Reducing energy consumption of vertical take-off and landing unmanned aerial vehicle using hybrid technical solutions


Citar

Texto integral

Resumo

The paper describes possibilities of increasing the energy efficiency and reducing the takeoff weight of unmanned medium-heavy vertical takeoff and landing aerial vehicles of the airplane type. The authors propose a new hybrid type of unmanned aerial vehicle with a hybrid propulsion system, its aerodynamic design, method of realization of vertical takeoff/landing and cruising mode of flight which make it possible to reduce the takeoff weight of the aircraft, the weight of the basic propulsion system and the mass growth factor in comparison with the existing unmanned aerial vehicle of similar class, made according to the previously known technical solutions. The authors propose a methodology for optimizing the parameters of the configuration of the unmanned aerial vehicle considering the peculiarities of the implementation of vertical takeoff. The paper presents calculations of characteristics of vertical takeoff and landing unmanned aerial vehicles of existing types and the new hybrid type. The authors give quantitative estimates of improving unmanned aerial vehicle characteristics due to the new proposed technical solutions.

Sobre autores

O. Lukyanov

Samara National Research University

Autor responsável pela correspondência
Email: lukyanov.oe@ssau.ru

Candidate of Science (Engineering), Associate Professor of the Department of Aircraft Construction and Design

Rússia

V. Hoang

Samara National Research University

Email: hunghoang2508@gmail.com
ORCID ID: 0009-0001-7714-0963

Postgraduate Student of the Department of Aircraft Construction and Design

Rússia

V. Komarov

Samara National Research University

Email: vkomarov@ssau.ru
ORCID ID: 0009-0007-9313-5754

Doctor of Science (Engineering), Professor, Director of Research and Education Center for Aircraft Structures (REC-202)

Rússia

D. Nazarov

Samara National Research University

Email: dvn69@mail.ru

Candidate of Science (Engineering), Associate Professor of the Department of Aircraft Construction and Design

Rússia

E. Kurkin

Samara National Research University

Email: kurkin.ei@ssau.ru
ORCID ID: 0000-0002-0893-9878

Candidate of Science (Engineering), Associate Professor of the Department of Aircraft Construction and Design

Rússia

J. Quijada Pioquinto

Samara National Research University

Email: hosekihada@yandex.ru

Postgraduate Student of the Department of Aircraft Construction and Design

Rússia

V. Chertykovtseva

Samara National Research University

Email: chertykovceva.vo@ssau.ru

Postgraduate Student of the Department of Aircraft Construction and Design

Rússia

Bibliografia

  1. Chugunova S.V., Shemetova O.V. Research of the market of unmanned aerial vehicles of Russia. Sb. materialov III Mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferentsii tvorcheskoy molodezhi «Aktual'nye Problemy Aviatsii i Kosmonavtiki» (April, 10-14, 2017, Krasnoyarsk). V. 3. Krasnoyarsk: Siberian State Aerospace University Publ., 2017. P. 148-150. (In Russ.)
  2. Classifikatsiya BPLA [Classification of UAVs]. Available at: https://lasercomponents.ru/blog/klassifikacziya-bpla/
  3. Espinosa Barcenas O.U., Quijada Pioquinto J.G., Kurkina E., Lukyanov O. Multidisciplinary analysis and optimization method for conceptually designing of electric flying-wing unmanned aerial vehicles. Drones. 2022. V. 6, Iss. 10. doi: 10.3390/drones6100307
  4. Viktorin A., Senkerik R., Pluhacek M., Kadavy T., Jasek R. A lightweight SHADE-based algorithm for global optimization – liteSHADE. Lecture Notes in Electrical Engineering. 2020. V. 554. P. 197-206. doi: 10.1007/978-3-030-14907-9_20
  5. Pioquinto J.G.Q., Shakhov V.G. Improving the evolutionary aerodynamic optimization with Bezier-PARSEC parameterization using population size reduction methods. Proceedings of the 20th International Conference «Aviation and Cosmonautics» (November, 22-26, 2021, Moscow). Moscow: Pero Publ., 2021. P. 12. (In Russ.)
  6. Ali M.M., Zhu W.X. A penalty function-based differential evolution algorithm for constrained global optimization. Computational Optimization and Applications. 2013. V. 54. P. 707-739. doi: 10.1007/s10589-012-9498-3
  7. Badyagin A.A., Mukhamedov F.A. Proektirovanie legkikh samoletov [Design of light aircraft]. Moscow: Mashinostroenie Publ., 1978. 208 p.
  8. Torenbeek E. Advanced aircraft design: Conceptual design, analysis and optimization of subsonic civil airplanes. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, 2013. 436 p.
  9. Bratukhin I.P. Proektirovanie i konstruktsii vertoletov [Helicopter design and structures]. Moscow: Oborongiz Publ., 1955. 360 p.
  10. Raymer D. Aircraft design: A conceptual approach. American Institute of Aeronautics and Astronautics, 2018. 1062 p. doi: 10.2514/4.104909
  11. Roskam J. Airplane design. Part I: Preliminary sizing of airplanes. Design, Analysis and Research Corporation, 2015. 222 p.
  12. Wald Q.R. The aerodynamics of propellers. Progress in Aerospace Sciences. 2006. V. 42, Iss. 2. P. 85-128. doi: 10.1016/j.paerosci.2006.04.001
  13. Sedelnikov A., Kurkin E.I., Quijada Pioquinto J.G., Lukyanov O., Nazarov D., Chertykovtseva V., Kurkina E., Hoang V.H. Algorithm for propeller optimization based on differential evolution. Computation. 2024. V. 12, Iss. 3. doi: 10.3390/computation12030052
  14. Belotserkovskiy S.M. Tonkaya nesushchaya poverkhnost' v dozvukovom potoke gaza [Thin lifting surface in subsonic gas flow]. Moscow: Nauka Publ., 1965. 244 p.
  15. Katz J., Plotkin A. Low-speed aerodynamics: From wing theory to panel methods. McGraw-Hill, 1991. 656 p.
  16. Luk'yanov O.E., Kurkin E.I., Kuikhada Piokuinto Kh.G., Khoang V.Kh. Programma mnogodistsiplinarnoy optimizatsii bespilotnykh letatel'nykh apparatov vertikal'nogo vzleta i posadki s vintovym dvizhitelem «MOBLA 2.0» [Code of multidisciplinary optimization of unmanned aerial vehicles of vertical takeoff and landing with a helical propeller «MOBLA 2.0»]. Certificate of state registration of a computer program, no. 2024610971, 2024. (Publ. 16.01.2024)
  17. Budziak K. Aerodynamic analysis with athena vortex lattice (AVL). Hamburg University of Applied Sciences, 2015. 72 p.
  18. AVL overview. Available at: https://web.mit.edu/drela/Public/web/avl/

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML

Declaração de direitos autorais © VESTNIK of Samara University. Aerospace and Mechanical Engineering, 2024

Creative Commons License
Este artigo é disponível sob a Licença Creative Commons Atribuição–Compartilhalgual 4.0 Internacional.

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».