仿生机器人报告仿生扑翼UUV.docx
《仿生机器人报告仿生扑翼UUV.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《仿生机器人报告仿生扑翼UUV.docx（14页珍藏版）》请在冰点文库上搜索。
仿生机器人报告仿生扑翼UUV
仿生扑翼UUV研究现状分析
摘要
本文对一种新型扑翼UUV的研究现状做了分析。
首先简要介绍扑翼UUV的产生背景和应用前景，然后对扑翼UUV进行了流体动力学分析、推进性能分析并对基于CPG的扑翼UUV运动控制方法进行了分析。
通过流体动力学分析得到了关于扑翼UUV攻角和翼型对推进性能的影响，推进性能分析则得到了扑动频率、拍动幅度和翻转幅度对推进性能的影响。
基于CPG的运动控制方法将CPG引入到UUV的控制中，简化了控制参数，可实现扑翼UUV的节律运动和转弯运动。
关键词：
仿生扑翼UUV流体动力学推进性能CPG
1绪论
1.1仿生扑翼UUV产生背景
无人水下航行器（UnmannedUnderseaVehicle）的研究工作开始于20世纪中期，进入21世纪以来，由于人类对海洋资源开发、海洋环境研究的重视以及海洋在军事领域的重要作用，水下探测器的研究越来越受到重视。
在过去的十年中，全世界大约有60个UUV研制计划，并建造了大约200个UUV（大部分为实验用），但是随着技术的成熟和近海工业发展的需要，商业用途的UUV也开始出现，并且在不断地发展和壮大。
然而，以往的UUV均是以传统的螺旋桨做为推进动力。
在自然界中，有一类依靠扑翼游动的生物如海龟、企鹅等，他们的运动方式效率较高，而且机动灵活。
仿生扑翼UUV是近几年提出的一种利用仿生扑翼作为推动力的新型UUV，正是以海龟等扑翼游动生物为仿生对象，依靠扑翼推进结构为其提供动力实现整个UUV在水下的各种运动，包括上浮、下潜、转弯等，具有推进效率高、稳定性强、机动性及操纵性好等优点。
1.2仿生扑翼UUV的特点
仿生扑翼UUV的仿生对象是依靠扑翼进行运动的动物，他们具有爆发力强、机动性高、稳定性好等特点，对于游动和姿态的控制能力是目前任何水下设备无法模拟的。
与传统的螺旋桨推进方式相比，水下扑翼UUV具有以下特点：
●良好的运动性能：
仿生扑翼推进器可提高水下航行器的起动、加速和转向性能，在低速条件下保持高机动性和稳定性。
●流体性能更完善：
海洋生物通过扑翼的划动产生推进力，具有更理想的流体力学性能。
●能源利用率高：
仿生扑翼推进器可以大大节省能量，提高能源利用率，延长航行器的水下作业时间。
●噪声小：
仿生扑翼推进器运行期间的噪音比螺旋桨运行期间的噪音要低得多，不易被对方声纳发现或识别，有利于突防，具有重要的军事价值。
●推进器和舵的统一：
仿生扑翼推进器的应用将改变目前螺旋桨和舵机系统分开，功能单一，结构庞大，机构复杂的情况，实现桨一舵功能的合二为一。
●可采用多种驱动方式：
仿生扑翼推进器可采用机械驱动，也可以采用液压驱动和气压驱动，以及混合驱动方式；对于微小型水下运动装置，可采用形状记忆合金、人造合成肌肉以及压电陶瓷等多种驱动元件。
1.3仿生扑翼UUV的用途
由于仿生扑翼UUV较传统UUV的优势，其用途更加广泛。
●可以进行生化探测与环境监测，进入生化禁区执行任务
●可以在危险、狭窄、复杂的水下环境中的救捞和维修
●可以进行海底管道检测和海底电缆铺设
●军事上实现侦察、巡逻、突袭、信号干扰等
1.4国内外研究现状
美国的麻省理工学院首先研制出了扑翼水下航行器（FlappingfoilAUV）,装备了四个相同的扑翼驱动装置，呈前后左右分布，每个扑翼由两个电机驱动，可实现两自由度的正弦摆动。
