Name: autopilot sensors for uav flight control
Uploaded: 2023-04-30T07:05:02.000Z
Duration: 8 min 36 s
Channel: JoVE

Questa procedura illustrerà la calibrazione e l'integrazione dei sensori IMU e ADS con i computer di volo e dimostrerà l'uso dell'acquisizione e dell'elaborazione dei dati INS e ADS integrati in una struttura di volo all'aperto. Viene dimostrato il controllo di volo end-to-end per un quadrotor che opera nella struttura di test di volo con reti M-Air dell'Università del Michigan.
1. Calibrazione del sensore: unità di misura inerziale (IMU)
La calibrazione del sensore è più efficace se eseguita con il supporto di apparecchiature di test di alta qualità. Per l'IMU a 3 assi, calibrare separatamente il giroscopio e l'accelerometro della velocità per ciascun asse utilizzando una tabella della velocità di precisione (Figura 6). La tabella delle velocità ruota con precisione a una velocità angolare definita dall'utente. L'utente emette una serie di comandi di velocità, durante i quali l'IMU raccoglie i dati necessari per la calibrazione del sensore. L'esperimento di calibrazione ad asse singolo descritto di seguito viene quindi ripetuto tre volte, una volta per ogni asse del sensore IMU (x, y, z).
<ol><li>Montare l'IMU sulla tabella delle velocità in modo che l'asse del sensore da calibrare sia diretto radialmente verso l'interno o verso l'esterno.</li>
	<li>Misurare la distanza dal centro del tavolo al centro del centro IMU. Questo è il raggio di riferimento per il movimento circolare.</li>
	<li>Montare il computer DAQ, l'IMU e la batteria direttamente sulla tabella delle velocità e collegare direttamente tutti i componenti.</li>
	<li>Configura il software per raccogliere i dati di velocità e accelerazione IMU.</li>
	<li>Mentre la tabella dei tassi è immobile, registra i valori del giroscopio e dell'accelerometro.</li>
	<li>Condurre una serie di esperimenti con diversi tassi di rotazione della tabella a velocità costante positiva e negativa. Le calibrazioni dei sensori dovrebbero essere lineari. Acquisisci dati a velocità di 0 (baseline), ±15, ±30 e ±60 gradi/secondo. La tabella può girare a velocità più elevate, ma i valori selezionati sono sufficienti per coprire i segnali previsti nelle tipiche operazioni di volo UAV.</li>
	<li>Raccogli i dati dal giroscopio e dall'accelerometro da calibrare per ogni valore di velocità angolare sopra elencato. Ogni velocità di rotazione dovrebbe essere stabilita prima della raccolta dei dati per garantire il mantenimento di una velocità costante. Raccogliere dati superiori a 10 - 15 s, assumendo una velocità di raccolta dati di almeno 30 - 100 Hz, per garantire che i disturbi possano essere filtrati dai valori di calibrazione finali.</li>
	<li>Scollegare e rimuovere l'IMU dalla tabella dei tassi e orientarla in modo tale che l'accelerometro calibrato punti verso il basso.</li>
	<li>Raccogli +1g di dati attraverso il sistema informatico.</li>
	<li>Capovolgere l'IMU in modo tale che l'accelerometro calibrato punti in alto e raccolga dati -1g attraverso il sistema informatico. Questi punti dati aggiuntivi sono semplici da ottenere e possono essere utilizzati per convalidare ogni curva di calibrazione lineare ottenuta dai dati della tabella dei tassi a ±1g.  Il valore di 1 g è particolarmente importante per calibrare con precisione perché i dati dell'accelerometro lineare vengono utilizzati per determinare la direzione "verso il basso" rispetto al corpo del quadricottero.</li>
	<li>Elaborare i dati. Sviluppare curve lineari per i punti dati giroscopici e accelerometrici, che mettono in relazione le tensioni acquisite con le velocità di rotazione dell'unità MKS (giroscopio) e le accelerazioni lineari (accelerometro). Verificare che l'errore di calibrazione sia sufficientemente basso. Si noti che la tabella delle velocità fornisce il controllo diretto della velocità angolare per la calibrazione del giroscopio. L'accelerazione corrispondente, a, indotta dalla forza centripeta del moto circolare, può essere calcolata dalla velocità angolare specificata ω e dal raggio r dell'IMU dal centro della tabella dei tassi: <img src="/files/ftp_upload/10470/10470eq17.jpg">(9)</li>
</ol>2. Esperimenti di volo Quadrotor
