可倾转变形高层救援多旋翼飞行器总体设计*

石启鹏，何晓萍，韩东，桑玉委

(南京航空航天大学 直升机旋翼动力学国家级重点实验室，江苏 南京 210016)

0 引言

目前，全世界一半以上的高层建筑在中国。全国拥有8层以上、超过24 m的高层建筑34.7万幢，百米以上超高层6 000多幢，数量均居世界第一。据不完全统计，近10年，我国共发生高层建筑火灾3.1万起，死亡474人，直接财产损失15.6亿元。目前，中国配备的举高车大都在50 m以下，多数消防水枪、水炮的喷射高度也只有50 m多。可以说，50 m以上特别是超过100 m的楼层发生火灾，除利用建筑内部消防设施外，消防救援装备手段几乎是空白[1-3]。

在过去的10年中，DJI,Freefly和Shotover等公司进行了大胆的探索创新,多旋翼无人机(UAV)在娱乐和商业领域都变得越来越普遍[4]。来自瑞士苏黎世理工大学的Raffaello D′Andrea教授和美国宾夕法尼亚大学的Kumar vijay教授研制出八旋翼全向飞行器等一系列新构型的多旋翼飞行器[5]。陈胜等人研究了体积更小的二轴垂直起降飞行器[6]。刘晓琳等人利用巧妙的结构提升了多旋翼的起降和巡航性能[7]。

目前主流的工程应用多旋翼飞行器只能在桨盘平面内飞行，在应对复杂飞行空间环境以及特殊应用需求时，受到极大的局限。为改进多旋翼的飞行模式、拓宽多旋翼的应用领域，提出了可倾转变形高层救援多旋翼飞行器总体设计，该设计颠覆了传统多轴只能在桨盘平面内飞行的状况，立体化了桨盘平面以适应各种复杂的飞行空间环境；创造性地将飞行器与消防机器人的理念结合起来，摆脱地面移动的不利条件，在应对高层火灾中，能够及时高效地深入火场实施主动救援；创造性地将六轴飞行器与球形外壳融为一体，其可以在飞行和地面运动2个形态间进行切换；利用可变形特性以及球形外壳实现灵活的高层地面机动，提高救援搜救效率；同时采用模块化设计，致力于开拓未来飞行器更广阔的应用前景。

倾斜旋翼无人机(tilt-rotor unmanned aerial vehicle,TRUAV)由于其独特的旋翼结构而具有特殊的应用价值[8]。有很多针对倾转旋翼机的飞行控制研究，以解决在倾转过渡阶段的气动干扰以及控制耦合问题[9-11]。

该可倾转多旋翼变形飞行器，与常规四旋翼或六旋翼的区别在于其各旋翼均可绕机臂轴相对机身旋转，从而由欠驱动系统转变为过驱动系统。相比于常规四旋翼系统，其非线性更强、耦合程度更高，给控制器的设计带来更大困难[12]。

1 总体设计

1.1 设计构型

整机大致分为外壳和内部机体2部分，内部机体与外壳通过4只轮子联接。在球形滚动运动状态下，内部机体能够保持竖直状态。整机结构如图1所示。

1.2 设计参数

针对执行高层救援任务的客观要求，对飞行器尺寸、承载能力、飞行升限以及续航时长提出了设计要求，设计参数如表1所示。

1.3 救援流程

救援流程可以分为3个阶段:第1阶段就是火情信号的传递接收；第2阶段是利用母机搭载一系列的子机抵达灾情现场；第3阶段是部署阶段，子机部署为2支编队，一队负责在高楼周围进行火情态势监控;另一队负责深入火场实施一系列的救援活动。具体流程如图2所示。

2 设计创新点

2.1 六轴独立式倾转动力

六轴可以各自产生不同的倾转角，使机体在大倾斜角姿态维持稳定状态，突破了多轴飞行器只能在桨盘平面内飞行的局限性。这样设计带来的增益是，当飞行器所处的空间环境复杂时，可以对机体进行姿态调整，这样很大程度提高对环境的适应性，扩展了应用场景。倾斜后的机体姿态以及倾转机构分别如图3,4所示。

