植保无人机旋翼风场模型与雾滴运动机理研究进展

近几年,植保无人机施药技术在中国获得广泛应用,并逐渐发展为国内主要植保技术之一。但由于对植保无人机施药技术基础理论研究不够深入,相关机理尚不明晰,且植保无人机作业平台的稳定性依然有待提高,导致国内植保无人机施药效果不够理想。深入研究植保无人机施药技术的基础理论,理论结合试验结果共同指导植保无人机田间施药是提高其施药效果的关键。该研究综述了植保无人机旋翼风场分布特性、雾滴与无人机旋翼风场交互机理、雾滴沉降与飘移机理、雾滴与叶片表面的交互作用机理及雾滴分散和蒸发特性等植保无人机施药技术基础理论及其模型构建的国内外研究现状,并结合其基础理论与模型构建的国内外研究现状,给出植保无人机施药技术的未来发展建议,以期为植保无人机施药技术的发展提供参考。     

无人机果树施药旋翼下洗气流场分布特征研究

植保无人机悬停果树施药时的旋翼下洗气流场分布对雾滴空间运动和在冠层内部的附着、穿透有重要影响。该文基于计算流体动力学(computationalfluiddynamic,CFD)方法,结合RNGκ–ε湍流模型、多孔介质模型和滑移网格技术,通过构建虚拟果园,对六旋翼植保无人机悬停果树施药时的下洗气流流场进行数值模拟,分析在无人机不同悬停高度、不同果树生长阶段和不同自然风速下的气流场分布特征,并进行标记点下洗气流速度测试试验。研究结果表明:1)自然风速大于3 m/s时,旋翼下洗气流速度已淹没于环境自然风速中,不再满足植保无人机悬停施药作业条件;2)自然风破坏了旋翼下洗气流的中心对称状态,向下风方向出现后扬,且随着自然风速和悬停高度的增大,后扬距离随之增大;3)与无自然风状态比较,果树生长时期对其喷头处速度分布影响不显著,主要受自然风影响,且竖直向下的z向气流占主体地位,对雾滴的对靶运输起主导作用,应将喷头安装于可使雾滴获得较大z向速度的旋翼正下方0.2 m处附近;4)无人机悬停位置沿逆风方向调整后,冠层内部上、中、下层气流平均速度较调整前分别由1.36、0.80、0.81 m/s增大至3.04、2.37、1.63 m/s;上、下层速度分布变异系数分别由74.26%、35.80%降至45.39%和22.70%,中层略有增大,总体利于实现对靶喷雾。试验结果表明,标记点下洗气流速度测量值和模拟值之间具有较好的一致性。该文可为动态环境条件下植保无人机悬停果树施药的对靶喷雾自适应控制技术研究提供参考。     

无人机旋翼风场作用下雾滴在水稻植株上的黏附量模型构建

为了探究植保无人机旋翼风场对雾滴在水稻植株上黏附量的影响规律,该研究以大疆T30植保无人机为施药平台,分别以清水、1%迈飞和0.5%迈图Target助剂溶液为喷洒溶液,基于航空风洞和粒子图像测速系统（Particle Image Velocimetry,PIV）测量了植保无人机旋翼风场作用下的雾流场、溶液的动态表面张力、黏度和密度以及雾滴在水稻叶片表面的动态接触角,分析了植保无人机旋翼风场对雾滴沉降速度的影响,以及飞防助剂对溶液性质参数、喷嘴雾化性能和雾滴在水稻叶片表面润湿铺展能力的影响规律。在此基础上,结合雾滴拦截模型和雾滴与作物叶片表面碰撞模型,建立了应用于植保无人机施药技术领域的雾滴黏附量预测模型,并对模型计算的准确率进行了田间验证试验。试验结果表明,助剂溶液对溶液性质、喷嘴雾化性能、雾滴在水稻叶片表面的润湿铺展能力以及雾滴在水稻植株上的黏附量方面均有不同程度的影响。与清水溶液相比,添加1%迈飞与0.5%迈图Target助剂溶液后,溶液表面张力分别降低了46.81%、62.21%;喷嘴雾化雾滴的粒径均呈增大趋势,约增大9.3%;雾滴在水稻叶片表面的接触角分别降低了27.74%、46.37%;雾滴在每公顷水稻植株上的黏附量分别增加了800.78%和1 051.49%。无人机旋翼风场对雾滴沉降速度和雾滴在水稻植株上的黏附量均有明显影响,旋翼系统开启后,雾滴沉降速度明显增加,且更快达到稳定运动状态,当无人机旋翼转速由0增加至1 000、1 800 r/min时,雾滴沉降速度分别增加了366.67%、663.67%。与旋翼关闭状态相比,旋翼系统开启后,1%迈飞和0.5%迈图Target助剂溶液在水稻植株上的黏附量分别降低了26.78%和29.75%。本文建立的黏附量模型预测清水、1%迈飞和0.5%迈图Target 3种溶液在水稻植株上黏附量的准确率分别为48.59%、79.07%和79.29%。该研究为植保无人机对水稻进行施药作业时筛选助剂提供理论参考与指导,并提供旋翼风场作用下雾滴在水稻植株上黏附量的预测模型。     

