PROBLEMS AND POSSIBILITIES OF MEASURING THE AERODYNAMIC QUALITY OF A PARAGLIDER WING 

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Background. The article describes the problems of measuring the aerodynamic quality of the wing of a paraglider, measuring the aerodynamic quality of systems with a soft wing on a sling suspension. A comparison of the tested methods of measurement and their results is given. It is shown that the method of simultaneous measurement of air speed and the rate of change of barometric altitude does not allow to evaluate the aerodynamic qualities. Materials and methods. A method of separate measurement of the aerodynamic quality of a soft wing and the load suspended on it by installing angular position sensors to an additional link (links) between the carabiner of ground equipment and the free ends of the wing is proposed. Results and conclusions. It is substantiated that the installation of angular position sensors on the connecting links can be useful for unmanned and optionally controlled soft-wing systems, as it allows for the control of the wing during takeoff and sharp evolutions, which enables active flight stabilization. The accuracy and informativeness of the proposed method have been evaluated.

About the authors

Yuri V. Shved

Moscow Aviation Institute

Author for correspondence.
Email: yuriy-shved@mail.ru

Candidate of technical sciences, senior lecturer of the sub-department of design and certification of aviation equipment

(4 Volokolamskoe highway, Moscow, Russia)

References

  1. Korshakovskiy S.I., Krasnenkov M.A., Markov A.A., Subbotin V.Yu. Measuring the airspeed of an aircraft. Vestnik Moskovskogo aviatsionnogo instituta = Bulletin of the Moscow Aviation Institute. 2007;14(3):10–16. (In Russ.)
  2. Chzho Z.L., Moung Kh.O. Development of a method for estimating wind speed in flight using aircraft airspeed. Vestnik Moskovskogo aviatsionnogo instituta = Bulletin of the Moscow Aviation Institute. 2018;25(2):152–159. (In Russ.)
  3. Maksimov A.K. Method of indirect measurement of aerodynamic angles of an aircraft using accelerometers and pressure sensors. Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedeniy. Priborostroyeniye = Proceedings of higher educational institutions. Instrument engineering. 2019;62(10):893–899. (In Russ.)
  4. Maksimov A.K. Estimation of errors in indirect measurement of aerodynamic angles of an aircraft using accelerometers and pressure sensors. Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedeniy. Priborostroyeniye = Proceedings of higher educational institutions. Instrument engineering. 2020;63(7):634–639. (In Russ.)
  5. Soldatkin V.M., Soldatkin V.V., Nikitin A.V., Sokolova G.P. Ensuring the dynamic accuracy of the aircraft's air signal system with a fixed, non-protruding flow receiver. Mekhatronika, avtomatizatsiya, upravleniye = Mechatronics, automation, control. 2020;21(9):535–543. (In Russ.)
  6. Korsun O.N., Nikolayev S.V. An algorithm for identifying systematic errors in airspeed measurements and aerodynamic angles based on flight experiment data. Identifikatsiya sistem i zadachi upravleniya: tr. X Mezhdunar. nauch.-prakt. konf. = Identification of systems and control tasks : proceedings of the X International scientific and practical conference. 2015:1016–1032. (In Russ.)
  7. Korsun O.N., Nikolayev S.V., Poplavskiy B.K. Identification of aerodynamic coefficients of a modern maneuverable aircraft in the operational range of angles of attack. Materialy XXVII nauch.-tekhn. konf. po aerodinamike = Materials of the XXVII Scientific and Technical Conference on Aerodynamics. Moscow, 2016: 142–143. (In Russ.)
  8. Derevyankin V.P., Pavlovskiy A.A., Soldatkin V.V., Soldatkin V.M. The influence of technological variation on the aerodynamic characteristics and errors of a multifunctional air pressure receiver of aircraft aerodynamic systems. Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedeniy. Aviatsionnaya tekhnika = Proceedings of higher educational institutions. Aviation equipment. 2022;(1):163–168. (In Russ.)
  9. Adamov A.P., Adamova A.A., Sementsov S.G. Modern materials in the design of sensors for aerospace vehicles. Nadezhnost′ i kachestvo slozhnykh system = Reliability and quality of complex systems. 2020;(1):84–90. (In Russ.)
  10. Jann T., Greiner-Perth C. A New Type of Airflow Sensor for Gliding Parachutes. 24th AIAA Aerodynamic Decelerator Systems Technology Conference. Denver, USA, 2017; Jun 2.
  11. Hummel J., Göhlich D., Schmehl R. Automatic Measurement and Characterization of the Dynamic Properties of Tethered Membrane Wings. Wind Energ. Sci. Discuss. 2018;(1):20–23.
  12. Oehler J., Schmehl R. Aerodynamic Characterization of a Soft Kite by in Situ Flow Measurement. Wind Energy Science. 2019;(1):1–21.
  13. Hummel J., Göhlich D., Schmehl R. Automatic Measurement and Characterization of the Dynamic Properties of Tethered Membrane Wings. Wind Energy Science. 2019;(1):41–55.
  14. Johari H., Yakimenko O., Jann T. Aerodynamic Characterization of Parafoils. Precision Aerial Delivery Systems: Modeling, Dynamics, and Control. 2015;(1):199–261.
  15. Luo Sh., Tan P., Sun Q. et al. In-flight wind identification and soft landing control for autonomous unmanned powered parafoils. International Journal of Systems Science. 2018;49(5):929–946. doi: 10.1080/00207721.2018.1433245
  16. Zhukov K.A., Vyshinsky V.V., Rohacs J. Effects of Atmospheric Turbulence on UAV. Proceedings of the IFFK 2014. Budapest, Hungary, 2014.
  17. Maślanka P., Korycki R. Sensitivity of Aerodynamic Characteristics of Paraglider Wing to Properties of Covering Material. AUTEX Research Journal. 2022;22(1):64–72. doi: 10.2478/aut-2020-0010
  18. Bocquet F., Balsley B. B., Tjernström M., Svensson G. Comparing Estimates of Turbulence Based on Near-Surface Measurements in the Nocturnal Stable Boundary Layer. Boundary-Layer Meteorology. 2010;(1):43–60.
  19. Breukels J. An Engineering Methodology for Kite De sign. PhD thesis. Delft University of Technology. 2011. Available at: http://resolver.tudelft.nl/uuid: cdece38a-1f13-47cc-b277-ed64fdda7cdf
  20. Available at: https://comparaglider.com/
  21. Available at: https://www.reddit.com/r/freeflight/comments/oduloi/wing_glide_ratios/
  22. Available at: https://xcmag.com/magazine-articles/go-further-how-much-does-a-pod-harness-help/
  23. Available at: https://www.simscale.com/forum/t/paraglider-harness-type-comparison/82615/6
  24. Available at: https://x-io.co.uk/open-source-imu-and-ahrs-algorithms/
  25. Available at: https://doi.org/10.3390/s22228996
  26. Available at: https://www.wit-motion.com/proztgjd/39.html
  27. Available at: https://zidar.ru/2019/01/28/flyonline-probe/
  28. Available at: https://vector-probe.com/
  29. Available at: https://youtu.be/GkCIBhXeLnA

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».