2.2 可折叠桨叶

当从飞行状态切换回地面运动状态时，需要将外伸桨叶收缩回球形壳体内。在保证桨叶能够完全收缩回外壳中，且不干涉以及不重叠的前提下，折叠桨叶的半径尺寸较非折叠桨叶增加了70%，可提供更大的飞行动力。其折叠后的状态如图5所示。

1—外壳-固定;2—面罩球容器;3—辅助轮;4—上支架;5—外壳—移动;6—可移动桨叶单元;7—传动齿轮;8—驱动轮;9—下支架;10—电池组及其容器;11—灭火小球容器;12—齿条;13—中间层支架;14—通讯天线;15—传感器容器。图1 整机结构三维示意图Fig.1 Three-dimensional schematic diagram of the whole machine structure

表1 整机性能设计参数Table 1 Machine performance design parameters

2.3 可伸缩轴臂

调节每组桨叶单元的伸出量，产生不同大小的控制力矩，对机体进行姿态控制。传动机构利用了齿轮齿条机构，利用电机直接驱动齿轮，灵活控制轴臂的外伸量。推出桨叶单元的过程示意图如图6所示。

2.4 形态变换

飞行器形态变换既保护机体内部结构，又增强了多种场景适应性；球状的是地面运动时的状态，在恶劣的工作条件下，为了保证桨叶、电机以及内部器件结构不受高温烟尘等的不利影响，用球形外壳包裹。球形外壳的选材具有耐高温、强度大、隔热等特性(选材下文有讲)。3种形态如图7所示。

图2 救援流程图Fig.2 Rescue flow chart

机体产生δ°(δ<α)的姿态角:1—轴1倾转α°;2—轴2倾转β°;3—轴3倾转-β°;4—轴4倾转-α°;5—轴5倾转-γ°;6—轴6倾转γ°。图3 机体姿态角调整示意图Fig.3 Body attitude angle adjustment diagram

图4 桨盘倾转机构Fig.4 Paddle disc tilting mechanism

图5 可折叠桨叶Fig.5 Foldable blade

图6 轴臂伸缩机构Fig.6 Axle arm telescopic mechanism

图7 球形状态Fig.7 Spherical state

2.5 地面任意方向机动

内部结构与球形外壳间是通过驱动轮与辅助轮接触联接，壳内机构的重心在中线以下，因此能够保持竖直状态。2个驱动轮反转，内部机构则会在壳内绕z轴转动；驱动轮同向同速转动，重力作用下，外壳会被推动着前进或者后退；驱动轮差速转动时，外壳将不会再以直线运动，运动轨迹将会产生偏转。在上述3种基础运动的综合作用之下，整机外壳将能作出任意方向的移动。

3 总体性能建模分析

3.1 螺旋桨气动力模型与分析

(1) 翼型选用及桨叶设计

鉴于共轴双旋翼[13]相比于常规的单旋翼效率较高、占据空间较小、且上下2个桨盘转速相反时传递到飞行器的反扭矩为0等优势，本文选用双桨叶、六轴独立式螺旋桨为机体提供动力。螺旋桨常用翼型为RAF-6，Clark-Y，ARA-D和C4翼型[14]，给定密度、温度和雷诺数等工作条件，对比4类翼型的性能。

应用profili软件计算所选翼型的各类气动参数时，需选择Ma=0,雷诺数Re根据翼型工作条件估算得到：

(1)