Per la nostra serie finale di esperimenti, montiamo l'IMU e il sistema di Pitot su un quadrotor (mostrato nella Figura 7)e voliamo nella struttura di volo con reti M-Air dell'Università del Michigan. Il veicolo viene stabilizzato attraverso una porta del pacchetto autopilota open source Ardupilot al Beaglebone Blue (nessun microprocessore utilizzato) e configurato prima del volo attraverso il software della stazione di terra Mission Planner. Un'interfaccia trasmettitore/ricevitore radiocomando consente al pilota di fornire comandi "loop esterno" per l'altitudine del quadrotor, il movimento da lato a lato e la direzione della legge di controllo del volo "inner loop" di Ardupilot che regola l'angolo di rollio del quadrotor, l'angolo di beccheggio, l'angolo di imbardata (direzione) e l'altitudine. [14]
Poiché un quadrotor non richiede il feedback della velocità dell'aria per stabilizzarsi, Ardupilot si basa solo sui dati IMU più un sensore di pressione per l'altitudine, che viene calibrato durante l'inizializzazione del programma rispetto alla pressione dell'altitudine di decollo, per stabilizzare il volo dati gli input del pilota. Un'estensione completamente autonoma di Ardupilot richiede dati di posizione inerziale dal GPS o da altri sistemi di rilevamento (ad esempio, motion capture ad alta velocità). Poiché i nostri esperimenti sono stati eseguiti con quadricottatori in ambienti vincolati, il sistema di dati dell'aria di Pitot non è necessario.  Tuttavia, i sistemi pitot sono essenziali per velivoli ad ala fissa e multicotteri che tentano traiettorie di volo precise seguendo ambienti ventosi incerti. [15, 16] La procedura di test di volo è divisa in tre fasi: pre-volo, test di volo e post-volo. Questa suddivisione è simile alle procedure seguite dai piloti di aeromobili con equipaggio attraverso l'uso di liste di controllo della cabina di pilotaggio ben consolidate. [17]
Pre-volo
<ol><li>Caricare le batterie e testarle prima dell'installazione.</li>
	<li>Stabilire un ambiente di prova chiaro (interno o esterno) e contrassegnare l'area per garantire che le persone non coinvolte rimangano chiare.</li>
	<li>Assicurati che il team di test di volo sia informato e qualificato (addestrato) per eseguire il test pianificato.</li>
	<li>Se voli all'aperto, assicurati che l'aeromobile e il pilota siano registrati e certificati secondo le normative FAA. Per un test all'aperto è richiesto un minimo di tre persone: un pilota in comando (PIC), un osservatore visivo (VO) e un operatore della stazione di terra. Per i nostri test, il quadrotor volerà in una struttura a rete all'aperto. Due operatori di tether assicureranno che il veicolo non possa volare via per i test indoor. Si noti che nessun regolamento specifico della FAA si applica ai test di volo netted poiché l'UAV non occupa uno spazio esterno aperto.</li>
	<li>Accendi il computer di volo e il laptop della stazione di terra.</li>
	<li>Raccogliere dati preliminari per garantire che i sensori funzionino correttamente. Il pilota e il team di supporto devono garantire una chiara comprensione del piano di volo e che siano in atto procedure di aborto / recupero.</li>
</ol>Test di volo
<ol start="6"><li>Avviare l'acquisizione dei dati sulla stazione di terra.</li>
	<li>Verificare che l'area di volo sia chiara/sicura.</li>
	<li>Propulsori/motori a braccio.</li>
	<li>Avviare la sequenza di test di volo.</li>
	<li>Condurre il test di volo, con il pilota che chiama ogni passaggio, incluso come minimo: decollo (lancio), modifiche alla modalità di volo, bersagli o manovre waypoint noti e atterraggio.  Assicurarsi che tutto il personale sia in servizio ed eseguire procedure di emergenza (terminazione del volo) secondo necessità. Waypoint e traiettorie sono specifici per ogni volo. Per l'esperimento quadrotor, seguiamo schemi trasversali e rettangolari moderatamente aggressivi a un'altitudine e una direzione costanti, seguiti da una salita / discesa e quindi da una sequenza di imbardata. Le velocità angolari e le accelerazioni lineari in questo volo sono facilmente identificabili nei dati e confermano che l'IMU e il controllore di volo funzionano correttamente.</li>
</ol>Post-volo
<ol start="11"><li>Disarmare i motori per assicurarsi che non si accendono accidentalmente.</li>
	<li>Salva e scarica i dati di volo nell'archivio.</li>
	<li>Registra il volo in parole per il feedback del pilota, del VO e dell'operatore della stazione di terra.</li>
	<li>Controllare le batterie e caricare secondo necessità.</li>
	<li>Recupera l'attrezzatura e pulisci l'area per il prossimo occupante.</li>
</ol>

