主要内容

1903莱特飞行器

简介

请注意

本研究的最后一部分需要Simulink 3D动画软件

本案例研究描述了1903年赖特飞行器的模型。由奥维尔·赖特和威尔伯·赖特建造的莱特飞行器于1903年12月飞上天空,开启了控制飞行的时代。莱特兄弟的飞行器实现了以下目标:

  • 让大地沉浸在自己的力量中

  • 向前移动并保持速度

  • 降落的高度不低于起飞时的高度

这个模型是基于早期的模拟[1]该模型探索了莱特飞行器的纵向稳定性,因此只模拟了随着俯仰角的向前和垂直运动。莱特飞行器遭遇了许多工程挑战,包括动态和静态不稳定性。横向上,飞行者在侧风和阵风中容易翻倒,纵向上,它的俯仰角会波动[2]

在这些限制条件下,该模型重现了莱特飞行器飞行员可能经历过的纵向飞行动力学。因为他们能够控制横向运动,奥维尔和威尔伯·赖特能够保持相对直线的飞行路线。

注意,运行这个模型会在MATLAB中生成信息消息®诊断查看器中的命令窗口和断言警告消息。这是因为该模型说明了使用断言块,表示飞行者在着陆时正触地。

莱特飞行器模型

通过输入打开Wright Flyer模型aeroblk_wf_3dof在MATLAB命令行。

机身子系统

机体子系统模拟莱特飞行者机体的刚体动力学,包括电梯迎角、空气动力系数、力和力矩,以及三自由度运动方程。

机体子系统由以下部分组成:

电梯迎角子系统

电梯迎角子系统计算莱特飞行者机体的有效电梯角,并将其输出输出给飞行员子系统。

气动系数分系统

空气动力系数子系统包含计算空气动力系数的空气动力数据和方程,这些数据被汇总并传递给力和力矩子系统。存储在数据集中,用插值法确定气动系数Prelookup块。

力和力矩分系统

作用在机体上的气动力和力矩是由气动系数产生的。力和力矩子系统计算作用在机身上的关于重心的身体力和身体力矩。这些力和力矩取决于气动系数、推力、动压力和参考机身参数。

3DOF(体轴)块

3DOF(体轴)块使用运动方程来定义莱特飞行器机身的线性和角运动。它还执行从原始模型的轴系统和车身轴的转换。

3DOF(体轴)块参数

环境子系统

莱特飞行器的第一次也是最后一次飞行发生在1903年12月17日。奥维尔和威尔伯·赖特选择了北卡罗来纳州基蒂霍克附近的一个地区,靠近大西洋海岸。那天的风速超过了每小时25英里。在12月那个大风天的最后一次飞行后,一阵风吹翻了莱特飞行器,损坏得无法修复。

莱特飞行器模型的环境子系统包含来自Aerospace Blockset™软件的环境子库的各种块,包括风、大气和重力,并计算空速和动压。的离散阵风模型Block为模拟环境提供阵风。其他的块是

飞行员子系统

飞行员子系统通过响应俯仰角(姿态)和迎角来控制飞机。如果攻角与设定的攻角相差超过1度,“飞行员”子系统响应修正升降舵(鸭翼)角度。当角速度超过+/- 0.02 rad/s时,还要考虑角速度和角加速度,并对升降角进行额外的修正。

飞行员的反应时间在很大程度上决定了飞行的成功[1].在没有自动控制器的情况下,0.06秒的反应时间是成功飞行的最佳时间。飞行员延误(可变运输延误)块通过产生不超过0.08秒的延迟来重现这种效果。

运行模拟

这个模拟的默认值允许莱特飞行器模型成功起飞和降落。飞行员反应时间(wf_B3)设为0.06秒,所需的迎角(wf_alphaa)是恒定的,所达到的高度是低的。莱特飞行器模型的反应与实际的莱特飞行器相似。它离开地面,向前移动,并降落在与它开始时一样高的点上。该模型显示了原飞机在姿态上的纵向波动。

姿态范围(以弧度计)

一个反应迅速的飞行员和理想的飞行条件使成功驾驶莱特飞行器成为可能。莱特飞行器模型证实控制它的纵向运动是一个严峻的挑战。当天有记录的最长飞行时间只有59秒,飞行距离852英尺。

赖特飞行器的虚拟现实可视化

请注意

本节需要Simulink 3D动画

Wright Flyer模型还提供了虚拟世界可视化,用虚拟现实建模语言(VRML)编码。[3].的VR水槽(Simulink 3D Animation)主模型中的块允许您在三维中查看飞行运动。

1903莱特飞碟虚拟现实世界

参考文献

[1] Hooven, Frederick J.,“莱特兄弟早期飞行者的纵向动力学:计算机模拟飞行的研究”,来自莱特飞行器:工程视角霍华德·s·沃尔科主编,史密森学会出版社,1987年。

[2] Culick, F. E. C.和H. R. Jex,“1903年赖特飞行器的空气动力学、稳定性和控制”,从莱特飞行器:工程视角,霍华德·s·沃尔科,史密森学会出版社,1987年。

Thaddeus Beier以Inventor格式创建了最初的Wright Flyer模型,Timothy Rohaly将其转换为VRML。

另请参阅

||||

外部网站

Baidu
map