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J-GLOBAL ID：201702288709657302   整理番号：17A0263880

動的滑空運動モデリング,機構解析,および軌道最適化を,最適化した。【JST・京大機械翻訳】

Motion modeling, mechanism analysis and trajectory optimization for dynamic soaring

著者 (5件)： Liu Duoneng (College of Aerospace Sciences and Engineering, National University of Defense Technology) ,  Hou Zhongxi (College of Aerospace Sciences and Engineering, National University of Defense Technology) ,  Guo Zheng (College of Aerospace Sciences and Engineering, National University of Defense Technology) ,  Yang Xixiang (College of Aerospace Sciences and Engineering, National University of Defense Technology) ,  Gao Xianzhong (College of Aerospace Sciences and Engineering, National University of Defense Technology)
資料名： Guofang Keji Daxue Xuebao  (Guofang Keji Daxue Xuebao)
巻： 38  号： 5  ページ： 78-85  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0569A  ISSN： 1001-2486  CODEN： GKDXEM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： アホウドリは動的滑空の飛行スキルを用いて勾配風からエネルギーを獲得することにより,ほとんど翅ない場合に長時間,長距離の飛行を行うことができ,この技術は小型無人機においてそのタスク達成能力を広げることができる。航空機動力学に基づき,勾配場におけるUAVの運動方程式を推論し,単純化した。簡略化された運動方程式を利用して、非慣性座標系の運動エネルギー定理と力学エネルギー変化の角度から、動的滑空獲得エネルギーのメカニズムについて分析した。微分平均法を用いて,最小平均制御入力の変化率を目的関数として,徘徊モードと並進モードの動的滑空軌道を最適化した。分析結果は以下を示す。逆と上昇は,動的滑空のための基本的方法である。最適化結果は以下を示す。制御入力はより平滑化され、さらに段階的な一定が出現し、制御が更に簡略化される。徘徊モードの下で,最適化プロセスは,0,0.5S(-1)の範囲において,目的関数値の最小勾配を見つけるために,決定変数として風勾配を使用することができた。並進モードでは,目的関数値はこの区間で単調に減少する.Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 平滑化 ,  風 ,  目的関数 ,  運動方程式 ,  微分 ,  簡素化 ,  *最適化 ,  平均法 ,  無人機 ,  並進 ,  運動エネルギー ,  *モデリング ,  制御入力 ,  力学的エネルギー ,  *改変 ,  エネルギー ,  力学量
準シソーラス用語： 決定変数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： dynamic soaring ,  motion modeling ,  trajectory optimization ,  unmanned aerial vehicle

分類 (1件)： 航空機  (QK06000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 運動 ,  モデリング ,  解析 ,  軌道 ,  最適化