孫世祥,徐塬皓,張雨濃,吳江浩,杜 鋒*
(1. 北京航空航天大學(xué)交通科學(xué)與工程學(xué)院,北京 102206;2. 北京空天技術(shù)研究所,北京 100071)
撲翼微型飛行器的撲翼受載特征與飛行器的飛行特征密切相關(guān),故而是領(lǐng)域內(nèi)的研究熱點(diǎn)。Zhao 等的研究表明撲翼后緣和撲翼柔性對(duì)其氣動(dòng)力的表現(xiàn)有顯著影響,并建立了詳細(xì)的氣動(dòng)力數(shù)據(jù)庫(kù)[1]。Kang 等測(cè)試了弦向、展向和各向同性柔度對(duì)撲翼推力產(chǎn)生和推進(jìn)效率的影響,并指出撲翼在共振頻率附近拍打可以獲得最大的推進(jìn)力,而在固有頻率的一半左右拍打可以獲得最佳的推進(jìn)效率[2]。Nicholas 等則提出了機(jī)翼突發(fā)俯仰運(yùn)動(dòng)的精確解,建立了包含柔度修正的推力和效率的表達(dá)式[3]。David 等通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明了柔性翼膜的展向物性參數(shù)對(duì)推力的影響較大[4]。Arora 等建立了流固耦合條件下的扭轉(zhuǎn)柔性模型[5],該模型能夠代表?yè)湟淼恼鎸?shí)運(yùn)動(dòng)和求解翼膜運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的柔性變形。受流固耦合及非定常流動(dòng)的影響,目前難以對(duì)撲翼受載進(jìn)行準(zhǔn)確建?;蚨繙y(cè)試,這嚴(yán)重制約了飛行器的結(jié)構(gòu)優(yōu)化與氣動(dòng)效能的提升。例如Phan 等通過(guò)測(cè)量撲翼微型飛行器的功率,間接揭示撲翼的氣動(dòng)效能[6-7]。Coleman 等設(shè)計(jì)了300多種不同的柔性撲翼結(jié)構(gòu)來(lái)篩選和優(yōu)化撲翼氣動(dòng)性能[8]。這表明需要一種高效和準(zhǔn)確測(cè)量撲翼受載的實(shí)驗(yàn)測(cè)量手段。
仿生撲翼由彈性翼?xiàng)U和柔性翼膜構(gòu)成,翼?xiàng)U作為柔性撲翼的骨架結(jié)構(gòu),能夠維持翼膜外形和承受載荷。在撲翼微型飛行器工作時(shí),翼?xiàng)U主要受到慣性載荷及氣動(dòng)載荷作用。翼?xiàng)U在受載時(shí),發(fā)生彎曲變形。因此可以通過(guò)翼?xiàng)U的彈性變形特征來(lái)反演翼?xiàng)U的受載行為。本文提出通過(guò)翼?xiàng)U的變形來(lái)識(shí)別翼?xiàng)U的受載特征的實(shí)驗(yàn)方案,研究裸翼?xiàng)U在拍動(dòng)過(guò)程中的慣性受載特征。
在翼?xiàng)U的撲動(dòng)過(guò)程中,其變形可以被非接觸測(cè)量手段準(zhǔn)確識(shí)別,如機(jī)器視覺(jué)測(cè)量。Krzysztof等通過(guò)高速攝像機(jī)識(shí)別懸臂梁的變形,比較視覺(jué)測(cè)量和加速度計(jì)的識(shí)別效率,驗(yàn)證其方法的精確性[9]。根據(jù)翼?xiàng)U的變形來(lái)識(shí)別翼?xiàng)U的受載特征是工程領(lǐng)域的力學(xué)反問(wèn)題,考慮到實(shí)驗(yàn)測(cè)得的運(yùn)動(dòng)及變形參數(shù)必然含有噪音,此類反問(wèn)題在多數(shù)情況下是不適定的,直接求解會(huì)顯著放大噪音,導(dǎo)致噪音淹沒(méi)真值,求解的結(jié)果沒(méi)有參考意義。Fajardo-Fontiveros 等討論了含有噪音的反問(wèn)題,提出了理論上的噪音程度的上界限,一旦超過(guò)該界限,問(wèn)題將不可解[10]。對(duì)此,一些學(xué)者采用將載荷重構(gòu)為基函數(shù)向量和其系數(shù)向量的方法,將該反問(wèn)題轉(zhuǎn)化為求解或者擬合系數(shù)向量的優(yōu)化問(wèn)題[11-13]。其中,Ronasi 等采用正則化方法識(shí)別了列車車輪和鐵軌接觸時(shí)產(chǎn)生的周期性變化載荷[13]。同其他求解或擬合方法相比,正則化方法有諸多優(yōu)勢(shì),如計(jì)算結(jié)果更加容易收斂,抗干擾能力更強(qiáng),消耗的計(jì)算資源小。因此,使用正則化方法處理不適定問(wèn)題具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。
