载和局部失稳的分区工作状态。同时，强风横向和轴向干扰气流显著增加旋翼诱导阻力和寄生阻力，在额定推力需求下，旋翼所需驱动功率显著增加，推进效率大幅衰减。若通过增加转速和桨距补偿推力损失，将进一步加剧大攻角下桨叶失速风险，形成“阻力激增—功耗增加—气动不稳定加剧”的恶性循环。现有研究表明，在海上强湍流扰动条件下，旋翼有效推力可衰减20%–35%，气动功耗可增加30%以上，严重制约旋翼运行效率。针对海上强风环境中旋翼高湍流、强非定常和流场严重畸变的流动特征，精确的数值模拟方法是气动分析的核心基础。当前主流研究继续使用URANS方程结合多尺度网格模拟技术，依靠滑移网格和重叠网格方法精确捕捉旋翼周期性旋转运动及强风扰动下桨叶流场动态变化；同时结合改进的k-ω SST湍流和转捩模型，精确预测强湍流驱动的边界层分离、涡结构演化和再附着过程。对于极端阵风和强涡干扰等复杂工况，主要采用高分辨率LES详细分析LEV畸变、分离流演化、旋翼盘尾迹与海洋风湍流之间的耦合机制。对于执行海上任务的自转旋翼无人机，这种多尺度、强耦合的气动问题将直接导致姿态控制精度降低、平台振动加剧和机载任务设备寿命缩短，严重时可能导致旋翼进入失衡自转状态，威胁无人平台飞行安全。在低空海上强风条件下，气动载荷波动和能耗增加将进一步缩小电动/混合动力无人机的运行窗口和任务半径，限制其在海上低空巡检、岛礁补给等场景中的大规模应用。提升自转旋翼无人机的海洋环境适应性已成为扩展此类无人系统应用场景的核心需求。总之，在海上强风和大风扰动下，旋翼的气动困难集中于湍流诱导的非定常流动分离、加剧的动态失速、旋翼盘入流不均匀性和系统诱导损失激增。这种多尺度、强耦合的气动问题显著降低了海上自转旋翼无人机运行的稳定性和可靠性。为提升旋翼的海洋环境适应性，需根据强风扰动流场特点优化桨叶翼型和旋翼盘气动布局，引入主动/被动流动控制技术抑制无序流动分离和削弱载荷波动，并改进强风非定常气动计算模型以精确匹配复杂海洋工况的仿真需求，有效扩展自转旋翼无人机海上运行的气动稳定包线和安全运行范围。尽管高原和海上环境均降低自转旋翼无人机气动性能，但其主导影响机制不同。高原环境主要通过低空气密度和低雷诺数效应影响旋翼性能，导致气动效率下降和升力能力降低；而海上环境主要以强风扰动和湍流入流为特征，诱发气动载荷波动并削弱旋翼自稳定性。因此，高原条件的优化应聚焦于低雷诺数运行下的效率恢复，而海上应用需提高对非定常流动扰动的适应性和增强飞行稳定性。

**3. 极端环境自转旋翼无人机的被动升力矢量控制技术**
对于在极端环境中运行的自转旋翼无人机，被动升力矢量控制技术提供了一种无需额外能耗或复杂作动系统即可改善旋翼气动性能的有效途径。通过机械适应、边界层调节和三维流场优化来改变桨叶气动特性，被动方法可在保持结构简单性的同时增强自转旋翼在退化气动条件下的适应性。这些特性对于电动和混合动力自转旋翼无人机尤为宝贵，因为机载能量可用性和系统可靠性施加了严格的设计约束。根据气动调节机制，现有被动升力矢量控制技术主要分为三类：被动变距调节通过机械或气动弹性耦合调节桨叶攻角来改善旋翼性能；涡流发生器（VG）通过诱导流向涡增强边界层动量并延迟流动分离；叶尖小翼通过优化三维气动特性改变叶尖流动结构并减少诱导损失。以下回顾这三种被动控制技术的发展现状、气动机制和代表性应用。