不同海拔高度下植保无人机旋翼气动性能

针对植保无人机受大气环境影响导致的旋翼气动性能降低、无人机荷载量下降等问题,该研究设计了一种旋翼转速可调且具备实时监控发动机转速、旋翼升力及输出扭矩的植保无人机旋翼试验台,主要包括DLE430型双缸直列两冲程航空发动机、翼型NACA 8-H-12的半径1.51 m旋翼2片、动力输出装置、控制系统和数据采集系统。运用数值模拟、CFD(computational fluid dynamics)方法与台架试验,在海拔0、1、2、3、4 km高度下,分别以800、1 000、1 200 r/min的转速测试旋翼气动性能,通过二次旋转正交组合试验探究桨叶角和旋翼转速对旋翼升力、输出扭矩和功率的影响。结果表明,随着海拔高度的增加,旋翼的升力和功率明显降低,海拔4 km时,旋翼转速1116 r/min、桨叶角10.44 °的升力最大值为356.28 N,扭矩为227.35 N·m,功率为26.54 kW,旋翼试验台效率为85.92%。与海拔134 m相比,海拔1.941 km下的旋翼升力下降22.38%,与数值模拟结果下降的20.22%相吻合,旋翼驱动扭矩下降约24.21%,发动机功率下降约3.99%,试验结果与数值模拟结果的变化趋势一致,误差在合理范围内,该研究所采用的数值模拟方法有效。研究结果可为研制高海拔地区大载荷植保无人机提供参考。     

油动单旋翼植保无人机雾滴飘移分布特性

为了研究油动单旋翼植保无人机在精准作业参数（速度、高度）条件下的雾滴飘移分布特性,该文建立了雾滴飘移收集测试平台,分别用雾滴飘移测试框架、等动量雾滴收集装置和培养皿收集3WQF80-10型油动单旋翼植保无人机在作业时空中及地面飘移的雾滴。将测试结果分别与侧风风速、飞行高度、飞行速度进行相关分析和回归分析,结果表明：在平均温度31.5℃、平均相对湿度34.1%的条件下,侧风风速为雾滴飘移的主要影响因素;侧风风速与等动量雾滴收集器和培养皿测得的雾滴飘移率呈正相关（相关系数r分别为0.97、0.93）;而与雾滴飘移测试框架测得的雾滴飘移率无相关性;侧风风速为0.76～5.5 m/s时,90%飘移雾滴沉降在喷雾区域下风向水平距离9.3～14.5 m的范围内,因此在作业时要预留至少15 m以上缓冲区（安全区）以避免药液飘移产生的危害。研究结果可为低空低量植保无人机施药技术研究和建立植保无人机低空低量施药田间雾滴沉积与飘移测试标准提供参考。     

