小型植保无人机下洗气流场影响雾滴运动特性规律研究

为了研究小型无人机下洗气流场对雾滴运动特性的影响规律,以小型无人机为基础,采用Navier-Stokes(N-S)方程、realizable k-ε模型和Semi-Implicit Method for Pressure-Linked Equations算法,对施药过程中的下洗气流场和雾滴离散运动进行了详细的数值模拟分析。研究分析无人机下洗气流的速度特性、雾滴沉积特性以及作业高度对农药沉积效果的影响。通过试验结果可知,模拟值与试验值的相对误差在20%以内,验证了下洗气流场数值模型的可行性。进一步模拟分析结果表明,在无人机喷药平台的影响下,下洗气流场在距离旋翼1 m处达到速度峰值。随着作业高度的增加,雾滴逐渐分散并扩散。雾滴主要分布在两个“气流引入区”和两个“气流导出区”,该分布特征有助于优化施药效果和提高农药的使用效率。根据分析结果,当无人机飞行作业姿态与地表保持平行,且将作业高度调整至0.8～1.0 m之间时,可显著提高农药沉积量,从而提高植保无人机的施药效果。本研究验证了下洗气流场数值模型的可行性,为小型植保无人机的对靶雾滴漂移及沉积研究提供了参考依据。     

不同飞行参数下八旋翼植保无人机下洗气流场对雾滴沉积分布特性的影响

近年来,应用植保无人机防治农业有害生物已成为中国植保机械发展的一大新亮点。无人机旋翼提供飞行升力的同时具有下洗气流场,低空低量施药作业雾滴沉积分布质量优劣与旋翼下洗气流场的作用密不可分。为探究植保无人机旋翼下洗气流场对喷雾效果的影响,本研究以当前植保无人机主流机型——“X型”布局八旋翼无人机为研究对象,采用实际作业测试方式,利用微气象测量系统测定无人机飞行状态下旋翼下方不同水平位置下洗气流场风速,同时采用诱惑红示踪剂水溶液代替农药喷雾获取喷雾沉积分布情况,重点对下洗气流场分布实测结果进行可视化分析,包括不同飞行高度、不同速度下旋翼下洗气流场分布特性与雾滴沉积分布特性以及二者的相互关系。测试结果显示：八旋翼植保无人机飞行过程中随着飞行速度加快（1.0~6.0 m/s）和飞行高度升高（1~2 m）,冠层位置X、Y、Z三向下洗气流场总体表现为气流强度由强到弱、分布状态由集中到分散的变化趋势;X方向气流来源于下洗气流与外界空气相互作用产生的卷扬气流,对喷施雾滴的作用为逆飞行方向;Y方向为下洗卷扬气流以及地面效应共同作用的结果,对雾滴的作用为垂直于航线朝向两侧;Z方向为下洗气流竖直向下方向分量,对雾滴下降沉积具有直接促进作用;飞行速度与下洗气流场范围内风速峰值（P＜0.05,r=-0.836）和有效喷幅内平均沉积量（P＜0.05,r=-0.833）均表现出显著负相关;在飞行速度为1.0 m/s和3.0 m/s时,雾滴沉积量与下洗气流场风速均呈现极显著正相关关系（P＜0.01,r＞0）,即垂直地面方向的下洗气流场越强,有效喷幅内沉积的雾滴越多;速度加快至6.0 m/s,风速显著降低,气流场对雾滴沉积的促进作用逐步消失（P＞0.05）。因此,植保无人机作业时飞行速度不应设置超过6.0 m/s,避免因下洗气流场作用减弱而导致雾滴损失。本研究结果可为改善低空低量施药作业质量和无人机田间作业规范的制定提供技术参考和支撑。     

环境风速对六旋翼无人机下洗气流和雾滴沉积影响研究

小型多旋翼植保无人机存在农药飘移、雾滴沉积不均等问题,为此本文结合RANS方程、SST k-ω湍流模型和SIMPLE算法,对耦合六旋翼植保无人机下洗气流场和喷雾雾滴的两相流场进行数值模拟计算,探析环境风速对无人机下洗气流和农药雾滴沉积的影响。机身下方空间点风速试验和模拟值相对误差在15%以内,验证了数值模型的准确性。数值模拟结果表明：植保无人机飞行作业时,来流造成无人机下洗风场出现漩涡,来流速度对机身正下方流场的影响大于其对旋翼正下方流场的影响;侧风造成无人机下洗风场出现较大漩涡,下洗风场稳定性降低;两侧旋翼正下方对称布置喷嘴提高了雾滴沉积均匀性,来流造成雾滴卷积,雾滴飘移量随着来流速度提高而增大。综合各因素,无人机喷嘴应在旋翼下方对称布置,在小型六旋翼植保无人机实际作业时,无人机作业方向需要与外界环境风向保持平行,同时在晴朗环境下施药作业,从而降低雾滴飘移,提高农药利用率。     