**3.1 被动变距设计**
被动变距是一种通过机械平衡、弹簧元件或气动弹性耦合自适应调节桨叶桨距的气动调节方法，使旋翼在不同工况下维持合适的气动状态。根据实现方式，桨距调节可分为主动控制和被动变距。主动变距（如周期变距和反馈变距控制）可在非定常工况下实现更灵活的气动力调节，但其机构复杂且成本高。相比之下，被动变距无需额外作动系统即可实现桨叶自适应变距，降低了系统复杂度，为对质量、可靠性和能耗有严格限制的平台提供了潜在优势。在螺旋桨被动变距系统的研究中，基于恒扭矩弹簧的机构设计、通过在桨根引入柔性元件实现的气动弹性自适应变距螺旋桨（在低前进比下效率提升7%–17%），以及通过简化平衡模块实现气动力矩控制的被动变距螺旋桨设计均表明，被动变距可在特定工作范围内实现自适应气动调节和效率提升，尤其是在中低前进比条件下。对于在极端环境中运行的自转旋翼无人机，被动变距的主要功能是在变化的来流条件下维持合适的桨叶气动状态。在空气密度降低的高原环境下，被动变距可通过气动力矩耦合调节局部攻角，缓解升力需求增加引起的气动失配；在具有阵风、风切变和非定常来流的海上环境下，可降低局部攻角波动并减轻短期气动载荷变化。
**3.2 涡流发生器**
涡流发生器（VG）是升力矢量控制系统中典型的被动流动控制装置。其基本原理是在壁面附近产生小尺度纵向涡，向边界层输运动量并增加近壁动能，使边界层更好地抵抗逆压梯度，延迟或抑制流动分离和失速。VG概念最早于1947年提出，最初用于飞机机翼边界层控制以减少飞行抖动和失速风险。由于其结构简单、制造方便且无需外部能量输入，VG已广泛应用于飞机机翼、风力机叶片和进气道等领域。对旋翼和螺旋桨的研究表明，VG的几何参数（包括形状、弦向位置、相对高度和阵列间距）显著影响控制性能。通常，将VG放置在弦向潜在分离点附近效果最佳；同时，高度和阵列结构需在升力增强与阻力增加之间权衡。对于旋翼桨叶，在吸力面布置VG可促进早期边界层转捩并实现湍流再附着，从而改善局部附着状态和气动效率。对于在极端环境条件下运行的自转旋翼无人机，VG主要解决与边界层不稳定和流动分离相关的气动退化问题。在高原环境下，空气密度降低减小雷诺数，使桨叶吸力面更易发生层流分离，导致升力生成和气动效率降低。VG可通过诱导纵向涡增强近壁动量，促进边界层转捩，在低雷诺数运行下延迟分离。在海上环境下，阵风、风切变和非定常来流导致局部攻角快速变化，增加分离和动态失速风险。通过改善边界层抵抗逆压梯度能力，VG可缓解扰动来流条件下与分离相关的气动波动。在SD8000螺旋桨吸力面不同区域布置22组三角形VG，通过数值模拟验证了VG在提升推力（4.22%）和气动效率（0.40%）方面的有效性，并指出VG通过诱导早期转捩和湍流再附着实现这些增益。这些研究表明，VG可通过改善边界层稳定性和延迟局部分离，有效帮助自转旋翼机应对低密度高原环境和复杂海上风场引起的性能退化。除静态分离控制外，VG还可缓解旋翼的非定常动态失速特性。动态失速通常发生在桨叶大攻角或特定方位角，伴随前缘涡的生成、脱落和再附着，导致升力骤降和气动力矩脉动。使用矩形和三角形叶片型VG的研究表明，VG的高度和弦向位置对动态失速缓解至关重要。三角形叶片型VG对风力机叶片动态失速的抑制效果，以及可部署VG在延迟静态失速和改善动态流动方面的潜力均得到验证。对于暴露于海上周期性扰动和非定常来流的自转旋翼旋翼，VG产生的纵向涡增强了边界层稳定性，减少了流动变化引起的气动力波动。这些研究表明，VG通过调节边界层特性，可缓解低雷诺数运行和非定常来流条件下与分离相关的气动退化。
**3.3 叶尖小翼**
叶尖小翼通过改变叶尖区域的三维流场并降低叶尖涡强度来改善旋翼气动性能，从而降低诱导阻力损失。该技术可改善旋翼叶片端部的流动特性和推进效率。基于涡理论和实验研究发现，在相同前进比下，配备叶尖小翼的螺旋桨效率提高约1%；进一步优化小翼几何参数和安装角可使效率提高约5%。使用结构化嵌套网格分析不同叶尖小翼布局的影响，结果表明气动效率提高约2%。这些研究表明，小翼的几何形状和布局对叶尖涡结构和诱导流场有显著影响。对于在极端环境条件下运行的自转旋翼无人机，叶尖小翼主要解决与叶尖涡发展和诱导阻力相关的气动损失。在高原环境下，空气密度降低增加了诱导损失对旋翼气动性能的相对贡献，导致叶尖区域能量耗散更大。