基于实验与数据驱动建模的多旋翼无人机螺旋桨上游近壁效应对性能影响分析

《Scientific Reports》：Experimental and data-driven modeling based analysis of upstream wall-proximity effects on the performance of propellers for multirotor UAVs

　　

摘要

本研究结合实验测量和基于数据驱动的人工神经网络 (ANN) 建模方法，探讨了上游壁面接近程度对多旋翼无人机系统推力和效率的影响。实验使用一个试验台系统进行，螺旋桨直径范围为 9 至 13 英寸，电机转速为 1500–6000 RPM，归一化上游壁面距离 (h/R = 0.25–2)。结果表明，上游壁面接近程度会导致推力和效率发生可测量的变化。推力（主导多旋翼无人机的升力生成和载荷能力）在低 h/R 值时表现出显著变化。相比之下，效率（决定能量利用和飞行续航）表现出相对较小的变化，表明其对上游壁面接近程度的依赖性较弱。为了补充实验，开发了一个使用缩放共轭梯度 (SCG) 算法训练的 ANN 模型，用于性能预测。该模型实现了高预测精度，推力和效率的决定系数 (R²) 分别为 0.99 和 0.98。本研究提供了一个经过验证的实验数据库和一个可靠的数据驱动建模框架，研究结果有助于增进对受限飞行空气动力学的理解，并支持为室内和基于基础设施的应用开发高效的无人机设计和控制策略。