采用实验证明了扑翼推进器较螺旋桨推进有更高的推进效率。
之后，美国的Duke大学、NUWS（海军研究局）、加拿大的VASSAR大学分别进行了类似的研究。
我国的扑翼UUV研究开始较晚，且主要集中在理论研究方面，中国科技大学的尹协振等对扑翼的流体动力特性进行了实验测量和数值模拟研究，西北工业大学的丁浩、张鹏、沈超等人对扑翼UUV的结构设计、流体动力学特性以及基于CPG的运动控制方法进行了研究。
2流体动力分析
2.1扑翼流体动力学基本定义
攻角（AngleofAttack）:
无穷来流与翼弦的交角称为扑翼几何攻角
水动升力：
水流作用在扑翼上的合力在垂直于来流方向的分量，常用L表示
水动阻力：
水流作用在扑翼上的合力在平行于来流方向的分量力，常用D表示
水动力矩：
水流作用在扑翼上的分布力相对于扑翼前缘的合力矩称为水动力矩，常用M表示。
升力特性：
计算扑翼升力的定义公式为
。
式中
为流体密度，
为来流速度，S为水翼平面面积，C为升力系数。
影响升力特性的因子很多。
，主要有来流攻角、来流雷诺数Re、水翼弦长等。
其中攻角对升力系数的影响最大，典型的升力特性常用升力系数C对攻角的关系曲线（升力曲线）表示。
阻力特性：
计算扑翼阻力的定义公式为
。
式中
为阻力系数，不包括兴波阻力时，典型的阻力特性也可用阻力系数与攻角
的关系曲线表示。
其中，
包括粘性阻力系数
和诱导阻力系数
。
与边界曾特性密切相关，还与翼型厚度，拱度以及物面粗糙度有关系。
俯仰力矩特性：
计算俯仰力矩的定义公式为
。
式中，C为平均弦长，典型的俯仰力矩特性也用俯仰力矩系数
与攻角
的关系曲线表示，同样有多种因素对俯仰力矩系数大小有影响。
2.2攻角对UUV流体动力特性的影响
张鹏等人基于流体力学方法建立了UUV的流体动力学计算数学模型，并利用ICEMCFD划分了网格，通过Fluent软件，在来流速度为1m/s时，对攻角为2~12度下的阻力系数、升力系数、俯仰力矩系数的情况进行了仿真计算。
通过仿真结果可以看出在攻角为2~6度时升力系数与攻角的变化呈线性关系，在攻角继续增大时升力系数呈现非线性，即升力系数的增幅较为缓慢，并稳定在0.45附近，这说明在UUV上升时攻角不宜调整得过大，较大的攻角也不会带来更大的升力，反而会时UUV消耗更多的能量。
而阻力系数和俯仰力矩系数的变化则与攻角成线性的正相关，说明UUV的行进过程中攻角过大会带来较大的阻力，降低其能源利用效率。
整体的仿真结果表明：
仿生扑翼UUV的流场计算稳定收敛，说明仿真模型的有效性和计算结果的合理性。
此仿真结果给出了攻角与UUV运动所受动力和阻力的关系，可应用于仿生扑翼UUV的控制策略的设计，对仿生扑翼UUV的运动控制和提高其推进效率具有重要意义。
2.3翼型对UUV流体动力特性的影响
翼型基本知识介绍：
本文讨论的翼型均是NACA四位数字翼型：
NACAXYZZ，X表示相对弯度，即中弧线（CamberLine）到弦（ChordLine）的最大距离，Ｙ表示最大弯度的位置，ZZ表示最大厚度，即翼型最大厚度与弦长之比。
引入斯德鲁哈数
，推力系数
，升力系数
，来对扑翼运动及力学特性参数进行无量纲化。
St用来定义扑翼扑动速度相对于来流速度的大小，表达式为
其中，f为扑动频率，h为扑动最高点到最低点的扑动距离（也称扑动幅度）。
国外研究机构的实验发现，扑翼运动最高推进效率时满足0.2平均推力和平均升力分别定义为
，式中，c是翼型弦长，s是翼展长。