Qui abbiamo descritto i sistemi di sensori, l'acquisizione dei dati e il processo di filtraggio del segnale necessari per consentire il controllo del volo in tempo reale degli aeromobili ad ala fissa e ad ala rotante. Questa pipeline di dati è un elemento essenziale di tutti i sistemi di pilota automatico di aeromobili con e senza equipaggio. I multicotteri richiedono autopiloti per stabilizzarsi e gli aeromobili di tutti i tipi si affidano in modo critico all'acquisizione dei dati in tempo reale e al controllo del volo ...

controllo di volo in tempo reale: calibrazione del sensore incorporato e acquisizione dati

Fonte: Ella M. Atkins, Dipartimento di Ingegneria Aerospaziale, Università del Michigan, Ann Arbor, MI
Panoramica
Il pilota automatico consente di stabilizzare l'aeromobile utilizzando i dati raccolti dai sensori di bordo che misurano l'orientamento, la velocità angolare e la velocità dell'aeromobile. Queste quantità possono essere regolate dal pilota automatico in modo che l'aeromobile segua automaticamente un piano di volo dal lancio (decollo) fino al recupero (atterraggio). Dati di sensori simili vengono raccolti per controllare tutti i tipi di aeromobili, dai grandi aerei da trasporto commerciale ad ala fissa agli elicotteri a rotore multiplo su piccola scala, come il quadricottero con quattro unità di spinta.
Con la posizione inerziale e la velocità catturate da un sensore come il Global Positioning System (GPS), il sistema di controllo del volo in tempo reale con pilota automatico consente a un velivolo multicottero o ad ala fissa di stabilizzare il suo assetto e la velocità dell'aria per seguire una traiettoria prescritta. L'integrazione dei sensori, la calibrazione, l'acquisizione dei dati e il filtraggio del segnale sono prerequisiti per gli esperimenti nel controllo del volo.
Qui descriviamo una suite di sensori che fornisce i dati necessari per il controllo del volo. Vengono descritte le interfacce di segnale e l'acquisizione dei dati su due diverse piattaforme di computer embedded e viene riepilogata la calibrazione del sensore. La media mobile a canale singolo e i filtri mediani vengono applicati a ciascun canale dati per ridurre il rumore del segnale ad alta frequenza ed eliminare i valori anomali.
In questo esperimento, viene dimostrata l'acquisizione dei dati e la calibrazione del sensore per il controllo del volo in tempo reale. Diversi articoli pubblicati hanno descritto i principi della raccolta e del controllo dei dati dei sensori e si sono recentemente concentrati sui sensori per piccoli veicoli aerei senza equipaggio (UAV) [1-3].

Calibrazione del sensore
Un esempio di grafico di calibrazione giroscopica della velocità è mostrato nella Figura 8. In questo caso, il giroscopio di velocità emette una lettura nominale (velocità zero) di 2,38 V. I dati di tensione giroscopica di velocità sono stati raccolti per sei diverse velocità di rotazione misurate in gradi al secondo e una curva lineare è stata adattata a questi dati. Come mostrato, l'adattamento lineare fornisce un'ottima approssimazione di t...

Controllo di volo in tempo reale: calibrazione del sensore incorporato e acquisizione dati

Source: Ella M. Atkins, Department of Aerospace Engineering, University of Michigan, Ann Arbor, MI
Overview
Autopilot allows aircraft to be stabilized ...

