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

Bu prosedür, IMU ve ADS sensör kalibrasyonunu ve uçuş bilgisayarlarıyla entegrasyonunu gösterecek ve bir açık hava uçuş tesisinde kullanılan entegre INS ve ADS veri toplama ve işlemenin kullanımını gösterecektir. Michigan Üniversitesi'nin M-Air ağlı uçuş test tesisinde çalışan bir quadrotor için uçtan uca uçuş kontrolü gösterildi. 
1. Sensör Kalibrasyonu: Atalet Ölçüm Birimi (IMU)
Sensör kalibrasyonu, yüksek kaliteli test ekipmanlarının desteğiyle gerçekleştirildiğinde en etkilidir. 3 eksenli IMU için, hassas bir oran tablosu kullanarak her eksen için hız jiroskopunu ve ivmeölçeri ayrı ayrı kalibre edin (Şekil 6). Oran tablosu, kullanıcı tanımlı bir açısal hızda hassas bir şekilde döner. Kullanıcı, IMU'nun sensör kalibrasyonu için gereken verileri topladığı bir dizi hız komutu verir. Bu nedenle, aşağıda açıklanan tek eksenli kalibrasyon deneyi, her IMU sensör ekseni için bir kez olmak üzere üç kez tekrarlanır (x, y, z). 
<ol>
	<li>IMU'yu, kalibre edilmekte olan sensör ekseni radyal olarak içe veya dışa doğru yönlendirilecek şekilde oran tablosuna monte edin. </li>
	<li>Tablonun merkezinden IMU merkezinin merkezine olan mesafeyi ölçün. Bu, dairesel hareket için referans yarıçapıdır. </li>
	<li>DAQ bilgisayarını, IMU'yu ve pili doğrudan oran tablosuna monte edin ve tüm bileşenleri doğrudan bağlayın. </li>
	<li>IMU hızı ve hızlanma verilerini toplamak için yazılım kurun. </li>
	<li>Oran tablosu hareketsizken, hız jiroskopu ve ivmeölçer önyargı değerlerini kaydedin. </li>
	<li>Farklı pozitif ve negatif sabit oran tablosu dönüş oranlarıyla bir dizi deney yapın. Sensör kalibrasyonlarının doğrusal olması beklenir. 0 (taban çizgisi), ±15, ±30 ve ±60 derece/saniye hızlarında veri alın. Tablo daha hızlı dönebilir, ancak seçilen değerler tipik İHA uçuş operasyonlarında beklenen sinyalleri karşılamak için yeterlidir. </li>
	<li>Yukarıda listelenen her açısal hız değeri için kalibre edilen hız jiroskopu ve ivmeölçerden veri toplayın. Sabit bir oranın korunmasını sağlamak için her rotasyon hızı veri toplanmadan önce belirlenmelidir. Veri toplama hızının en az 30 - 100 Hz olduğunu varsayarak 10 - 15 saniye boyunca veri toplayın ve bozulmaların nihai kalibrasyon değerlerinden filtrelenebilmesini sağlayın. </li>
	<li>IMU'nun bağlantısını kesip oran tablosundan çıkarın ve kalibre edilmekte olan ivmeölçer aşağıyı gösterecek şekilde yönlendirin. </li>
	<li>Bilgisayar sistemi üzerinden +1g veri toplayın. </li>
	<li>IMU'yu, kalibre edilmekte olan ivmeölçer yukarı bakacak ve bilgisayar sistemi aracılığıyla -1g verilerini toplayacak şekilde çevirin. Bu ekstra veri noktalarının elde edilmesi kolaydır ve ±1g'deki oran tablosu verilerinden elde edilen her bir doğrusal kalibrasyon eğrisini doğrulamak için kullanılabilir. 1g değeri, doğru bir şekilde kalibre etmek için özellikle önemlidir, çünkü doğrusal ivmeölçer verileri, quadcopter gövdesine göre "aşağı" yönü belirlemek için kullanılır. </li>
	<li>Verileri işleyin. Elde edilen voltajları MKS birim dönme hızları (jiroskop) ve doğrusal ivmeler (ivmeölçer) ile ilişkilendiren jiroskop ve ivmeölçer veri noktaları için doğrusal eğri uyumları geliştirin. Kalibrasyon hatasının yeterince düşük olduğunu onaylayın. Oran tablosunun, jiroskop kalibrasyonu için açısal hızın doğrudan kontrolünü sağladığını unutmayın. Dairesel hareketin merkezcil kuvveti tarafından indüklenen karşılık gelen ivme, a,, belirtilen açısal hızdan ω ve IMU'nun yarıçapı r oran tablosundan hesaplanabilir. center: 
	<img src="/files/ftp_upload/10470/10470eq17.jpg"> (9)</li>
</ol>
2. Quadrotor Uçuş Deneyleri