式中：v为特征速度，对应到计算环境中应为单个翼型的旋转线速度，即Ωr为144 m/s；l为特征长度，此处取翼型平均弦长；μ为空气粘性系数，随温度的增加而增加，此处取1.91×10-5Pa·s;ρ为干燥工作环境下的密度，标准大气下值为1.225 kg/m3。考虑到救援飞行器的工作环境为温度高且烟雾大的火灾现场，需对这一条件作如下假设：火灾现场，空气中增重最明显的成份是CO2，正常环境中的CO2含量在0.06%左右，浓烟中的含量则可达到0.2%～2%左右，按此配比计算，取空气密度为3.675 kg/m3。由此计算得到雷诺数约为2.5×105。

下面列出所选几款翼型的升力系数、升阻比及力矩系数随攻角变化的比较，分别如图8～10所示。

图8 升力系数比较Fig.8 Lift coefficient comparison

图9 升阻比比较Fig.9 Comparison of lift-to-drag ratio

图10 力矩系数比较Fig.10 Torque coefficient comparison

综合以上分析，从追求最大升力的角度出发，并考虑飞行器整体稳定性，可选择升阻比和极曲线增加都比较平缓的Clark-Y翼型。考虑到救援飞行器的特殊飞行任务需要尽可能大的升力系数而且无人搭载，故气动力系数应首先考虑升阻比，故选择升阻比轮廓线更广的、升阻比更大的Clark-Y翼型。桨叶的设计参数如表2所示。

表2 桨叶设计参数Table 2 Blade design parameters

(2) 螺旋桨气动力模型的建立

螺旋桨气动力模型基于叶素理论和动量理论建立，并通过数值积分计算螺旋桨力与力矩。螺旋桨的尺寸小转速大，考虑轴向诱导速度之外还需考虑周向诱导速度，且由于其前飞速度较小，故可采用轴流状态下的螺旋桨计算模型代替小速度前飞计算模型。

采用动量理论求解螺旋桨诱导速度[15]，假设气流为不可压缩理想气体，通过桨盘产生的拉力均匀分布。来流通过螺旋桨桨盘示意图如图11所示，v0为飞行器前飞速度，由于滑流作用，轴向速度分量增至vx，周向速度分量由于螺旋桨旋转诱发的气流旋转降至vθ。

图11 气流通过螺旋桨桨盘情况Fig.11 Airflow through the propeller paddle

设a和b分别为轴向入流因子和旋转入流因子，则可将两速度分量表示为

vx=v0(1+a),

(2)

vθ=(1-b)Ωr,

(3)

式中：Ω，r分别为螺旋桨的转速和半径。

由动量定理可得，螺旋桨产生的拉力等于单位时间内通过桨盘动量的增量，即拉力表达式为

T=ρAvx(vsx-v0),

(4)

式中：A为桨盘参考面积;vsx为来流进入滑流区速度在轴向的分量。

由伯努利方程和能量守恒定理，来流在桨盘处的速度增量是滑流速度增量的一半，即

(5)

联立式(2)，(4)，(5),可得螺旋桨的拉力表达式为

T=2ρAv02(1+a)a.

(6)

周向来流速度变化与轴向相似，根据角动量理论，螺旋桨产生的扭矩等于单位时间内桨盘上角动量的变化量，即

Q=ρArvx(vsθ-0),

(7)

式中：vsθ来流进入滑流区后速度在角速度方向的分量。由角动量守恒定理，桨盘周向诱导速度为滑流区角速度增量的一半可得

(8)

联立(3),(7),(8),可得螺旋桨扭矩表达式

Q=2ρAr2v02(1+a)bΩ.

(9)

叶素升阻力系数表达为

(10)

(11)

式中：c为螺旋桨桨叶弦长;Cl,Cd为翼型升阻力系数，螺旋桨叶素受力如图12所示。

图12 螺旋桨桨叶叶素Fig.12 Propeller blade

转化成拉力和扭矩为

dT=dLcosφ-dDsinφ,

(12)

dQ=r(dLsinφ+dDcosφ).