旋翼式无人机授粉作业冠层风场分布规律

为提高杂交水稻机械化种植效率,扩大父母本种植行宽比,采用旋翼式无人机进行辅助授粉作业。旋翼风场是由无人机旋翼旋转推动空气进行流动作用在作物冠层而形成。风场的覆盖宽度、风场内各方向风速的大小以及风场的分布规律将会直接影响到农用无人机田间作业的效果。该文结合无人机的飞行参数使用风速参数采集系统获取18旋翼无人机的授粉作业风速,其中对于矩阵数据(100×60)的行数据和列数据的意义进行了充分的讨论,总结了行、列数据的特点并结合试验实际情况对数据进行处理。发现3向风速数据的时序变化规律保持有一致性,X向风速在最大值时刻之前其平均值要大于Y向与Z向风速;X向、Y向风速值时序曲线之间的形状特征差异小于X向与Z向或者Y向与Z向之间的形状特征差异。而从3向风速值的空间变化分布情况也可看出无人机飞行轨迹与传感器行阵列交汇点处(9#~11#)所采集风速平均值最大,考虑到测量误差值,随着采样点距离飞行轨迹越远,采样点对应风速值衰减越多。综合二维风场数据可知3向风场宽度对比结果为Y向X向Z向。在此基础上,采用高斯法拟合等方式对行数据及列数据进行计算,通过对比各统计项的参数,拟合列数据建立风速数据与时间关系的5阶指数函数模型;拟合行数据作为风速数据与采样点分布距离关系的6阶指数函数模型。利用矩阵变换基于行、列数据模型最终建立水稻冠层处无人机旋翼X向二维风场理想模型,且由模型图中可发现无人机沿冠层飞行时旋翼X向风场的分布形状存在"陡壁"效应,即无人机旋翼下风速达到最大值,前向风速增大率要明显高于后向减小率,整个风场"陡壁"沿无人机飞行方向左右对称。研究将为无人机辅助授粉通过改变风场实现新的作业方法提供参考。     

电动多旋翼植保无人机升力特性综合测评方法

升力特性是电动多旋翼植保无人机性能测试的重要参数之一。为了实现对电动多旋翼植保无人机升力特性的性能检测,针对不同型号、不同规格的电动多旋翼植保无人机在评价过程中存在无统一的评价指标问题,该文提出了一种半系留式电动多旋翼植保无人机升力特性的测试与评价方法,包括性能检测平台、升力特性测试方法及指标、升力特性的评价方法。为了验证方法的可行性,对3种不同机型(分别为四旋翼机型Ⅰ、六旋翼机型Ⅱ、八旋翼机型Ⅲ)进行了升力特性指标的性能测试试验。试验结果表明:3种机型在功率载荷、重量效率、热效比等方面有较大差异,功率载荷最好的机型Ⅲ比最差的机型Ⅰ大7.6 m N/W,重量效率最好的机型Ⅰ比最差的机型Ⅱ大0.33,热效比最好的机型Ⅲ比最差的机型Ⅱ大10.5 N/℃,反映出3种机型在设计过程中整个动力系统效率、机型整体结构和材料选择上的差异,从而在整机作业性能上表现出差异。在上述指标测试的基础上,结合无人机动力系统数学模型,提出了运用功率载荷、重量效率和热效比进行电动多旋翼植保无人机升力特性综合评价的评分方法,对上述3种机型进行综合评分的结果为:机型Ⅲ机型Ⅰ机型Ⅱ,该结果表明所提出的评价方法能有效对不同类型电动多旋翼植保无人机的升力特性进行综合评判。该文所给出的测试与评价方法,不仅能用于电动多旋翼植保无人机性能的评测,还能为机型性能的进一步改进提供参考。     

多旋翼植保无人机悬停下洗气流对雾滴运动规律的影响

多旋翼植保无人飞机在农药喷洒和授粉作业等相关领域已开展广泛应用,但存在风场分布不明晰导致的分布不均问题。针对六旋翼植保无人飞机,结合雷诺平均N-S方程及Realizable k-ε湍流模型,建立了下洗气流三维数学模型,风场测试及非定常计算表明特征点z向速度的测量和模拟值相对误差在9%以内,验证了风场数值计算的可靠性;在机翼旋转诱导及外界气压的挤压下,下洗气流纵向主截面呈现出"收缩-扩张-再收缩"现象;"旋翼间干扰"使得下洗风场湍流效应明显,横截面的旋翼间区域出现了气流"引入"及"导出"区。引入雾滴离散相,并对连续相进行动量、能量方程修正,建立喷头含雾滴离散相的两相流模型,结合喷头喷幅试验来验证了该两相流模型计算雾滴运动轨迹的有效性;结果表明,粒径越小,雾滴水平方向分速度衰减越快,喷幅越小;雾滴粒径越大,竖直方向的最终分速度越大。建立了六旋翼植保无人飞机悬停条件下含雾滴离散相的三维两相流模型,计算分析表明,雾滴主要分布在"旋翼间干扰"明显的3个"引入区"、3个"导出区",下洗区内侧雾滴群交织,外侧大雾滴周向水平行程更大进而分布在外围;当雾滴粒径小于200?m时,雾滴运动范围无法覆盖全部的"引入区",雾滴多分布在下洗区中心;当雾滴粒径大于250?m时,雾滴运动区域逐渐覆盖所有"引入区"、"导出区"。该研究可为飞行施药过程中迎风气流、下洗气流、瞬时横风耦合风场扰动下雾滴的漂移、沉积研究提供参考。     