以裸翼?xiàng)U的拍動(dòng)運(yùn)動(dòng)為載體,本文建立采用翼?xiàng)U彈性變形特征來(lái)識(shí)別翼?xiàng)U受載特征的實(shí)驗(yàn)方法,研究撲翼的翼?xiàng)U在拍動(dòng)過(guò)程中的慣性受載行為。首先采用機(jī)器視覺(jué)測(cè)量技術(shù)獲取翼?xiàng)U運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的形貌特征,進(jìn)而獲取其彈性變形信息。其次建立了基于Tikhonov 正則化的翼?xiàng)U載荷識(shí)別方法,基于懸臂梁模型,將未知載荷重構(gòu)為冪級(jí)數(shù)的展開(kāi)形式,轉(zhuǎn)而計(jì)算其系數(shù)向量。通過(guò)廣義交叉核實(shí)法確定正則化系數(shù),最終通過(guò)翼?xiàng)U撓度散點(diǎn)推演出翼?xiàng)U上的載荷分布,得到了翼?xiàng)U在一段時(shí)間內(nèi)的載荷變化過(guò)程和角位移跟蹤曲線。以此來(lái)研究翼?xiàng)U運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的慣性載荷演化行為,揭示其演化規(guī)律。
用于本文研究的撲翼微型飛行器主要由三部分組成,即動(dòng)力系統(tǒng)、撲翼機(jī)構(gòu)和控制系統(tǒng)。碳桿支撐撲翼外形,同時(shí)作為撲翼的骨架和前緣,起到了增加撲翼局部剛度和承受載荷的作用。圖1所表示的是撲翼飛行器的總體布局。圖1(a)為不帶翼的模型圖,所有部件均安裝在機(jī)身固定座上。飛行器采用定制的空心杯電機(jī)驅(qū)動(dòng),由兩節(jié)3.7 V的鋰電池供電??招谋姍C(jī)工作電壓在3.5~6.5 V 之間。當(dāng)電機(jī)輸入6.5 V 電壓時(shí),額定空載電流為0.08 A,額定空載轉(zhuǎn)速約為54000 rpm,帶翼?yè)鋭?dòng)頻率約為22 Hz,能夠產(chǎn)生46~50 g 的升力。圖1(b)為撲翼飛行器的真實(shí)布局,總質(zhì)量約35 g,最大翼展為22 cm,高度為15 cm。翼?xiàng)U的材質(zhì)為碳纖維,直徑為1 mm,其設(shè)計(jì)撲動(dòng)角度為130°。在實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中,由于零件裝配間隙和構(gòu)件彈性變形的存在,翼?xiàng)U的實(shí)際撲動(dòng)角度約為170°。針對(duì)此,課題組前期的研究揭示了機(jī)構(gòu)彈性[14]、間隙[15]和翼?xiàng)U彈性[16]對(duì)撲翼運(yùn)動(dòng)的影響。
圖1 撲翼微型飛行器的總體結(jié)構(gòu)布局Fig.1 Overall structural layout of flapping-wing MAV
在撲翼飛行器實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中,翼?xiàng)U作為撲翼的支撐結(jié)構(gòu),會(huì)時(shí)刻受到慣性載荷和氣動(dòng)載荷的作用,從而發(fā)生彎曲變形。因此,通過(guò)翼?xiàng)U的變形特征,反演翼?xiàng)U受到的載荷在理論上是可行的。本文將通過(guò)翼?xiàng)U變形來(lái)識(shí)別翼?xiàng)U載荷,建立基于翼?xiàng)U變形特征的撲翼受載識(shí)別方法,用于撲翼飛行器在不帶翼膜的情況下的翼?xiàng)U慣性載荷識(shí)別。