Un velivolo ad ala fissa raggiunge un volo stabile bilanciando quattro forze: portanza aerodinamica, resistenza aerodinamica, spinta del sistema di propulsione e peso. Per ottenere un volo stabile, deve anche bilanciare i momenti su tutti e tre gli assi, l'asse di rollio, beccheggio e imbardata. Tutte le rotazioni sono definite come angoli attorno a questi assi con variazioni dell'asse di rollio che causano movimenti da un lato all'altro, modifiche dell'asse di beccheggio che causano movimenti di inclinazione in avanti e all'indietro e variazioni nell'asse di imbardata che causano cambiamenti di direzione. Al fine di stabilizzare l'aereo a qualsiasi cambiamento improvviso come raffiche di vento, un sistema di controllo del volo emette comandi del motore e della superficie di controllo che devono essere aggiornati in tempo reale. Pertanto, il sistema di controllo utilizza vari sensori per mantenere una misurazione accurata dell'altitudine attuale, ovvero gli angoli di rollio, beccheggio e imbardata, nonché la velocità dell'aria. Una volta acquisiti i dati dai sensori, i segnali vengono filtrati per ridurre l'impatto del rumore e dei valori anomali sulla qualità dei dati elaborati. I dati vengono quindi aggregati in una stima completa dello stato dell'aeromobile e utilizzati per il controllo del volo. Sia gli aerei ad ala fissa che i multicotteri si affidano a questo sistema di controllo per monitorare e controllare l'altitudine degli aeromobili. Entrambi utilizzano anche lo sweep del sensore noto come unità di misura inerziale o IMU. Un'IMU è tipicamente composta da tre tipi di sensori: accelerometri per misurare l'accelerazione lineare, giroscopi di velocità per misurare la velocità angolare e sensori di campo magnetico per misurare la direzione e l'intensità del campo magnetico locale. Un'IMU è spesso accoppiata con un sistema GPS e montata vicino al baricentro dell'aeromobile con l'asse del sensore allineato con l'asse del corpo dell'aeromobile. In questo laboratorio, dimostreremo la calibrazione di una semplice IMU utilizzando una tabella dei tassi di precisione. Provvederemo quindi a montare l'IMU calibrata su un multicottero ed eseguire un test di volo per visualizzare i dati in tempo reale e filtrarli. Nella prima parte dell'esperimento, calibreremo l'IMU che contiene un giroscopio di velocità e un accelerometro per ogni asse utilizzando una tabella di velocità di precisione. La tabella delle velocità ruota con precisione a una velocità definita dall'utente seguendo una serie di comandi di velocità. Questo ci permette di determinare la relazione tra la lettura della tensione e la velocità. Per iniziare, montare l'IMU sulla tabella delle tariffe con le viti e orientarla in modo tale che l'asse del sensore da calibrare, in questo caso l'asse X, sia direttamente radialmente verso l'interno o verso l'esterno. Misurare la distanza dal centro del tavolo al centro dell'IMU e utilizzare questa misura come raggio di riferimento per il movimento circolare. L'IMU è montata su una scheda di acquisizione dati. Collegare direttamente i componenti. Ora, configura il software per raccogliere i dati sulla velocità IMU e sull'accelerazione. Condurre una serie di esperimenti con diverse velocità di rotazione della tabella a velocità costante positive e negative con zero utilizzato come misura di base. Mentre la tabella delle velocità è immobile, registrare il giroscopio della velocità e l'accelerometro in base ai valori S. Quindi, avvia il test e raccogli i dati. Una volta che tutte le velocità angolari sono state testate per quell'orientamento, staccare l'IMU e riposizionarla in modo che l'accelerometro sia