基于仿真果园试验台的植保无人机施药雾滴飘移测试方法与试验

植保无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)果树飞防植保作业中飞行高度较高并且采用低容量细小雾滴喷雾,飘移风险极高。但是,无人机果园施药雾滴飘移特性研究尚处于初步开展阶段,缺乏全方位综合测试方法以及对不同无人机机型和喷头类型的评价。该研究在前期研究基础上,提出一种基于仿真果园试验台的植保无人机果园施药雾滴飘移测试方法,设计并制作仿真葡萄园试验台和空中飘移收集装置,结合地面飘移收集装置和冠层沉积收集带,首次通过雾滴空间飘移指数ADX定量分析评价不同机型的喷雾过程中农药雾滴空间飘移特性,并采用田间近地飘移测试平台进行无人机喷雾飘移试验,使用荧光示踪法探究4种典型植保无人机(油动单旋翼、电动6旋翼及2种电动8旋翼无人机)分别搭载IDK 120-015空气射流喷头和TR 80-0067空心圆锥喷头喷雾作业的雾滴冠层沉积分布、地面飘移、近地飘移及空中飘移特性,进而对不同喷雾飘移测试收集装置进行评估。结果表明:在侧风速2.2～3.6 m/s,温度29.8～34.3℃,相对湿度10.7%～30.6%的环境条件下,IDK空气射流喷头在作业高度1.5 m、速度2.0 m/s参数下可显著降低无人机喷雾下风向飘移水平,优化沉积分布均匀性,提高农药雾滴利用率;4种机型飘移特性无显著差异,旋翼下洗气流产生的卷扬涡流是影响无人机喷雾飘移的重要因素;葡萄园喷雾作业缓冲区至少应设置为15 m;冠层沉积率越小(P0.05,r0)、沉积分布变异系数越高(P0.01,r0)、田间飘移平台平均均值飘移率和90%累积飘移距离越大(P0.01,r0)以及ADX值越大(P0.01,r0)均表明雾滴飘移风险越高,3种收集装置及其评价指标均可有效评估下风向飘移特性;植保无人机喷雾飘移率与下风向距离满足指数函数关系。研究结果以期为新型果树专用植保无人机研发、植保无人机果园作业喷雾飘移测试方法的标准制定和田间作业参数选择提供参考和数据支持。     

基于R树空间索引的植保无人机与植保作业匹配算法

为了充分保障植保作业的科学分配和植保无人机资源的合理配置,设计了一套高效的植保无人机植保作业匹配算法,为用户提供无人机与植保作业的快速匹配。为适应植保作业的并发性、时效性和准确性要求高的特点,该算法基于R树空间索引技术设计,实现了植保作业的区域查询功能与智能化无人机植保作业推荐功能。无人机植保作业匹配算法允许用户在地图上搜索任意矩形范围内的植保作业,也可以根据植保无人机用户当前位置和用户偏好推荐最佳的植保作业。该文在植保无人机作业匹配算法基础之上实现了植保无人机租赁与智能化调度系统,系统测试与分析表明,基于R树的无人机植保作业匹配算法具有较高的灵活性、准确性、高效性和动态性等优势,单次R树查询服务器响应时间低于1 ms,能够实现高效且精确合理的植保作业查询与匹配。     

基于改进最小化SNAP的植保无人机作业轨迹优化算法

轨迹优化是实现植保无人机自主作业路径规划的重要环节，合理高效的轨迹优化算法能使植保无人机安全快速地跟踪轨迹作业，提升作业稳定性与精准性。针对传统最小化SNAP算法偏移误差较大、时间分配不合理的问题，该研究提出一种针对植保作业场景的改进最小化SNAP轨迹优化算法。首先，运用机载载波相位差分(real-time kinematic,RTK)模块采集作业地块地形数据并搭建三维空间地图，基于空间地图采用牛耕法规划初始作业路径；其次，通过改进最小化SNAP算法优化作业路径，结合初始轨迹状态参量构建时间分配函数，解算得到当前最优时间分配；然后，重构最小化SNAP轨迹约束函数，添加位置偏移量梯度惩罚因子，采用最优化方法求解轨迹多项式系数；最后，联合无人机位置控制周期与轨迹多项式实例化航迹点，作为无人机运动的位置期望。试验结果表明，相较于传统最小化SNAP算法，本文算法在同等作业时间前提下，平均加速度减小7.82%，平均偏移误差减小45.56%，对轨迹偏移的抑制效果明显，并降低了加速度在地头转向处的超调，作业轨迹更加精准，作业速度更加平稳，可为植保无人机的轨迹优化策略提供参考。     