3.1.1 提取翼?xiàng)U輪廓
高速攝像機(jī)能夠拍攝和記錄撲翼微型飛行器翼?xiàng)U的運(yùn)動(dòng)姿態(tài),進(jìn)而獲得翼?xiàng)U的變形輪廓,如圖2 所示。翼?xiàng)U的運(yùn)動(dòng)視為始終處在垂直于其轉(zhuǎn)動(dòng)軸的平面內(nèi),并且忽略其他方向的小變形和運(yùn)動(dòng),因此單機(jī)位攝像機(jī)即可滿足需求。攝像機(jī)輸出的是撲翼微型飛行器的灰度圖像,需要對(duì)其進(jìn)行二值化處理。局部自適應(yīng)的二值化方法能夠?qū)D像進(jìn)行分塊,再使用像素鄰域的局部灰度計(jì)算每個(gè)像素的閾值,解決了因圖像目標(biāo)與背景閾值的差異而導(dǎo)致的圖像處理形態(tài)不完善或者與背景發(fā)生混淆的問(wèn)題[17]。若亮度和背景純凈條件得到保證,就能得到高質(zhì)量的撲翼機(jī)構(gòu)俯視圖。
圖2 通過(guò)相機(jī)拍攝獲取的翼?xiàng)U變形輪廓Fig.2 Deformation contour of wing rod obtained through camera photography
為了從整個(gè)撲翼機(jī)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)圖像中提取出翼?xiàng)U的運(yùn)動(dòng)姿態(tài),本文使用幀間差分算法[18],其基本原理為將相鄰兩幀或更多幀的圖像進(jìn)行差分運(yùn)算,將不同幀的圖像中對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)灰度值相減,判斷得到的灰度差是否超過(guò)設(shè)定的閾值,若超過(guò)該閾值,則可以判定為運(yùn)動(dòng)目標(biāo),靜止的圖像被消去。其算法為
式中,C(x,y,t1)是圖像上任意像素點(diǎn)在t1時(shí)刻的灰度值,C(x,y,t2)是對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)在t2時(shí)刻的灰度值,H為閾值的設(shè)定值,Gp(x,y)為該像素點(diǎn)經(jīng)過(guò)幀間差分算法后得到的圖像值。經(jīng)處理后就可以得到較為清晰的翼?xiàng)U輪廓,過(guò)程如圖3(a)~(c)所示,分別為灰度圖像、二值化圖像和經(jīng)過(guò)幀間差分處理后的圖像。
圖3 提取翼?xiàng)U輪廓的過(guò)程Fig.3 The process of extracting the contour of the wing rod
3.1.2 翼?xiàng)U輪廓中心線識(shí)別算法
圖像在進(jìn)行幀間差分法處理后,仍會(huì)存在一些孤立色塊以及缺陷,如圖4(a)所示,因此要對(duì)圖像進(jìn)行優(yōu)化和完善。在經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)算法和開(kāi)閉運(yùn)算的處理后,就可以得到清晰的翼?xiàng)U輪廓圖像。從圖4(b)中可以看出,翼?xiàng)U輪廓圖像描述的是翼?xiàng)U在短時(shí)間內(nèi)轉(zhuǎn)動(dòng)一定角度的過(guò)程,因而外形呈現(xiàn)扇形,干擾了翼?xiàng)U變形輪廓識(shí)別。為此,本文采用了基于Steger 算法的中心線提取算法[19-20],先通過(guò)施加二維高斯濾波將翼?xiàng)U圖像轉(zhuǎn)化為類似正態(tài)分布線結(jié)構(gòu)光的灰度分布,其效果如圖4(c),再通過(guò)計(jì)算Hessian 矩陣的特征值和特征向量,實(shí)現(xiàn)對(duì)翼?xiàng)U圖像中心線的提取,并用中心線代表這段時(shí)間內(nèi)的平均變形和平均位置,圖4(d)中的實(shí)線代表識(shí)別得到的中心線。