(13)

前文诱导速度也给出了拉力表达式，可由式(6)，(7)计算环带的桨盘拉力和力矩：

dT=4ρπrv02(1+a)adr,

(14)

dQ=4ρπr3v02(1+a)bΩdr,

(15)

联立式(12)～(15)，通过迭代方法可求解dT,dQ,a,b的值，进而求解螺旋桨的拉力和扭矩。

(3) 螺旋桨性能分析

下面将探讨螺旋桨桨叶扭转角对飞行性能的影响，选择一个桨叶最优扭转角。

由于存在损失，螺旋桨的效率表达为

(16)

式中：ns为螺旋桨转速;D为螺旋桨直径;T,CT分别为螺旋桨拉力及拉力系数;P,Cp分别为功率及功率系数。

图13给出了前飞速度为5 m/s时，螺旋桨不同负扭角下的螺旋桨效率随拉力系数的变化。根据所选电机额定转速8 100 r/min，螺旋桨相对应额定转速下的拉力系数集中在0.17～0.25之间。负扭角在拉力系数为0.20～0.24时，负扭角为 5°的螺旋桨效率明显高于其他角度，故选择螺旋桨的扭转角为-5°。

图13 桨叶扭转角对飞行性能的影响Fig.13 Influence of blade torsion angle on flight performance

如图14所示，给出了单个螺旋桨在悬停、10 km/h爬升、20 km/h爬升状态下的气动力计算结果。螺旋桨转速一定时，爬升速度对螺旋桨拉力的影响较小。在额定转速下，本飞行器在悬停和爬升过程中均满足拉力设计参数。

3.2 电机、电池、螺旋桨选型

给定飞行条件选用电机。电机功率表达为

(17)

当v0为10 m/s时，轴向诱导因子约为0.9，计算得到单个电机功率为352 W。

电机质量包括裸机质量和电池质量。其中，若输出端得到功率为P的能量，需要的电池的质量me为

图14 不同爬升速度下螺旋桨拉力随转速变化情况Fig.14 Propeller tension with rotation speed under different climbing speeds

(18)

式中：ηb=0.95为锂电池转化效率；ρb=230为锂电池能量密度，单位Wh/kg；t=0.3 h，为设计飞行时间。计算得到me为622 g。

由气动力计算校验了整机承重20 kg,则单个螺旋桨承重表达关系应为

(19)

为其选择型号为U7-V2.0 KV490的电机，配套螺旋桨参数如表3所示。此时电机8 100 r/min所对应的的拉力大小3 680 g，大于单个电机最大承重；此时桨盘载荷为

(20)

表3 选用螺旋桨参数Table 3 Propeller parameters

计算得到桨盘载荷为22.2 kg/m2，在20～45 kg/m2区间内，满足桨盘设计要求，电机可用。

3.3 材料的选用

救火飞行器的外壳应分为两层结构，从外到内依次为阻燃耐火材料层和隔热层。查阅相关文献[16]，根据救援飞行器所要求的材料性能，综合各项性能的优劣及飞行器需求，选用聚苯硫醚。

另外，为了保证飞行器高温条件不影响飞行器内各设备的正常工作，需要在飞行器的表面涂装有机硅复合材料涂料保护，该涂料在 1 300 ℃时具有不超过10%的质量损失，具有良好的隔热效果，同时涂料的透波率均在90%以上，以保证飞行器在高温环境下内部仪表能正常工作,使飞行器在长期经受200 ℃以上温度时仍能保持适当的物理机械性能，起到保护作用。

4 结束语

本文介绍了一款新构型可倾转动力的高层救援变形多旋翼飞行器，针对性地进行了总体设计。经过气动参数对比，最终选用Clark-Y翼型。此外，通过计算得到最优桨叶扭转角，并对其总体性能进行了建模分析。通过计算与选型，得到了满足设计条件的电机、螺旋桨等主要部件的型号。在飞行状态下，整机能够达到8.5 kg的净载重以及0.5 h的续航表现。其有能力携带救援物资和装备深入火场进行主动救援，延长受困人员的黄金救援时间。本文并没有涉及控制以及智能环境感知和交互的内容，后续工作将致力于这些方面的研究。