扑翼运动中心位置对推力和升力的影响：
扑翼在运动时，需要绕翼板上的某点进行翻转运动和上下拍水运动，该点的位置即为扑翼的运动中心。
设定斯德鲁哈数
，其他参数如下表，改变运动中心位置，得到如下的仿真结果。
对仿真的结果进行分析可以发现，峰值推力系数
、平均推力系数
、峰值升力系数
均与
成线性关系，而平均升力系数
则无明显的变化规律。
这说明运动中心在可实现的范围内应尽量靠近机身，才能使扑翼运动时的效率较高，这与自然界中扑翼动物运动中心的位置吻合，说明了仿生扑翼的原理的有效性。
不同扑动频率时各翼型特性：
保持其他参数不变，改变扑动频率，仿真结果表明，随着扑动频率的增大，除了平均升力系数外，其他各项推力参数均相应增大。
在相同f下，同类翼型中最大厚度越小的翼型峰值推力系数越大；f较小时，同类翼型中不同厚度翼型的平均推力没有明显规律，但当f达到一定值时，最大厚度越大的翼型平均推力越大，且最大厚度相同的对称翼型和非对称翼型平均推力差别不大。
在相同f下，同类翼型中最大厚度越小的翼型峰值升力越大，且对称翼型比非对称翼型的峰值升力更大。
同时，在相同f下，同类翼型基本符合最大厚度越小的翼型平均升力系数越大，且对称翼型比非对称翼型的平均升力系数更大。
不同来流速度时各翼型特性：
由于St与来流速度成反比，因此来流速度增大时St减小。
同样，在不同来流速度下，对不同翼型的推力系数和升力系数进行数据拟合，得到拟合曲线如下。
随着来流速度增大，各翼型的平均推力系数和峰值推力系数均相应减少；在相同的来流速度下，同类翼型中最大厚度越小的翼型峰值推力系数和平均推力系数均越大，且最大厚度相同的对称翼型比非对称翼型峰值推力系数和平均推力系数要大。
随着来流速度增大，各翼型的峰值升力系数均增大，但平均升力系数只有非对称翼型的呈增大的趋势。
在相同的来流速度下，同类翼型中最大厚度越小的平均升力系数越小，且对称翼型的平均升力系数比非对称的更小。
说明升力系数并不遵循与推力系数相同的规律，而且峰值升力系数的变化也与平均值无较大联系。
总的来说，拍水频率的增大会使各翼型的峰值推力系数、平均推力系数和峰值升力系数随之增大，无穷来流速度的增加则会使各翼型平均推力系数和峰值推力系数相应减小，峰值升力系数相应增大。
对称翼型较非对称翼型能获得更好的推力和升力，对称翼型条件下最大厚度越小能获得更大的推力和升力。
这些仿真结果有助于仿生扑翼UUV实际设计过程中的翼型选择：
可以先通过仿真确定效率较高的翼型，在进行物理模型的搭建进行试验。
3推进性能分析
3.1扑翼运动模型
假设扑翼运动的模型为刚性翼，定义二自由度上下拍动和翻转运动均按照简谐运动规律扑动，运动的角位移表达式为
式中，y是扑翼上下拍动的幅值，
是扑翼自身的翻转幅值，f为频率（翻转频率与拍水频率相同），
为初始相位角，
用来改变扑翼翻转的平衡位置。
对上式求导可得拍水运动线速度和翻转运动角速度，表达式为
3.2推力产生的原理
仿真：
在来流速度为0.1m/s时，拍动幅值为0.03m,翻转幅度为30度，频率2Hz时对扑翼进行了运动仿真，得到了推力系数随时间变化的曲线，分析曲线可得：
推力系数基本呈现正弦变化，且变化频率是扑翼运动频率的两倍；一个周期内平均推力系数为正，意味着扑翼运动产生了推力。
深究推力产生的原理，就要用到一个流体力学中常见的现象，即卡门涡街。
流体流经阻流体时，流体从阻流体两侧剥离，形成交替的涡流。
这种交替的涡流，使阻流体两侧流体的瞬间速度不同。
流体速度不同，阻流体两侧受到的瞬间压力也不同，由此产生了推力。