圖4 提取翼?xiàng)U中心線的過(guò)程Fig.4 The process of extracting the centerline of the wing rod
最后,經(jīng)過(guò)標(biāo)定,即可將拍攝得到的中心線轉(zhuǎn)化為翼?xiàng)U變形輪廓的中心線坐標(biāo)Sk。經(jīng)過(guò)批量處理,則可得到一段時(shí)間內(nèi)翼?xiàng)U變形輪廓中心線的所有坐標(biāo)值,作為載荷識(shí)別方法的輸入量。有關(guān)圖像處理過(guò)程的更多細(xì)節(jié)可參照張雨濃等的工作[21]。
翼?xiàng)U轉(zhuǎn)動(dòng)時(shí),可以簡(jiǎn)化為一個(gè)懸臂梁系統(tǒng),如圖2(a)所示。翼?xiàng)U長(zhǎng)度設(shè)為L(zhǎng),受到分布載荷q的作用,發(fā)生彎曲變形,符合小變形假設(shè),均質(zhì)且各截面大小相同。測(cè)量得到翼?xiàng)U中心線的一組間隔均勻的撓度散點(diǎn)Sk(xk,yk)(k= 1,2,3,…,m),在翼?xiàng)U的幾何形狀和材料性能已知的情況下,通過(guò)撓度散點(diǎn)Sk識(shí)別其受到的分布載荷q(x)。但是由于Sk中含有噪音,該問(wèn)題無(wú)法直接求解,因而使用基于Tikhonov 正則化方法[22]的優(yōu)化框架解決該問(wèn)題。
3.2.1 分布載荷q重構(gòu)
直接求解分布載荷q較為困難,將其形式重構(gòu),寫成冪級(jí)數(shù)的形式
式中,T1×(n+1)是n+1 維行向量,其中的每個(gè)元素t(j)=xj-1(j=1,2,…,n+1) 表示基函數(shù)項(xiàng);R(n+1)×1=(r1,r2,…,rn+1)T為基函數(shù)對(duì)應(yīng)的系數(shù)項(xiàng),n是冪級(jí)數(shù)展開(kāi)的階數(shù)。此時(shí),求解q的問(wèn)題轉(zhuǎn)化為求解系數(shù)向量R。只要得到一組R,就能夠得到分布載荷q。
3.2.2 Tikhonov正則化方法
為求解分布載荷系數(shù)項(xiàng)R,引入基于Tikhonov正則化方法
式中,‖ * ‖表示求向量的2 范數(shù)。A(x)m×(n+1)為系數(shù)矩陣。Ym×1=(y1,y2,…,ym)T為m維列向量,在已知撓度Sk的情況下,可以完全確定A和Y。λ為Tikhonov正則化參數(shù),已知系數(shù)矩陣A時(shí),可以通過(guò)廣義交叉核實(shí)法(GCV方法)計(jì)算得到。
翼?xiàng)U的楊氏模量E和慣性矩I均視為常數(shù)。翼?xiàng)U滿足小變形條件,受到載荷發(fā)生變形時(shí),其載荷和變形滿足
式中,M為其上的力矩分布。為了得到M,使用微分方程求解
式中,F(xiàn)為懸臂梁上內(nèi)力的分布。為了求解式(5)還需要確定其邊界條件B(x)。對(duì)于懸臂梁系統(tǒng),已知撓度y和轉(zhuǎn)角y'在固定端為0,懸臂梁受到的力矩M和內(nèi)力F在自由端為0。此時(shí),邊界條件可以用4個(gè)條件方程表示
式中,下角標(biāo)表示選取的撓度散點(diǎn),如y1表示第1個(gè)撓度散點(diǎn)的撓度值,Mm表示第m個(gè)撓度散點(diǎn)的力矩值。加入邊界條件后,通過(guò)式(6)可以求解得到懸臂梁的撓度曲線y(x)。設(shè)有yk,經(jīng)過(guò)微分方程組求解后,可以表示為
式中,向量W(xk)為基函數(shù)項(xiàng)T(xk)經(jīng)過(guò)微分方程組運(yùn)算后的形式。顯然,對(duì)于一組撓度散點(diǎn)Sk(xk,yk),可以通過(guò)求解式(5)~(7)得到系數(shù)矩陣A
3.2.3 確定正則化參數(shù)λ
引入Tikhonov 正則化方法后,增加了新的參數(shù)λ。有關(guān)選取參數(shù)λ的方法已有一套成熟的理論。本文選擇應(yīng)用廣泛的廣義交叉核實(shí)法[23](GCV 方法)。GCV 方法給出了有關(guān)參數(shù)λ的驗(yàn)證函數(shù)