orientato verso l'alto. Ricollegarlo, quindi avviare il test per raccogliere dati a -1 G. Successivamente, capovolgi l'IMU in modo che l'accelerometro sia orientato verso il basso e raccogli i dati +1 G. Quando hai completato la calibrazione dell'asse x, riposiziona l'IMU in modo che il sensore dell'asse z sia orientalmente radiale verso l'esterno e ripeti tutti i test, ricordandoti di posizionare l'IMU verso l'alto e verso il basso per calibrare l'accelerometro. Eseguire la stessa procedura per il sensore dell'asse y. Nella prossima parte dell'esperimento, monteremo l'IMU sul quadrirotore e lo faremo volare all'interno di una struttura di volo a rete. Un'interfaccia ricevitore del trasmettitore a controllo radiale consente al pilota di fornire comandi per altitudine, direzione, angolo di rollio, angolo di beccheggio e angolo di imbardata. Prima di iniziare, caricare tutte le batterie e testare i componenti prima dell'installazione sul quadrirotore. Quindi prepara il volo assicurandoti che almeno tre persone, il pilota in comando, l'osservatore visivo e l'operatore della stazione di terra siano tutti informati sui piani di volo. Portare il quadrirotore nella struttura di volo a rete e posizionarlo su una tavola di atterraggio piatta. Il test di volo inizia con il decollo dall'origine salendo ad un'altitudine di 1,5 m. Quindi, eseguiremo un modello di volo di due metri quadrati con una velocità di riferimento di 0,5 m/s. Il quadrirotore si ferma prima di ogni cambio di posizione. Quindi eseguiremo segmenti di attraversamenti a velocità più elevate a 0,5, 1 e 1,5 m/s per dimostrare come la velocità influisce sull'overshoot. Per iniziare il test di volo, avviare l'acquisizione dei dati sulla stazione di terra. Dopo aver verificato che l'area di volo sia libera, armare i motori. Ora, inizia la sequenza di test di volo con il pilota che chiama ogni passaggio prima di eseguirli a partire dal decollo. Assicurati di annunciare tutte le modifiche alla modalità di volo, i bersagli waypoint noti o le manovre. Dopo che il piano di volo è stato eseguito, avvisare il resto della squadra di volo della discesa e dell'atterraggio finale del quadricottero. Quindi, disinserire i motori del quadricottero. Salva e scarica tutti i dati del volo e registra il volo nel registro di volo. Infine, recupera tutta l'attrezzatura e libera l'area per l'utente successivo. Ora interpretiamo i risultati. Partendo dai dati di calibrazione per l'IMU, per prima cosa mostriamo un grafico della velocità di rotazione della tabella delle velocità rispetto alla tensione del giroscopio. Si noti che la tabella delle velocità fornisce il controllo diretto della velocità angolare per la calibrazione del giroscopio. Un adattamento lineare ai dati consente il calcolo della velocità dalla tensione del giroscopio. In questo caso, il giroscopio della velocità emette una lettura nominale della velocità zero di 2,38 volt. Infine, diamo un'occhiata ai dati di volo. Qui mostriamo un set di dati di accelerazione laterale di 30 secondi per il quadrirotore utilizzando la nostra IMU calibrata. Questo grafico mostra le misurazioni dell'accelerazione grezze e filtrate dall'IMU rispetto al tempo. I dati sono stati filtrati per eliminare il rumore dalla misurazione. Puoi vedere che i dati grezzi sul rumore sono attenuati. Tuttavia, è presente un ritardo nei dati filtrati. In sintesi, abbiamo appreso come i sistemi di controllo degli aeromobili utilizzano vari sensori per misurare l'altitudine e la velocità attuali durante il volo. Abbiamo quindi calibrato un giroscopio e un accelerometro e li abbiamo montati su un quadrirotore prima di eseguire esperimenti di volo.