单旋翼电动无人直升机辅助授粉作业参数优选

不同类型的农用无人直升机的结构不同,旋翼所产生气流到达作物冠层后形成的风场也有较大差异,对应的风速、风向和风场宽度等参数对花粉的运送效果直接影响到授粉的效果(母本结实率)、作业效率及经济效益。该文采用单轴单旋翼电动无人直升机,根据正交试验设计法设计了3因素(飞行高度、飞行速度和飞机及负载质量)3水平的正交试验,通过考察平行于飞行方向(X向)、垂直于飞行方向(Y向)、垂直地面(Z向)3个方向上的峰值风速(X、Y向越大越好,Z向越小越好)、Y向风场宽度(越宽越好)、动力电池的压降(放电越慢越好)3个指标,对单旋翼电动无人直升机用于水稻制种辅助授粉的田间作业参数进行优选,试验结果分析表明:SCAU-2型单轴单旋翼电动无人机在峰值风速1 m/s时对应的水稻冠层有效风场最宽可达8.1 m,最窄为4.9 m,该机型在所设计的试验条件下基本能满足传播花粉的需求;该机型在水稻冠层所形成风场的峰值风速主要受飞机的飞行速度、飞机及负载质量、飞行高度影响,且随着飞行速度的降低、飞机及负载质量的增加、飞行高度的降低,其峰值风速有逐步增大的趋势。结合有效风场宽度及电池电量消耗程度来考量,3种主要因素的主次排序及其较优水平依次为飞行速度1.56 m/s、飞机及负载质量14.05 kg和飞行高度1.93 m。该结果可为其他单轴单旋翼电动无人直升机用于水稻制种辅助授粉的田间作业参数设置提供参考,而且也可为制定基于农用无人直升机的水稻制种辅助授粉作业技术规范提供依据。     

植保无人机低空低量施药雾滴沉积飘移分布立体测试方法

随着植保无人机在中国的广泛使用,植保无人机的沉积分布均匀性与雾滴飘移流失也引起各方面的重视。目前,针对植保无人机施药雾滴沉积飘移的测试方法较少,且着重于从沉积或飘移中某一方面分析植保无人机雾滴沉积飘移规律,未对作业中全方位的雾滴的沉积飘失规律进行系统测试。该文基于国际标准ISO22866和ISO24253建了1套针对低空低量植保无人机的立体测试方法,分别在地面布置沉积和飘移收集器,在空中架设立体沉积和空中飘移收集器,结合航拍影像所获取的植保无人机准确作业参数,对4个型号植保无人机分别搭载德国Lechler公司的IDK120-015和TR80-0067喷头进行了测试,系统分析了无人机周边的总沉积以验证方法准确性,计算了总地面沉降以表征可利用部分和空中耗散以评估环境风险。结果表明,各植保无人机地面沉积率在53.6%~76.6%,地面飘移率最高17.4%,空中飘移率可高达14.7%;该测试系统可收集62.4%~101.7%无人机喷洒出的雾滴。测试的4种植保无人机在搭载IDK喷头后均明显降低了雾滴飘移,但也同时降低地面沉积率;各植保无人机在搭载2种喷头时沉积规律不同,不同植保无人机设计需要选择不同喷头。该测试方法能够有效的收集并分析植保无人机在作业区域的雾滴立体分布状态,可为植保无人机综合评估提供新的参考依据。     

基于流固耦合渗流的植物油料压榨数值模拟

考虑植物油料的可变形和流变,植物油料的压榨过程是一个渗流场和流变场耦合渗流问题。基于流固耦合渗流理论建立植物油料压榨过程的模拟模型,采用有限差分法和有限元法交替求解渗流场和流变场。数值模拟了压榨过程中菜籽和菜籽仁油料的位移、菜籽仁孔隙流体压力分布与消散、有效应力分布与变化。菜籽和菜籽仁的位移数值解和实测值比较吻合,尤其在中、后时段。