式中,I為元素均為1 的向量,trace 表示求矩陣的跡。當(dāng)G(λ)取最小值時(shí),取λ=λ0,其物理含義為尋找擾動(dòng)誤差和正則化誤差之間的最優(yōu)解。使用GCV 方法的最大優(yōu)勢(shì)是應(yīng)用范圍廣泛,適用于絕大多數(shù)情況。
綜上所述,通過(guò)翼?xiàng)U的一組撓度散點(diǎn)Sk,可以通過(guò)基于Tikhonov 正則化方法的優(yōu)化框架計(jì)算出其上的分布載荷的系數(shù)項(xiàng)R,進(jìn)而求得分布載荷q。對(duì)高速攝像機(jī)拍攝得到的翼?xiàng)U撓度圖像進(jìn)行批量處理,即可得到翼?xiàng)U的載荷分布隨時(shí)間演化的規(guī)律。
為保證有效采集翼?xiàng)U運(yùn)動(dòng)時(shí)的變形輪廓,實(shí)驗(yàn)用撲翼機(jī)構(gòu)去掉了撲翼飛行器的翼膜和控制硬件部分,只保留動(dòng)力系統(tǒng)和翼?xiàng)U部分。實(shí)驗(yàn)設(shè)置有專用夾具,并由3D 打印加工得到,可以保證機(jī)構(gòu)中其他部分不會(huì)產(chǎn)生變形和位移,從而提高拍攝翼?xiàng)U的精度。機(jī)構(gòu)裝配完成后的效果如圖5 所示。由于翼?xiàng)U空轉(zhuǎn)時(shí)帶負(fù)載較小,為了更好地模仿?lián)湟盹w行器正常運(yùn)作時(shí)的慣性載荷,輸入電壓設(shè)定為4 V,撲動(dòng)頻率約為20 Hz,與6.5 V 電壓下,撲翼飛行器帶翼?yè)鋭?dòng)頻率相接近。
圖5 測(cè)試用撲翼機(jī)構(gòu)Fig.5 Flapping-wing mechanism for testing
高速攝像測(cè)量平臺(tái)用于拍攝記錄翼?xiàng)U的運(yùn)動(dòng)過(guò)程,該平臺(tái)主要由高速攝像機(jī)、三腳架、撲翼機(jī)構(gòu)支撐架、攝像機(jī)支撐架、補(bǔ)光燈、帶夾具的撲翼機(jī)構(gòu)、外界穩(wěn)壓電源以及計(jì)算機(jī)組成,此外還包括數(shù)據(jù)傳輸電纜、柔光布、背景白布等組件。高速攝像測(cè)量平臺(tái)的布置如圖6 所示,一臺(tái)攝像機(jī)從撲翼的正上方豎直向下拍攝,可以觀測(cè)到翼?xiàng)U在拍動(dòng)過(guò)程中的所有姿態(tài)。高速攝像機(jī)使用20 mm 的定焦鏡頭,光圈設(shè)置為4,拍攝幀率設(shè)置為4000 幀,分辨率為1024×1024 像素。本實(shí)驗(yàn)選用的高速攝像機(jī)為FASTCAM UX100 MINI,穩(wěn)壓電源使用UNI-T UTP1310直流穩(wěn)壓電源。
圖6 高速攝像平臺(tái)Fig.6 High-speed camera platform
測(cè)試用撲翼機(jī)構(gòu)固定在支架上,通過(guò)兩側(cè)構(gòu)件結(jié)合螺栓將其卡死,并結(jié)合底部的螺栓將撲翼機(jī)構(gòu)固定在獨(dú)立的光學(xué)實(shí)驗(yàn)板上,保證翼?xiàng)U在正常運(yùn)動(dòng)的同時(shí),方便拍攝。除此之外,撲翼機(jī)構(gòu)支撐架和攝像機(jī)支撐架完全分離,避免調(diào)整撲翼機(jī)構(gòu)支撐架時(shí),觸碰支撐架或高速攝像機(jī),導(dǎo)致標(biāo)定后的高速攝像機(jī)出現(xiàn)輕微位移,影響運(yùn)動(dòng)測(cè)量的精確度。高速攝像機(jī)支撐架采用高強(qiáng)度金屬支撐架,可以很好地支撐和固定高速攝像機(jī)。背景白布、補(bǔ)光等組件能夠保證視野的純凈度,將翼?xiàng)U與背景進(jìn)一步區(qū)分開(kāi),確保最終在圖像處理階段能夠更好地獲取翼?xiàng)U圖像。