real-time-flight-control-embedded-sensor-calibration-data

Education

Didattica

JoVE Science Education

Engineering

Ingegneria

Aeronautical Engineering

Ingegneria Aeronautica

Real-time Flight Control: Embedded Sensor Calibration and Data Acquisition

autopilot sensors for uav flight control

Autopilot flight control depends on onboard sensors that measure an aircraft’s orientation, angular velocity, and airspeed. These measurements let the system stabilize the aircraft and help it follow a flight plan from takeoff through landing.

The same kind of sensor data is used in many aircraft, including large fixed-wing transport planes and small multirotor helicopters such as quadcopters with four thruster units. When inertial position and velocity are captured with a sensor such as the Global Positioning System (GPS), the autopilot can help a multicopter or fixed-wing aircraft hold its attitude and airspeed while following a set trajectory.

Accurate flight control experiments also require sensor integration, calibration, data acquisition, and signal filtering. The sensor suite in this work provides the data needed for flight control, and the signal interfaces and data acquisition methods are shown on two different embedded computer platforms.

Sensor calibration is summarized as part of the setup. To clean the data, single-channel moving average and median filters are applied to each channel. These filters reduce high-frequency noise and remove outliers, which helps prepare the measurements for real-time flight control.

Autopilot Sensors for UAV Flight Control

aerodynamic performance of a model aircraft: the dc-6b

aerodynamic-performance-of-a-model-aircraft-the-dc-6b

Wind Tunnel Testing of a DC-6B Model

A low-speed wind tunnel can be used to study the aerodynamics of a DC-6B model aircraft. It helps measure how the airplane performs and how stable it is in flight. This type of testing is useful for understanding aircraft behavior under controlled airflow. The model used here has a removable tail and a 6-component external aerodynamic force balance. That setup lets researchers measure lift coefficient (CL), drag coefficient (CD), pitching moment coefficient (CM), and yaw moment coefficient...

propeller characterization: variations in pitch, diameter, and blade number on performance

propeller-characterization-variations-pitch-diameter-blade-number-on

Propeller Slip and Blade Design Effects

Propellers are twisted airfoils used to move aircraft and watercraft. The chord angle changes along the radial station of the propeller, which affects how the blade pushes air. Because propellers are important in propulsion systems, engineers study them to help design high-performance vehicles. A key propeller feature is pitch, or twist. Pitch is usually measured as a length and describes the theoretical distance a propeller would move through the air in one full revolution. In real...

airfoil behavior: pressure distribution over a clark y-14 wing

airfoil-behavior-pressure-distribution-over-a-clark-y-14-wing

Measuring Lift with a Clark Y-14 Airfoil

A Clark Y-14 airfoil is used to measure pressure distribution and estimate lift. An airfoil is a 2-dimensional wing section that helps show key wing performance features. In this demonstration, the pressure distribution around the airfoil is measured with a wind tunnel. Pressure distribution is closely related to the lift generated by an airfoil. The Clark Y-14 model used here has a thickness of 14% and a flat lower surface from 30% of the chord length to the back. The model also includes 19...

clark y-14 wing performance: deployment of high-lift devices (flaps and slats)

clark-y-14-wing-performance-deployment-high-lift-devices-flaps

Wing Lift Control with Flaps and Slats

The Clark Y-14 wing shows how flaps and slats can change airplane lift during takeoff and landing. A wing is the main part of an airplane that generates lift, and high-lift devices help improve its performance when extra lift is needed. Flaps are located on the trailing edge of the wing. Slats are located on the leading edge. In this experiment, both devices are added to a Clark Y-14 wing so their aerodynamic effects can be studied in a wind tunnel. The wind tunnel creates set airspeeds for...

turbulence sphere method: evaluating wind tunnel flow quality

turbulence-sphere-method-evaluating-wind-tunnel-flow-quality

Measuring Wind Tunnel Turbulence with a Sphere

Wind tunnel turbulence can be measured with a smooth sphere as a test model. Wind tunnel tests help engineers design vehicles and structures that will face airflow during use. The air flows are applied in a controlled way, and the model is usually a smaller version of the full-sized object. For low-speed wind tunnel tests, the flow around the model must match the flow around the real object as closely as possible. This is called dynamic similarity, and it depends on the Reynolds number. The...

cross cylindrical flow: measuring pressure distribution and estimating drag coefficients

cross-cylindrical-flow-measuring-pressure-distribution-estimating

Cylinder Flow in a Wind Tunnel: Pressure Drag

Cylinder flow in a wind tunnel shows how pressure changes around a circular object and how those changes relate to drag. The lesson focuses on cross cylindrical flow, where air moves across a cylinder and the pressure on its surface is measured. It also compares real fluid behavior with the simpler results predicted by ideal inviscid potential flow theory. For an ideal fluid, the pressure around a cylinder is vertically symmetric. The pressure upstream and downstream of the cylinder is also...

nozzle analysis: variations in mach number and pressure along a converging and a converging-diverging nozzle

nozzle-analysis-variations-mach-number-pressure-along-converging

Nozzle Flow Regimes in Converging Nozzles

Nozzle flow changes as the nozzle cross-section changes. A nozzle can accelerate or slow a fluid by shaping the flow path. In aerospace propulsion, nozzles are widely used to help produce thrust. In rockets, propellant leaves the chamber and passes through a nozzle. The nozzle speeds up the propellant and creates a reaction force that moves the system forward. In jet engines, a nozzle converts energy from a high-pressure source into kinetic energy in the exhaust. The flow in a nozzle is...

schlieren imaging: a technique to visualize supersonic flow features

schlieren-imaging-a-technique-to-visualize-supersonic-flow-features

Supersonic Shock Waves with Schlieren Imaging

Schlieren imaging is used to show shock waves and compression waves in supersonic flow. It helps make air motion visible when the flow becomes compressible. In this demonstration, a Mach 2.0 flow over a cone is examined with a Schlieren system. Military jet fighters and projectiles can travel faster than the speed of sound. The speed of sound is the rate at which a sound wave moves through a medium, and it is 343 m/s. Mach number compares an object’s speed to the speed of sound. An object at...

