在某款超轻型电动飞机的基础上设计了一个分布式电动力推进系统,并对机翼几何尺寸进行了相应的修改,提出了分布式电推进系统参数与机翼几何参数的综合设计方法。在机翼前缘布置多个电动螺旋桨,利用其滑流效应提高了空气动力效率并降低机翼面积和结构重量。从动力性,结构重量,续航时间和航程方面验证了该系统的可行性与优越性。分布式电动飞机的最大平飞速度为182km/h,大于参考机型最大平飞速度175.5km/h,满足动力要求。机翼面积减小36%,体积减小将近一半,动力系统与机翼结构的总重量减轻31.7%,飞机空重减少7.29%。电池能量增加36.61%,续航时间延长45.71%,航程增加64%。展现出分布式电推进系统的巨大优势与发展前景,并为分布式电动飞机的设计与优化提供了参考。

针对现代物流系统的特点,引入遗传算法对多个物流配送无人机在多配送目标之间的配送航线进行优化,寻求最优路径,研究重点为无人机物流系统配送航线设计及优化过程中遗传算法的应用。在优化过程过,将单个物流无人机的航线距离和各个物流无人机航线距离的总和作为约束条件,以此来得到更为符合实际的结果。考虑到实际配送目标的情况,引入检测程序,对不符合的实际情况的方案进行重新编译或舍弃。仿真结果表明利用遗传算法对无人机物流系统航线进行多目标优化能够对整个系统的航线距离和单个物流无人机的航线距离进行缩短。从而提高了无人机物流系统的配送效率和物流无人机的利用效率。

以并联式油电混合动力多旋翼无人机的控制系统为研究对象,建立了多旋翼无人机六自由度刚体动力学模型,提出了一种基于量化因子自适应模糊PID控制的改进型模糊PID控制方法。以高度通道及三个姿态角通道为例,利用Matlab/Simulink仿真平台,设计了传统PID控制、模糊PID控制、量化因子自适应模糊PID控制三种控制器并对比分析这三种控制器的控制效果,仿真实验表明量化因子自适应模糊PID控制器的快速性、稳定性、可靠性等性能指标明显优于其他两种控制器,经过飞行试验分析,证明了控制器模型的有效性。