植保无人机旋翼下洗气流对喷幅的影响研究

基于XV-2植保无人机,利用流体仿真,探究了该无人机旋翼下洗气流的速度分布特性。在此基础上,分析了在下洗气流影响下的雾滴运动方式,并进行实地测试。仿真分析说明:旋翼下洗气流从中心向外的流速差使流场从上向下有向外的铺展效应,使得喷幅增大,且喷幅与飞行高度成正比;旋翼外沿的卷扬气流使得喷幅范围内的雾滴沉积数出现2个峰值。试验结果表明:当飞行高度为6 m时,有效喷幅为10 m;飞行高度8 m时,有效喷幅为12 m。2种飞行高度下的雾滴分布均匀性基本一致。试验结果与仿真结果基本一致。研究结果可为无人机喷雾系统设计和航空植保作业参数的选择提供参考依据。     

植保无人机下洗气流对作物冠层作用规律研究

植保无人机作业过程中,旋翼下洗气流不仅会对雾滴沉积效果产生影响,还会对作物冠层产生扰动作用.揭示冠层扰动区域的特点,有助于理解无人机作业特征,可为优化雾滴沉积效果和施药系统提供理论依据.本文通过航拍方法和机器视觉技术研究了无人机下洗气流对作物冠层的影响.结果表明:单旋翼和多旋翼无人机下洗气流所引起的作物冠层扰动区域特征...     

多旋翼植保无人机风场下喷洒方式对有效喷幅的影响

为研究多旋翼无人机风场下喷头布置对有效喷幅的影响,基于SolidWorks 2016软件对多旋翼无人机前、中、后螺旋桨喷洒区域风场进行模拟仿真分析.在此风场下,通过改变喷头安装位置,研究机身前方两个螺旋桨不同旋向时无人机旋翼风场对雾滴有效喷幅的影响.试验结果表明,无人机旋翼旋向和喷头布置对有效喷幅有显著影响:当机身前方...     

粳稻多旋翼植保无人机雾滴沉积垂直分布研究

为研究多旋翼植保无人机低空喷施作业过程中,水稻垂直方向雾滴沉积的分布规律,在水稻冠层叶片、中部叶片、底部叶片分别放置了雾滴测试卡,收集植保无人机喷洒过程中的雾滴信息。使用清水代替农药来模拟喷施过程,利用雾滴沉积分析软件i DAS分析雾滴测试卡,得出植保无人机雾滴在水稻垂直方向的分布结果。试验结果表明:植保无人机低空喷雾在水稻垂直方向的雾滴覆盖率存在显著差异,有效喷幅内旋翼下方区域的雾滴覆盖效果最好,而远离旋翼的位置,雾滴覆盖率较差。从水稻垂直方向的不同位置分析,雾滴总体覆盖率为冠层54.86%,中部32.69%,底部24.7%;水稻垂直各位置的粒径分布中,平均粒径范围处于110~140μm之间,粒径大小适合植物病虫的防治。冠层的点密度最大,而水稻中间部位和水稻底部的点密度分布较为相似;水稻中部雾滴扩散比(0.465)优于冠层(0.38)和底部(0.31),整体喷雾的雾滴扩散比与相对粒谱宽度的数值均低于正常值(0.67)。     

植保无人机施药数值建模关键技术与验证方法研究进展

随着植保无人机在精细农业上的应用日益增长,目前在植保无人机下洗风场演化及其作用下的雾滴沉积飘移过程的数值模拟方法取得了快速多样化发展,但对各方法的优势、缺陷、适用范围及验证手段仍缺乏系统的梳理。本文针对无粘模型、计算流体力学模型及格子玻尔兹曼模型分别开展论述。基于涡元法的无粘尾涡模型优势在于计算过程简单,但由于缺乏粘性和湍流模型,其雾滴沉积飘移模拟精度较低。计算流体力学模型又分为有限体积法与有限差分法。其中,有限体积法鲁棒性高,可适用于各种复杂环境的模拟,但格式精度有限,其模拟的翼尖涡耗散速度远快于实际情况;有限差分法能够实现对翼尖涡演化的高时空精度模拟,但其存在网格结构化要求高,算力要求过大等问题。格子玻尔兹曼方法在计算具有复杂边界条件和非平稳运动物体的三维流场问题中具备优势,但其在功能多样性和完备性上还存在不足。上述数值模型精度还需综合运用田间实验及室内实验,如高速粒子图像测速（Particle Image Velocimetry,PIV）或相位多普勒测速（Phase Doppler Interferometry,PDI）方法进行验证和优化。最后,本文提出了未来植保无人机施药模拟及验证方法发展方向。     