Son deney serimiz için, IMU ve pitot sistemini bir quadrotor üzerine monte ediyoruz (Şekil 7'de gösterilmiştir) ve Michigan Üniversitesi'nin M-Air ağlı uçuş tesisinde uçuyoruz. Araç, Ardupilot açık kaynaklı otopilot paketinin bir portu aracılığıyla Beaglebone Blue'ya (mikroişlemci kullanılmaz) stabilize edilir ve uçuştan önce Mission Planner yer istasyonu yazılımı aracılığıyla yapılandırılır. Bir radyo kontrol verici/alıcı arayüzü, pilotun quadrotor irtifası, yan yana hareket ve Ardupilot'un quadrotor dönüş açısını, eğim açısını, sapma açısını (yön) ve irtifayı düzenleyen "iç döngü" uçuş kontrol yasasına doğru ilerlemek için "dış döngü" komutları vermesini sağlar. [14] 
Bir quadrotor stabilize etmek için hava hızı geri bildirimi gerektirmediğinden, Ardupilot, pilot girdileri verilen uçuşu stabilize etmek için yalnızca IMU verilerine ve kalkış irtifa basıncına göre program başlatma sırasında kalibre edilen irtifa için bir basınç sensörüne güvenir. Ardupilot'un tamamen otonom bir uzantısı, GPS veya diğer algılama sistemlerinden (örneğin, yüksek hızlı hareket yakalama) atalet konumu verileri gerektirir. Deneylerimiz kısıtlı ortamlarda quadrotorlarla gerçekleştirildiğinden, pitot hava veri sistemi gerekli değildir. Bununla birlikte, pitot sistemleri, belirsiz rüzgarlı ortamları takip ederek kesin uçuş yolları deneyen sabit kanatlı uçaklar ve multikopterler için gereklidir. [15, 16] Uçuş testi prosedürü üç aşamaya ayrılmıştır: uçuş öncesi, uçuş testi ve uçuş sonrası. Bu alt bölüm, iyi kurulmuş kokpit kontrol listelerinin kullanılması yoluyla insanlı uçak pilotları tarafından izlenen prosedürlere benzer. [17]
Uçuş öncesi
<ol>
	<li>Pilleri şarj edin ve kurulumdan önce test edin. </li>
	<li>Net bir test ortamı oluşturun (iç veya dış mekan) ve ilgisiz kişilerin temiz kalmasını sağlamak için alanı işaretleyin. </li>
	<li>Uçuş testi ekibinin planlanan testi gerçekleştirmek için bilgilendirildiğinden ve kalifiye (eğitimli) olduğundan emin olun. </li>
	<li>Açık havada uçuyorsanız, uçağın ve pilotun FAA yönetmeliklerine göre kayıtlı ve sertifikalı olduğundan emin olun. Açık hava testi için en az üç kişi gereklidir: Sorumlu pilot (PIC), görsel gözlemci (VO) ve yer istasyonu operatörü. Testlerimiz için, quadrotor açık havada ağlı bir tesiste uçacak. İki ip operatörü, aracın iç mekan testi için uçup gitmemesini sağlayacaktır. İHA açık bir açık alanı işgal etmediğinden, net uçuş testi için özel bir FAA düzenlemesinin geçerli olmadığını unutmayın. </li>
	<li>Uçuş bilgisayarını ve yer istasyonu dizüstü bilgisayarını açın. </li>
	<li>Sensörlerin düzgün çalıştığından emin olmak için ön verileri toplayın. Pilot ve destek ekibi, uçuş planının net bir şekilde anlaşıldığından ve iptal/kurtarma prosedürlerinin yürürlükte olduğundan emin olmalıdır. </li>
</ol>
Uçuş Testi
<ol start="6">
	<li>Yer istasyonunda veri toplamaya başlayın. </li>
	<li>Uçuş alanının temiz/güvenli olduğunu onaylayın. </li>
	<li>Kol iticileri/motorları. </li>
	<li>Uçuş testi dizisini başlatın. </li>
	<li>Pilotun en az aşağıdakiler dahil olmak üzere her adımı söylediği uçuş testini gerçekleştirin: 
	kalkış (fırlatma), uçuş modu değişiklikleri, bilinen ara nokta hedefleri veya manevraları ve iniş. Tüm personelin görevde olduğundan emin olun ve gerektiğinde acil durum prosedürlerini (uçuş sonlandırma) uygulayın. Ara noktalar ve yörüngeler her uçuşa özeldir. Quadrotor deneyi için, sabit bir irtifa ve istikamette orta derecede agresif çapraz ve dikdörtgen kalıpları takip ediyoruz, ardından bir tırmanış / iniş ve ardından bir yalpalama dizisi izliyoruz. Bu uçuştaki açısal hızlar ve doğrusal ivmeler verilerde kolayca tanımlanır ve IMU ve uçuş kontrolörünün doğru çalıştığını doğrular. </li>
</ol>
Uçuş sonrası
<ol start="11">
	<li>Yanlışlıkla açılmayacaklarından emin olmak için motorları devre dışı bırakın. </li>
	<li>Uçuş verilerini kaydedin ve arşiv deposuna indirin. </li>
	<li>Pilot, VO ve yer istasyonu operatörü geri bildirimine göre uçuşu kelimelerle kaydedin. </li>
	<li>Pilleri kontrol edin ve gerektiği gibi şarj edin. </li>
	<li>Ekipmanı kurtarın ve bir sonraki yolcu için alanı temizleyin. </li>
</ol>