叶尖小翼可改变叶尖压力分布并削弱涡强，从而在低密度条件下降低诱导损失。在海上环境下，阵风、风切变和非定常来流增强了叶尖涡与周围流场的相互作用，导致叶尖附近流场波动加剧。通过优化三维叶尖流动结构，叶尖小翼可缓解扰动来流条件下叶尖涡演化带来的不利影响。研究表明，小翼在改变叶尖流场结构和降低诱导损失方面发挥重要作用，且叶尖小翼可通过调节叶尖涡特性和减少诱导能量损失来改善不同运行环境下的旋翼气动效率。此外，叶尖小翼的气动效应可与其他被动升力矢量控制方法耦合。结合VG和叶尖小翼的一体化设计，通过实验和数值模拟验证了低速低雷诺数条件下的性能提升，组合布置同时削弱了叶尖涡并改善了边界层特性，表明多元素被动气动优化的潜力。
**3.4 被动升力矢量控制技术对极端环境自转旋翼无人机的适用性分析**
三种被动升力矢量控制技术为极端环境自转旋翼无人机提供了不同的气动改善途径。被动变距在不同来流条件下调节桨叶攻角，减少了与高原低密度环境和海上风扰动相关的气动失配；VG通过增强近壁动量和延迟流动分离来改善边界层特性，从而缓解与低雷诺数和动态失速相关的气动退化；叶尖小翼通过改变叶尖三维流动结构减少叶尖涡诱导损失，在密度降低和复杂风场条件下提高气动效率。对于在极端环境中运行的自转旋翼无人机平台，被动升力矢量控制技术可在无需额外能耗或复杂主动作动系统的情况下提供气动性能提升。这一特性对于质量、有效载荷和能量可用性有限（包括混合动力配置）的平台尤为宝贵，因为气动效率提升有助于减少推进需求并延长任务续航。然而，被动方法的调节能力受其固定机械或几何特性固有约束，其气动效益通常依赖于特定工况，在包线设计时需考虑与结构质量、寄生阻力、可靠性和维护要求相关的附加效应。三种技术因其控制机制不同而表现出不同的气动调节特性。被动变距通过气动耦合提供自适应攻角调节，但其性能受机构设计刚度和工作范围限制；VG以简单结构和零能耗有效改善边界层特性和抗分离能力，但其有效性取决于几何参数，且可能涉及额外阻力惩罚；叶尖小翼通过优化叶尖流动结构降低诱导损失并提高气动效率，但其气动效益需与附加结构载荷和振动效应相平衡。因此，被动升力矢量控制技术的工程适用性不仅取决于气动有效性，还取决于其附加质量、能量需求、结构复杂性和对不同极端环境的适应性。对比特性总结于表1。

**4. 极端环境自转旋翼无人机的主动升力矢量控制技术**
被动升力矢量控制技术为改善旋翼气动性能提供了低复杂度和低能耗的解决方案，但其调节能力受固定几何构型和固有机械特性限制。在极端工况下，例如高原环境中的低雷诺数运行以及海上环境中阵风、风切变和湍流引起的快速变化来流，自转旋翼的气动状态可能出现连续和瞬态变化。因此，需要具有实时调节能力的主动升力矢量控制技术进一步提升飞行包线内的气动适应性。主动升力矢量控制通过引入外部能量输入或主动改变局部气动构型来实现气动调节。根据控制机制，现有方法可分为空气射流流动控制、合成射流控制和后续襟翼控制。空气射流和合成射流方法通过调节边界层动量分布来抑制流动分离和动态失速，而后续襟翼通过机械偏转直接改变局部气动力和力矩。这些方法为解决被动方法无法有效管理的气动退化和瞬态载荷变化提供了额外的控制能力。然而，主动升力矢量控制技术在自转旋翼无人机上的应用仍受限于作动器集成、能耗和系统可靠性。主动装置引入的额外功率需求和结构复杂性必须与气动效益一起考虑，特别是对于有效载荷和续航要求有限的小型平台。此外，有效应用需要在气动控制与飞行控制系统之间实现协调集成，以在非定常工况下实现可靠调节。