在翼?xiàng)U載荷識(shí)別過(guò)程中,采用不同階數(shù)的冪級(jí)數(shù)展開(kāi)項(xiàng),會(huì)對(duì)計(jì)算載荷結(jié)果的斂散性產(chǎn)生顯著影響。對(duì)此,可以從低階冪級(jí)數(shù)展開(kāi)項(xiàng)開(kāi)始測(cè)試,對(duì)于同一段撲翼飛行器的運(yùn)動(dòng)過(guò)程,計(jì)算每一階的分布載荷。理論分析可知,冪級(jí)數(shù)的階數(shù)過(guò)低,計(jì)算得到的載荷分布無(wú)法很好的跟蹤真實(shí)載荷分布的變化;冪級(jí)數(shù)的階數(shù)過(guò)高,計(jì)算結(jié)果容易發(fā)散。這兩種情況都會(huì)造成載荷隨著時(shí)間推移發(fā)生較大的突變,這顯然不符合實(shí)際情況。比較不同階數(shù)的冪級(jí)數(shù)計(jì)算得到的結(jié)果,選取載荷隨時(shí)間變化連續(xù)性最好的結(jié)果,最后得到冪級(jí)數(shù)的展開(kāi)階數(shù)n= 3。
將翼?xiàng)U根據(jù)其中心線的弧長(zhǎng)方向,分為22份,即分為23 個(gè)撓度散點(diǎn)。因此,撓度散點(diǎn)數(shù)量m=23 。實(shí)驗(yàn)所使用的翼?xiàng)U材質(zhì)為碳纖維桿,看作均質(zhì)桿。經(jīng)過(guò)測(cè)量和計(jì)算,碳纖維桿的物性參數(shù)如表1所示。
表1 碳纖維桿的物性參數(shù)表Table 1 Physical parameters of carbon fiber rod
4.3.1 翼?xiàng)U變形撓度
經(jīng)過(guò)處理高速攝像機(jī)拍攝的視頻,得到約0.5 s 內(nèi)翼?xiàng)U運(yùn)動(dòng)過(guò)程的高質(zhì)量灰度圖像,使用翼?xiàng)U的輪廓識(shí)別方法,得到了每一幀翼?xiàng)U變形輪廓和中心曲線。圖7 展示了經(jīng)過(guò)上述處理后得到的翼?xiàng)U中心線撓度散點(diǎn)的分布情況:不同形狀散點(diǎn)代表翼?xiàng)U所處不同時(shí)刻的撓度信息,其中方形、圓形、三角形和菱形依次代表拍動(dòng)時(shí)間增加0.5 ms的翼?xiàng)U撓度散點(diǎn)。
圖7 翼?xiàng)U在不同時(shí)刻的撓度分布Fig.7 Deflection distribution of wing rod at different moments
為了探究翼?xiàng)U撓度在時(shí)域上的變化,從前文所提及的23 個(gè)撓度散點(diǎn)中選擇2 個(gè)觀測(cè)點(diǎn), 分別為自由端點(diǎn)和內(nèi)部一點(diǎn),記錄其隨時(shí)間的撓度變化。注意,這里的撓度變化是以翼?xiàng)U未變形時(shí)的原始形狀作為參考,即移除了翼?xiàng)U轉(zhuǎn)動(dòng)帶來(lái)坐標(biāo)位置變化的影響。如圖8(a)~(b)所示,分別表示自由端點(diǎn)和內(nèi)部點(diǎn)的撓度隨時(shí)間變化曲線。翼?xiàng)U的撓度隨時(shí)間分布具有很強(qiáng)的周期性,其頻率約為20 Hz,符合機(jī)構(gòu)本身的撲動(dòng)頻率,其最大撓度發(fā)生在自由端點(diǎn),其值平均為0.015 m,且在一個(gè)周期內(nèi),大多數(shù)時(shí)間撓度值均在0.005 m 以下。Yang 等的研究表明,懸臂梁系統(tǒng)的撓度在相較于總長(zhǎng)占比小于0.3 時(shí),小變形假設(shè)帶來(lái)的誤差小于10%[24]。因此,此處使用小變形假設(shè)是合理的。撓度突變處代表翼?xiàng)U撞擊限位裝置,遠(yuǎn)離撞擊時(shí)刻的撓度小幅振動(dòng)則源于翼?xiàng)U上載荷的復(fù)雜性,主要包括由齒輪嚙合帶來(lái)的持續(xù)振動(dòng)激勵(lì),由運(yùn)動(dòng)副帶來(lái)的摩擦力矩,由翼?xiàng)U限位裝置帶來(lái)的沖擊載荷等。