Burada, sabit kanatlı ve döner kanatlı uçakların gerçek zamanlı uçuş kontrolünü sağlamak için gereken sensör sistemlerini, veri toplamayı ve sinyal filtreleme sürecini açıkladık. Bu veri hattı, tüm insanlı ve insansız hava aracı otopilot sistemlerinin temel bir unsurudur. Multikopterlerin dengelenmesi için otopilotlara ihtiyaç duyulur ve havadan veri toplama ve yük taşımayı içeren görevleri yürüten giderek daha otonom uçak sistemlerine doğru ilerlerken, her türden uçak tüm operasyonlar için gerçek zamanlı veri toplama ve...

gerçek zamanlı uçuş kontrolü: gömülü sensör kalibrasyonu ve veri toplama

Kaynak: Ella M. Atkins, Havacılık ve Uzay Mühendisliği Bölümü, Michigan Üniversitesi, Ann Arbor, MI
Genel Bakış
Otopilot, uçağın yönünü, açısal hızını ve hava hızını ölçen yerleşik sensörlerden toplanan verileri kullanarak uçağın stabilize edilmesini sağlar. Bu miktarlar otopilot tarafından ayarlanabilir, böylece uçak fırlatmadan (kalkış) kurtarmaya (iniş) kadar otomatik olarak bir uçuş planını takip eder. Büyük sabit kanatlı ticari nakliye uçaklarından, dört itici üniteli quadcopter gibi küçük ölçekli çok rotorlu helikopterlere kadar her türlü uçağı kontrol etmek için benzer sensör verileri toplanır. 
Küresel Konumlandırma Sistemi (GPS) gibi bir sensör tarafından yakalanan atalet konumu ve hızı ile otopilot gerçek zamanlı uçuş kontrol sistemi, bir multikopter veya sabit kanatlı uçağın, öngörülen bir yörüngeyi takip etmek için tutumunu ve hava hızını stabilize etmesini sağlar. Sensör entegrasyonu, kalibrasyon, veri toplama ve sinyal filtreleme, uçuş kontrol deneyleri için ön koşuldur. 
Burada, uçuş kontrolü için gerekli verileri sağlayan bir sensör takımını açıklıyoruz. İki farklı gömülü bilgisayar platformunda sinyal arayüzleri ve veri toplama açıklanmış ve sensör kalibrasyonu özetlenmiştir. Yüksek frekanslı sinyal gürültüsünü azaltmak ve aykırı değerleri ortadan kaldırmak için her veri kanalına tek kanallı hareketli ortalama ve medyan filtreler uygulanır. 
Bu deneyde, gerçek zamanlı uçuş kontrolü için veri toplama ve sensör kalibrasyonu gösterilmiştir. Yayınlanmış birkaç makale, sensör veri toplama ve kontrol ilkelerini tanımlamıştır ve son zamanlarda küçük insansız hava araçları (İHA'lar) için sensörlere odaklanmıştır [1-3].

Sensör Kalibrasyonu
Oran jiroskopu kalibrasyon grafiğinin bir örneği Şekil 8'de gösterilmiştir. Bu durumda, hız jiroskopu 2,38 V'luk nominal (sıfır hızlı) bir okuma yayar. Saniyede derece cinsinden ölçülen altı farklı dönme hızı için hız jiroskopu voltaj verileri toplandı ve bu verilere doğrusal bir eğri uyduruldu. Gösterildiği gibi, doğrusal uyum, toplanan tüm veri noktalarının çok iyi bir yaklaşımını sağlar. 
Uçuş Test Sonuçları...