**4.1 空气射流流动控制**
空气射流流动控制通过在桨叶表面布置喷嘴或吸气孔，将发动机压气机部分空气或其他高能气源引入边界层，或吸除壁面附近低能流体，从而主动调节局部动量分布和压力梯度，抑制层流分离、削弱分离泡或促进再附着。该技术是典型的质量通量主动流动控制方法，常见形式包括稳态吹气/吸气、脉冲射流（pulsed jet）和协同射流（Co-Flow Jet, CFJ）。对于在极端环境中运行的自转旋翼无人机，空气射流流动控制的主要气动目标是恢复高原条件下低雷诺数分离引起的升力退化，以及抑制海上阵风和风切变诱发的非定常分离、动态失速和气动载荷波动。在层流分离泡（LSB）控制中，数值和实验研究一致表明，吸气控制在有效性和能量效率方面优于吹气控制。当吸气孔布置在分离泡中心或分离点附近时，可以较低的动量成本实现附着流恢复；从前缘到中前弦的吸气在升力增强、阻力减小和分离延迟方面表现更显著。相比之下，吹气在大多数工况下对升力增强和阻力减小贡献有限，但在非定常来流条件下仍可抑制翼型后缘分离、减少气动扰动并改善局部附着状态。在动态失速控制中，空气射流流动控制可显著延迟失速、降低峰值俯仰力矩并缩小升力迟滞环。研究表明，脉冲射流在相同动量系数下通常实现更高的控制效率，尤其是与桨叶相位同步时，可显著改善后退侧升力恢复。对典型后退桨叶流动条件下VR-12翼型的数值研究表明，在约10%弦长位置布置倾斜脉冲射流可促进快速升力恢复并降低后退阶段峰值力矩。在相同动量系数下，脉冲射流优于稳态射流，表明在旋翼后退侧进行相位同步的脉冲吸气/吹气可更有效缓解动态失速引起的瞬态升力波动。在Ma=0.3下对OA209翼型进行的脉冲吹气测试几乎完全抑制了轻度动态失速，并实现了约65%的力矩峰值降低。此外，作为空气射流流动控制的特殊形式，CFJ通过吸气-喷射协同在翼型表面产生壁面定向气流，实现局部动量再分配和能量回收，同时结合了吹气和吸气的优点。将CFJ引入近空间螺旋桨增效研究，通过实验验证了协同射流控制技术可显著抑制流动分离并改善翼型气动性能；同时，对比分析了叶尖小翼、CFJ和组合控制的效果，三种控制方法分别使螺旋桨效率提高1.8%、5.4%和8.4%。空气射流流动控制对海上环境中的阵风、风切变和高湍流强度来流也具有很强的应用潜力。通过主动调整局部边界层动量，该方法可增强桨叶对来流非定常变化的适应性，削弱来流扰动引起的流动分离和气动力波动，并有效抑制扰动引起的飞机阵风升力增益，从而改善复杂风场条件下的气动稳定性。采用多种机械和射流方法对超临界翼型进行涡翼控制，通过比较发现，表面射流、射流翼和环量控制等方法相比传统机械舵面具有更优的升力和姿态控制能力。对于自转旋翼机旋翼，这种主动动量调节尤为有价值，因为自转稳定性依赖于在连续变化的来流条件下维持适当的气动平衡。
**4.2 合成射流控制**
合成射流（SJ）是一种无需外部气源的主动流动控制技术，通过振荡腔室周期性地吸入和排出周围空气，在喷口处形成“零净质量通量”射流（zero net mass flow）^[76]。其基本机理是利用射流脉动引起的近壁涡结构与主流进行能量交换，从而增强边界层动量、抑制分离并延迟失速。与常规空气射流流动控制相比，SJ避免了连续供气需求，为在有限机载能量条件下实现主动边界层调节提供了一种紧凑解决方案。对于在极端环境中运行的自转旋翼无人机，SJ提供动态边界层调节，以补偿高原环境中低雷诺数运行引起的气动退化，并抑制海上阵风和非定常来流条件诱发的瞬态流动分离和载荷波动。早期实验揭示了SJ的“零净质量通量”特性，表明尽管未引入外部空气，但射流可通过周期性脉动在壁面附近产生高强度环形涡列，从而持续增强动量传递。随后，将其应用于俯仰翼型，发现SJ可显著延迟流动分离并增加最大升力。此后，在压电式SJ作动器中引入延迟相位角，构建了考虑腔体和喷口耦合的单连通域X-L模型，更精确地描述了SJ的动态过程：u(r,t) = ... 和 v(r,t) = ...，其中ω为工作频率，A为压电振子振幅，R为振动膜表面任意点到膜中心轴线的径向距离，R为测点到压电振子中心的水平距离，φ为相位延迟。对于旋翼翼型，SJ的控制性能主要由喷口位置、动量系数、无量纲频率和射流角度决定。当作动器布置