单旋翼植保无人机翼尖涡流对雾滴飘移的影响

为研究单旋翼植保无人机翼尖涡流对雾滴飘移的影响特性,基于格子玻尔兹曼(Lattice-Boltzman,LBM)方法的自适应细化物理模型,对单旋翼无人机的旋翼流场进行了数值模拟。通过改变无人机喷杆的垂直距离和喷头在旋翼下方的位置,研究了不同飞行速度下,无人机翼尖涡流对雾滴飘移的影响规律。为捕获到不同粒径的雾滴在无人机下洗流场中的运动轨迹,采用基于拉格朗日离散相粒子跟踪法模拟了雾滴的运动轨迹。为验证数值模拟的准确性,进行了试验验证,研究结果表明:当无人机飞行速度大于3 m/s时,机身后方开始出现螺旋型尾涡,且飞行速度越大、飞行高度越高,尾涡向机身后方的扩散距离越远;当飞行速度为5 m/s、飞行高度为3 m时,38%的雾滴因螺旋尾涡而造成空中飘移,其中粒径小于100μm的雾滴约占总飘移雾滴数的80%;喷杆距离主旋翼的高度对雾滴因翼尖涡流造成的飘移影响不明显,但喷头的位置越靠近主旋翼的边缘,雾滴越容易被翼尖涡流卷吸。     

对益阳电动多旋翼植保无人机发展探讨

通过对益阳植保无人机深入调研,分析了植保无人机装备、作业情况及机具补贴,随后分析了机具效益,最后对植保无人机存在的问题提出了意见或建议,为政府决策和企业发展提供参考。     

基于多目标优化的飞防队作业调度模型研究

针对面向植保服务订单的多飞防队协同作业模式,综合考虑订单时间窗、病虫害侵染状况、多机协同等关键因素,建立以作业总收益最大、作业总时长最小为优化目标的飞防队作业调度模型;设计了订单优先级排序算法和基于带精英策略的非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）的作业路径规划算法,并对调度模型进行了求解。以陕西省武功县植保作业为例,对飞防队作业调度模型及算法进行了验证,实验表明,建立的模型及算法能输出满足时间窗约束的Pareto最优解集,具有良好的搜索性能以及稳定的收敛性能。该研究可为无人机飞防队的调配与决策分析提供科学依据,为农机智能调度系统开发提供参考。     

六旋翼植保无人机风场竖直分布特性数值模拟与验证

植保无人机作业过程中,旋翼风场竖直方向分布特性对雾滴的输运效应及作物冠层的扰动作用直接影响施药沉积效果。本文以六旋翼植保无人机风场竖直分布为研究对象,采用基于格子玻尔兹曼方法的数值模拟技术建立了无人机前飞作业时旋翼风场仿真模型,并根据正交试验方法研究了多特征参数融合对风场竖直分布特性的影响。仿真结果表明,竖直分布风场垂直于飞行方向对称分布,当飞行高度和飞行速度增加或作业载荷减小时,风场强度逐渐减弱;竖直分布风场沿侧风方向倾斜,侧风风速大于3m/s时,风场横向倾斜超45°。基于此,采用恒温差热敏芯片研制了微型无线风速采集系统,并开展了植保无人机风场竖直分布特性的多因素田间验证试验,试验结果表明：仿真模拟与田间试验旋翼风场竖直分布规律基本一致,相对误差较小,风场竖直分布特性具有较好的一致性;数值模拟方法可有效模拟植保无人机飞行过程的非定常流动,仿真与田间试验结果为植保无人机雾滴沉积的研究提供了理论基础。     