Gerçek Zamanlı Uçuş Kontrolü: Gömülü Sensör Kalibrasyonu ve Veri Toplama

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

Sabit kanatlı bir uçak, dört kuvveti dengeleyerek sabit uçuş sağlar: aerodinamik kaldırma, aerodinamik sürtünme, tahrik sistemi itme gücü ve ağırlık. İstikrarlı bir uçuş elde etmek için, yuvarlanma, eğim ve sapma ekseni olmak üzere üç eksenin tümü etrafındaki momentleri de dengelemelidir. Tüm dönüşler, bu eksen etrafındaki açılar olarak tanımlanır ve yuvarlanma eksenindeki değişiklikler yan yana harekete neden olur, eğim eksenindeki değişiklikler ileri ve geri eğilme hareketine neden olur ve sapma eksenindeki değişiklikler yön değişikliklerine neden olur. Uçağı rüzgar esintileri gibi ani değişikliklere karşı stabilize etmek için, bir uçuş kontrol sistemi, gerçek zamanlı olarak güncellenmesi gereken motor ve kontrol yüzeyi komutları verir. Bu nedenle, kontrol sistemi, mevcut yüksekliğin, yani yuvarlanma, eğim ve sapma açılarının yanı sıra hava hızının doğru bir ölçümünü sağlamak için çeşitli sensörler kullanır. Sensörlerden veri alındıktan sonra, gürültünün ve aykırı değerlerin işlenen veri kalitesi üzerindeki etkisini azaltmak için sinyaller filtrelenir. Veriler daha sonra uçak durumunun tam bir tahmininde toplanır ve uçuş kontrolü için kullanılır. Hem sabit kanatlı uçaklar hem de multikopterler, uçak irtifasını izlemek ve kontrol etmek için bu kontrol sistemine güvenir. Her ikisi de atalet ölçüm birimi veya IMU olarak bilinen sensör taramasını kullanır. Bir IMU tipik olarak üç sensör tipinden oluşur: doğrusal ivmeyi ölçmek için ivmeölçerler, açısal hızı ölçmek için hız jiroskopları ve yerel manyetik alanın yönünü ve gücünü ölçmek için manyetik alan sensörleri. Bir IMU genellikle bir GPS sistemi ile birleştirilir ve sensör ekseni uçak gövdesinin ekseni ile hizalanmış olarak uçağın ağırlık merkezinin yakınına monte edilir. Bu laboratuvarda, hassas bir oran tablosu kullanarak basit bir IMU'nun kalibrasyonunu göstereceğiz. Daha sonra kalibre edilmiş IMU'yu bir multikoptere monte edeceğiz ve gerçek zamanlı görüntülemek ve verileri filtrelemek için bir uçuş testi gerçekleştireceğiz. Deneyin ilk bölümünde, her eksen için bir hız jiroskopu ve ivmeölçer içeren IMU'yu hassas bir oran tablosu kullanarak kalibre edeceğiz. Oran tablosu, bir dizi oran komutunu takiben kullanıcı tanımlı bir hızda hassas bir şekilde döner. Bu, voltaj okuması ile hız arasındaki ilişkiyi belirlememizi sağlar. Başlamak için, IMU'yu vidalarla oran tablosuna monte edin ve kalibre edilen sensör ekseni, bu durumda X ekseni, doğrudan radyal olarak içe veya dışa doğru olacak şekilde yönlendirin. Masa merkezinden IMU merkezine olan mesafeyi ölçün ve bu ölçümü dairesel hareket için referans yarıçapı olarak kullanın. IMU, bir veri toplama kartına monte edilmiştir. Bileşenleri doğrudan bağlayın. Şimdi, IMU oranını ve hızlanma verilerini toplamak için yazılımı ayarlayın. Temel ölçüm olarak sıfır kullanılan farklı pozitif ve negatif sabit oran tablosu dönüş oranlarıyla bir dizi deney yapın. Oran tablosu hareketsizken, oran jiroskopunu ve ivmeölçeri S değerlerine göre kaydedin. Ardından, testi başlatın ve verileri toplayın. Bu yönelim için tüm açısal hızlar test edildikten sonra, IMU'yu ayırın ve ivmeölçer yukarı doğru yönlendirilecek şekilde yeniden konumlandırın. Yeniden takın, ardından -1 G veri toplamak için testi başlatın. Bundan sonra, IMU'yu ivmeölçer aşağı doğru yönlendirilecek şekilde çevirin ve +1 G verisi toplayın. X ekseninin kalibrasyonunu tamamladığınızda, IMU'yu