圖8 觀測(cè)點(diǎn)撓度隨時(shí)間變化曲線Fig.8 Observed point deflection over time
4.3.2 翼?xiàng)U上分布載荷識(shí)別
圖9(a)為根據(jù)某一時(shí)刻的撓度分布,使用載荷識(shí)別方法得到的GCV 曲線。通過(guò)GCV 曲線分布,取函數(shù)值最小時(shí)對(duì)應(yīng)的λ值,即此時(shí)λ0=1.36 × 10-6。圖9(b)為依據(jù)圖7 中的撓度分布,識(shí)別得到的翼?xiàng)U的載荷分布。載荷隨著時(shí)間增加,逐漸由負(fù)值向正值轉(zhuǎn)變,其物理含義為翼?xiàng)U上載荷逐漸減小為0,直到反方向增加,這決定了圖7中的撓度有同樣的變化趨勢(shì)。圖9(c)中的曲線為根據(jù)圖9(b)中各個(gè)時(shí)刻的識(shí)別載荷,通過(guò)懸臂梁的變形正向推導(dǎo)得到的翼?xiàng)U變形撓度,散點(diǎn)則來(lái)自于圖7。為定量比較識(shí)別撓度的精度,先計(jì)算出識(shí)別撓度相較于真實(shí)撓度的殘差,再用翼?xiàng)U長(zhǎng)度L進(jìn)行無(wú)量綱化,得到平均相對(duì)誤差分別為3.6 × 10-5, 3.7 × 10-5, 1.4 × 10-5, 3.3 × 10-5,總平均相對(duì)誤差為3 × 10-5。
圖9 識(shí)別載荷和識(shí)別撓度Fig.9 Identified load and identified deflection
4.3.3 翼?xiàng)U在時(shí)域上的載荷分布
在經(jīng)過(guò)翼?xiàng)U撓度散點(diǎn)分布反演獲得翼?xiàng)U分布載荷后,對(duì)每一幀的圖像進(jìn)行批量處理,就可以得到分布載荷隨著時(shí)間變化的規(guī)律。在觀測(cè)點(diǎn)處識(shí)別得到的翼?xiàng)U載荷隨時(shí)間變化曲線如圖10 所示。其中圖10(a)表示自由端點(diǎn)受到的載荷,圖10(b)表示內(nèi)部點(diǎn)受到的載荷,其受到?jīng)_擊力時(shí)刻的平均最大載荷分別約為30 N·m-1和17 N·m-1,在遠(yuǎn)離沖擊載荷的時(shí)刻,其振動(dòng)幅值較小,分別在±10 N·m-1內(nèi)和±5 N·m-1內(nèi)波動(dòng)??梢钥闯觯瑑蓚€(gè)觀測(cè)點(diǎn)處的撓度曲線和載荷曲線有著很強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性,翼?xiàng)U受到的慣性載荷決定其變形。
圖10 觀測(cè)點(diǎn)載荷隨時(shí)間變化曲線Fig.10 Observed point load over time
由于翼?xiàng)U視為均質(zhì),線密度可視為常數(shù),其上任意一點(diǎn)的垂直于翼?xiàng)U的角加速度可以求出
式中,Lp為該點(diǎn)到轉(zhuǎn)動(dòng)中心的距離。再通過(guò)數(shù)值積分,最終得到觀測(cè)點(diǎn)的角位移變化曲線,如圖11 所示。圖11(a)~(b)分別表示翼?xiàng)U自由端點(diǎn)和內(nèi)部點(diǎn)的識(shí)別角位移曲線。圖中藍(lán)色虛線代表通過(guò)翼?xiàng)U載荷識(shí)別方法處理得到的曲線,而黃色實(shí)線是通過(guò)高速攝像機(jī)拍照記錄的翼?xiàng)U自由端的真實(shí)角位移。理論上,由四連桿機(jī)構(gòu)輸出的角位移曲線近似于三角函數(shù),但是由于撲翼微型飛行器存在裝配間隙和齒輪嚙合現(xiàn)象,同時(shí)翼?xiàng)U兩側(cè)轉(zhuǎn)動(dòng)角度最大位置處分別設(shè)有限位裝置,導(dǎo)致翼?xiàng)U運(yùn)動(dòng)時(shí)存在沖擊和振動(dòng),使得其角位移曲線近似為三角波形。兩個(gè)觀測(cè)點(diǎn)處的跟蹤曲線較好地貼合真實(shí)曲線,轉(zhuǎn)動(dòng)周期幾乎完全吻合,局部最大誤差容易出現(xiàn)在曲線的幅值點(diǎn)處,兩個(gè)觀測(cè)點(diǎn)處幅值點(diǎn)處的平均相對(duì)誤差分別為17.6%和11.9%,總的幅值點(diǎn)平均相對(duì)誤差為14.8%。