由文献？
？
？
？
？
给出的流场速度矢量变化图，可知前缘涡和尾涡在前缘涡和尾涡在脱离扑翼后都形成逆卡门涡街，从而对扑翼产生推力。
扑翼推力的变化频率是扑翼扑动频率的2倍，且产生了2个推力峰值和两个阻力峰值，由于推力峰值大于阻力峰值，从而产生了推力。
3.3推进性能的影响因素
推进特性与扑动频率关系：
推力随扑翼拍动频率的增加成平方倍的增加，但推进效率存在一个最佳值点。
推进特性与拍动幅值关系：
推力随上下拍动幅度的增加近似呈线性增加，而推进效率呈先增加后降低的趋势。
推进特性与上下翻转幅度关系：
推力随翻转幅度的增加而增加，但随着翻转幅度的增加，推力的增加幅度变小，且有下降的趋势，而对应的推进效率呈先增大后减小的趋势。
4基于CPG的运动控制方法
4.1CPG在UUV控制中的应用
沈超等人给出了基于CPG神经网络的扑翼UUV运动控制方法，利用CPG模型的最大优势在于给予常数输入信号变能得到一定频率的戒律输出信号。
文中采用了Kimura的振荡器模型，3个Kimura振荡神经元组成扑翼UUV的CPG控制模型，Fl和Fr分别表示左翼神经元和右翼神经元，C表示尾舵神经元，把神经元输出的膜电势信号作为扑翼电机的输入信号。
上述左图中f、e分别代表振荡器的屈肌、伸肌神经元，u为神经元内部状态，v为神经元的自抑制，u0为外部常数输入，feed为外部反馈输入，b代表自抑制对细胞内部状态的影响程度，Tr和Ta为时间常数，w（ij）为第i和第j个神经元之间的连接权重。
Tr和Ta的比例决定了扑翼的拍动频率，改变feed参数可以控制CPG输出的平衡态位置，当feedi超过某一临界值时，第i个神经元会停止振荡，在控制UUV转弯时，可采用此策略。
4.2仿真实验结果
直游：
各参数设置如下，左右扑翼的feed参数设置为0，则左右电机输入电压相同，UUV直游。
左转：
保持其他参数不变，改变右扑翼的feed参数，则右电机转速降低，UUV实现左转。
右转：
保持其他参数不变，改变左扑翼的feed参数，则左电机转速降低，UUV实现右转。
综上，仿真结果验证了采用CPG模型控制UUV的运动的有效性，通过调整参数可以控制UUV扑翼的频率和左右转弯。
5总结
本文首先介绍了仿生扑翼UUV产生背景和应用前景，然后分析了仿生扑翼UUV的流体动力学特性：
仿真结果表明在一定范围内推力和升力的变化与攻角成正比，而对于不同的翼型，最大厚度越小的翼型以及对称翼型表现出更好的性能。
另外，对于推进性能的分析揭示了扑翼运动的流体力学原理，并通过仿真发现了推进力与扑动频率、扑动幅值和翻转幅值基本成正比，但推进效率存在最大值点。
最后，介绍了基于CPG的扑翼UUV运动控制模型，引入三个Kimura神经元构成控制UUV的系统，并通过仿真验证了CPG模型控制的有效性。
参考文献
[1].沈超,刘明雍与梁庆卫,基于CPG神经网络的扑翼型UUV运动控制方法.鱼雷技术,2011.19（6）:
第438-442页.
[2].丁浩,宋保维与田文龙,水下仿生扑翼推进性能分析.西北工业大学学报,2013.31
（1）:
第150-156页.
[3].宋保雏等,仿生扑翼UUV的研究进展及关键技术.火力与指挥控制,2011.36（4）:
第1-4页.
[4].潘光等,扑翼翼型流体动力特性数值计算与分析.鱼雷技术,2012.20
（1）:
第9-13页.
[5].张晓庆,王志东与张振山,二维摆动水翼仿生推进水动力性能研究.水动力学研究与进展：
A辑,2006.21（5）:
第632-639页.
升级会员 