flow visualization in a water tunnel: observing the leading-edge vortex over a delta wing

flow-visualization-water-tunnel-observing-leading-edge-vortex-over

Delta Wing Vortex Flow in a Water Tunnel

Delta wing vortex flow can be studied with a water tunnel and dye visualization. A delta wing is a common wing shape for high-speed airplanes because it performs well in transonic and supersonic flight. It has a small aspect ratio, which means the wing span is short compared with the average chord, and a high sweep angle. These features help reduce drag at high subsonic, transonic, and supersonic speeds. A delta wing also has a high stall angle. Stall happens later than it does for a high...

surface dye flow visualization: a qualitative method to observe streakline patterns in supersonic flow

surface-dye-flow-visualization-qualitative-method-to-observe

Supersonic Surface Flow Patterns with Dye

Supersonic surface flow patterns can be studied with dye flow visualization. This method uses dye on the surface of a body to show how gas moves across it. The resulting streakline patterns help reveal flow paths and surface behavior. Flow visualization is a key tool in aerodynamics research. It helps researchers study flow structure and check ideas about fluid motion. Visualization methods are often grouped into off-the-surface and surface flow techniques. Off-the-surface methods look at the...

pitot-static tube: a device to measure air flow speed

pitot-static-tube-a-device-to-measure-air-flow-speed

Measuring Airspeed with Pressure Differences

A Pitot-static tube measures airspeed by comparing air pressure differences. It is widely used to find unknown speeds in airflow, including airplane airspeed. The method relies on Bernoulli's principle, which links changes in pressure to changes in airflow speed. The tube senses stagnation pressure and static pressure. Stagnation pressure is the pressure where the air is brought to rest, and static pressure is the pressure of the moving air around it. The tube connects to a manometer or a...

constant temperature anemometry: a tool to study turbulent boundary layer flow

constant-temperature-anemometry-tool-to-study-turbulent-boundary

Measuring Skin Friction in a Turbulent Boundary Layer

A turbulent boundary layer forms near a solid surface when fluid flow becomes irregular and mixed. In this region, viscous effects and viscous shear stress dominate because friction between the fluid and the surface slows the flow. Outside the boundary layer, the flow is inviscid, which means friction, thermal conduction, and mass diffusion do not create dissipative effects. The boundary layer idea, first introduced by Ludwig Prandtl in 1904, helps simplify the Navier-Stokes equation for flow...

pressure transducer: calibration using a pitot-static tube

pressure-transducer-calibration-using-a-pitot-static-tube

Pitot-Static Pressure Measurement Calibration

Pitot-static pressure measurement calibration uses a wind tunnel, a manometer, and a pressure transducer to link flow pressure to an electrical signal. Fluid pressure is an important flow property for understanding the aerodynamics of a system. In this setup, a pitot-static probe measures stagnation and static pressure during subsonic flow. A U-tube manometer is one of the oldest pressure measurement systems still used today. It is a U-shaped glass tube partly filled with liquid. Because it...

real-time flight control: embedded sensor calibration and data acquisition

Autopilot flight control depends on onboard sensors that measure an aircraft’s orientation, angular velocity, and airspeed. These measurements let the system stabilize the aircraft and help it follow a flight plan from takeoff through landing. The same kind of sensor data is used in many aircraft, including large fixed-wing transport planes and small multirotor helicopters such as quadcopters with four thruster units. When inertial position and velocity are captured with a sensor such as the...

multicopter aerodynamics: characterizing thrust on a hexacopter

multicopter-aerodynamics-characterizing-thrust-on-a-hexacopter

Hexacopter Thrust Testing in a Wind Tunnel

Hexacopter thrust testing shows how a six-rotor drone produces lift and drag. Multicopters are popular for hobby and commercial use. They are commonly built as quadcopters, hexacopters, or octocopters, depending on whether they use four, six, or eight thrusters. This study uses a small modular hexacopter platform with propulsion unit redundancy. Redundancy means the vehicle has backup capability if one motor fails. The team first measured static motor thrust with a dynamometer while changing...

aeronautical engineering

Questa collezione introduce i concetti fondamentali dell'ingegneria aeronautica
focalizzandosi sui metodi per la valutazione delle prestazioni aerodinamiche, le tecniche per visualizzare modelli di flusso subsonici e supersonici e le procedure per calibrare i sistemi di misurazione per il controllo del volo in tempo reale.

See how onboard sensors, GPS, calibration, and filtering support autopilot flight control for fixed-wing aircraft and quadcopters in real time.

Autopilot Sensors for UAV Flight Control

Description

Transcript

Tags