z ekseni sensörü oryantal olarak radyal olarak dışa bakacak şekilde yeniden konumlandırın ve ivmeölçeri kalibre etmek için IMU'yu yukarı ve aşağı konumlandırmayı unutmayın tüm testleri tekrarlayın. Y ekseni sensörü için de aynı prosedürü uygulayın. Deneyin bir sonraki bölümünde, IMU'yu quadrotor üzerine monte edeceğiz ve onu ağlı bir uçuş tesisinin içinde uçuracağız. Radyal kontrol verici alıcı arayüzü, pilotun irtifa, yön, yuvarlanma açısı, eğim açısı ve yalpalama açısı için komutlar vermesini sağlar. Başlamadan önce, tüm pilleri şarj edin ve quadrotor'a kurulumdan önce bileşenleri test edin. Ardından, en az üç kişinin, sorumlu pilotun, görsel gözlemcinin ve yer istasyonu operatörünün uçuş planları hakkında bilgilendirildiğinden emin olarak uçuşu hazırlayın. Quadrotor'u ağlı uçuş tesisine getirin ve düz bir iniş tahtasına yerleştirin. Uçuş testi, 1,5 m yüksekliğe tırmanan orijinden kalkışla başlar. Ardından, 0.5 m/s referans hızıyla iki metre karelik bir uçuş modeli uygulayacağız. Quadrotor, her konum değişikliğinden önce duraklar. Ardından, hızın aşma etkilerini nasıl etkilediğini göstermek için 0,5, 1 ve 1,5 m/s'de daha yüksek hızlı traverslerin segmentlerini uygulayacağız. Uçuş testine başlamak için, yer istasyonunda veri toplamaya başlayın. Uçuş alanının boş olduğunu onayladıktan sonra motorları devreye alın. Şimdi, pilotun kalkıştan başlayarak her adımı gerçekleştirmeden önce çağırdığı uçuş testi dizisini başlatın. Tüm uçuş modu değişikliklerini, bilinen ara nokta hedeflerini veya manevraları duyurduğunuzdan emin olun. Uçuş planı uygulandıktan sonra, uçuş ekibinin geri kalanını quadcopter'ın son inişi ve inişi konusunda uyarın. Ardından, quadcopter üzerindeki motorları devre dışı bırakın. Tüm uçuş verilerini kaydedin ve indirin ve uçuşu uçuş kayıt defterine kaydedin. Son olarak, tüm ekipmanı kurtarın ve bir sonraki kullanıcı için alanı temizleyin. Şimdi sonuçları yorumlayalım. IMU için kalibrasyon verilerinden başlayarak, önce oran tablosunun jiroskop voltajına karşı dönme hızının bir grafiğini gösteriyoruz. Oran tablosunun, jiroskop kalibrasyonu için açısal hızın doğrudan kontrolünü sağladığını unutmayın. Verilere doğrusal bir uyum, jiroskop voltajından hızın hesaplanmasını sağlar. Bu durumda, hız jiroskopu 2,38 voltluk nominal sıfır hız okuması yayar. Son olarak, uçuş verilerine bakalım. Burada, kalibre edilmiş IMU'muzu kullanarak quadrotor için 30 saniyelik bir yanal hızlanma veri seti gösteriyoruz. Bu grafik, IMU'dan zamana karşı ham ve filtrelenmiş ivme ölçümlerini gösterir. Ölçümdeki gürültüyü gidermek için veriler filtrelendi. Ham gürültü verilerinin zayıfladığını görebilirsiniz. Ancak, filtrelenmiş verilerde bir zaman gecikmesi vardır. Özetle, uçak kontrol sistemlerinin uçuş sırasında mevcut irtifa ve hava hızını ölçmek için çeşitli sensörler kullandığını öğrendik. Daha sonra bir hız jiroskopu ve ivmeölçeri kalibre ettik ve uçuş deneyleri yapmadan önce bunları bir quadrotor üzerine monte ettik.

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

Education

JoVE Science Education

Engineering

Mühendislik

Aeronautical Engineering

Havacılık Mühendisliği

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

Bu koleksiyon, aerodinamik performans değerlendirme yöntemleri, subsonic ve süpersonik akış paternleri görselleştirme teknikleri ile gerçek zamanlı uçuş kontrolü ölçüm sistemleri kalibrasyon prosedürlerine odaklanarak, havacılık mühendisliğinin temel kavramlarını anlatmaktadır.

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