玉米植保无人机热雾喷施系统设计与雾滴分布特性试验

针对玉米中后期封行后高地隙植保机难以下田、传统植保无人机雾滴穿透性差导致病虫害难以防控等问题,本文将脉冲烟雾机的热力雾化和低量喷雾技术与高效率的植保无人机进行结合,提出了植保无人机搭载热雾喷施系统的植保作业方案,设计了热雾喷施管路与遥控作业系统,并开展了灌浆期玉米植保作业试验。以清水代替农药进行喷雾作业,在试验区域设置水平和垂直采样点,通过水敏试纸收集沉积在各采样点的雾滴,并利用雾滴分析软件测出热雾植保无人机雾滴在不同采样区域的沉积分布结果。试验结果表明：喷雾区域采样范围-2~6m的雾滴粒径和雾滴密度分布差异较为明显,在距喷口0~2m水平位置雾滴较为集中,垂直方向玉米冠层至底层的雾滴粒径和密度依次减小,整个采样区域内雾滴密度均超过20个/cm2。雾滴覆盖率和沉积量总体变化趋势一致,其中,距喷口前方1m位置各垂直采样层叶片正面的雾滴覆盖率均取到最大值,从上层到地表依次为18.02%、13.48%、4.37%和2.11%,冠层叶片正面雾滴沉积量在此区域也达到最大值,为0.36μL/cm2,整体上叶片正面的雾滴覆盖率和雾滴沉积量均大于同位置叶片反面数值。此外,除少数采样点位置因雾滴重叠、黏连导致雾滴谱宽度大于2μm以外,其他采样点的数据均符合低容量喷洒条件下雾滴谱宽度小于等于2.0μm的技术指标。该研究可为热雾植保无人机在玉米等高秆作物中后期植保作业的参数优化和使用提供参考依据。     

基于Android系统的植保无人机监控软件设计

以Android为系统开发平台,设计一种植保无人机监控系统,可实现植保无人机飞行过程的移动控制.通过对植保无人机监控系统功能模块进行设计,并从Android基础理论出发,进行植保无人机控制系统软件设计,完成无人机植保作业过程中的状态监控及飞行控制.测试结果表明:该植保无人机监控系统能够有效地对无人机飞行过程进行控制.     

基于Grid-GSA算法的植保无人机路径规划方法

为了提高植保无人机的作业效率,研究了一种路径规划方法。运用栅格法构建环境模型,根据实际的作业区域规模、形状等环境信息和无人机航向,为相应栅格赋予概率,无人机优先选择概率高的栅格行进。基于上述机制实现了在形状不规则的作业区域内进行往复回转式全覆盖路径规划;以每次植保作业距离为变量,根据仿真算法得出返航点数量与位置来确定寻优模型中的变量维数范围,以往返飞行、电池更换与药剂装填等非植保作业耗费时间最短为目标函数,通过采用引力搜索算法,实现对返航点数量与位置的寻优;为无人机设置必要的路径纠偏与光顺机制,使无人机能够按既定路线与速度飞行。对提出的路径规划方法进行了实例检验,结果显示,相比于简单规划与未规划的情况,运用Grid-GSA规划方法得出的结果中往返飞行距离总和分别减少了14%与68%,非植保作业时间分别减少了21%与36%,其它各项指标也均有不同程度的提高。在验证测试试验中,实际的往返距离总和减少了322m,实际路径与规划路径存在较小偏差。验证了路径规划方法具有合理性、可行性以及一定的实用性。     

基于多速率卡尔曼滤波的植保无人机仿地飞行方法

针对四旋翼植保无人机坡地适应性差、作业时定高精度低的问题,提出了一种融合立体视觉、气压计及惯性测量单元(IMU)的多速率卡尔曼滤波估计无人机高度的仿地飞行方法。首先基于无人机实时高度、姿态与最佳视觉检测区域之间的关系,提出了视觉检测区域自适应算法;然后融合多传感器信息建立多速率卡尔曼滤波模型用以估计无人机对地高度;最后通过自主飞行实验对无人机高度估计算法与仿地飞行方法进行验证。实验结果表明,当飞行高度为2 m,飞行速度为1、2、3 m/s时,植保无人机在平坦地面与15°缓坡区域均可实现高度估计平均绝对误差小于20 mm,高度估计标准差小于30 mm;高度控制平均绝对误差小于30 mm,高度控制标准差小于30 mm;本文验证了植保无人机在地形变化场景下仿地飞行的有效性,为植保无人机在复杂地形自动化作业奠定了基础。     

基于网络平台的植保无人机通信系统设计

以提升植保无人机的通信系统性能、改善无人机作业效率为目标,结合先进数据传输网络平台技术,对其通信系统进行了设计。在植保无人机通信系统运行原理的基础上,搭建基于网络控制与传输平台的通信模型并增设控制补偿模型,根据实现功能目标需求,针对系统进行软件模块功能设计与硬件架构配置,形成完整的植保无人机地面监控与机体飞行通信系统并进行通信试验。试验结果表明:该植保无人机通信内部数据处理丢包率、系统通信强度、无人机作业通信距离等指标均得到改善,系统有效通信距离大幅度提高,系统收发数据信号反应灵敏度较一般传统通信提高21%,系统平均丢包率由1.5%可提升至1.36%,并实现了分级、分功能的数据准确传输与显示,为无人机进行远距离作业提供通信数据传输控制便利,可为类似农机设备通信系统优化提供参考。