圖11 識(shí)別角位移曲線Fig.11 Identified angular displacements
4.3.4 翼?xiàng)U識(shí)別載荷在不同周期內(nèi)的分布
撲翼飛行器工作時(shí),其翼?xiàng)U的周期運(yùn)動(dòng)可以分為四個(gè)階段:從平衡位置到上極限位置、從上極限位置到平衡位置、從平衡位置到下極限位置和從下極限位置到平衡位置。實(shí)驗(yàn)中觀測(cè)和記錄翼?xiàng)U每個(gè)周期內(nèi)從上極限位置到平衡位置的過(guò)程,并標(biāo)記翼?xiàng)U轉(zhuǎn)動(dòng)中的三個(gè)位置,分別為:1上極限位置、2中間位置和3平衡位置,其示意圖見(jiàn)圖12。
圖12 翼?xiàng)U運(yùn)動(dòng)至不同位置示意圖Fig.12 Schematic diagram of the different positions of the wing rod
圖13 中曲線表示在每個(gè)周期內(nèi),翼?xiàng)U處于標(biāo)記的三個(gè)位置時(shí)的載荷分布。其中,圖13(a)表示翼?xiàng)U處于位置1,此時(shí)翼?xiàng)U所處時(shí)刻為撞擊完成的瞬時(shí),受到?jīng)_擊載荷的影響,切向加速度處于最大值,翼?xiàng)U上的載荷突變,其最大值集中在30~40 N·m-1之間。圖13(b)表明翼?xiàng)U處于位置2,此時(shí)翼?xiàng)U所處時(shí)刻為向平衡位置的過(guò)渡時(shí)刻,切向加速度正在減小,撞擊造成的影響仍然不容忽視, 載荷分布呈波形, 最大載荷集中在10~13 N·m-1之間。圖13(c)則顯示了翼?xiàng)U處于位置3,即平衡位置時(shí),此時(shí)切向加速度已經(jīng)衰減至最小值,載荷整體較小,能夠看出,從翼?xiàng)U固定端到自由端,載荷逐漸增大,最大載荷集中在1.6~2.3 N·m-1之間。從圖13 可以看出,在不同拍動(dòng)周期內(nèi),基于翼?xiàng)U撓度識(shí)別的載荷分布在三個(gè)位置處的一致性較好,這表明翼?xiàng)U在每個(gè)周期內(nèi)撓度分布和受載相似。
圖13 翼?xiàng)U上的分布載荷Fig.13 Distributed load on the wing rod
本文基于本課題組自行研發(fā)的撲翼微型飛行器,設(shè)計(jì)了基于翼?xiàng)U彈性變形來(lái)識(shí)別翼?xiàng)U慣性受載的實(shí)驗(yàn)方法。一方面,提出了運(yùn)動(dòng)翼?xiàng)U的變形輪廓識(shí)別方法,包括采用二值化處理和幀間差分法提取翼?xiàng)U輪廓,利用Steger算法和高斯濾波確定翼?xiàng)U中心線,通過(guò)標(biāo)定,最終得到翼?xiàng)U變形撓度散點(diǎn)。另一方面,提出了基于Tikhonov 正則化方法的載荷識(shí)別方法,通過(guò)重構(gòu)分布載荷為冪級(jí)數(shù)的方法,使用GCV 方法確定正則化參數(shù),最終實(shí)現(xiàn)根據(jù)翼?xiàng)U的撓度散點(diǎn)來(lái)識(shí)別翼?xiàng)U上載荷分布的目的。
以撲翼飛行器不帶翼膜的翼?xiàng)U運(yùn)動(dòng)為對(duì)象,通過(guò)翼?xiàng)U輪廓識(shí)別方法和翼?xiàng)U撓度識(shí)別方法求得了0.5 s 內(nèi)翼?xiàng)U上分布載荷隨時(shí)間的變化過(guò)程,確定翼?xiàng)U實(shí)際撲動(dòng)頻率約為20 Hz;通過(guò)識(shí)別載荷得到的識(shí)別撓度能夠很好地跟蹤真實(shí)撓度,其平均相對(duì)誤差為3 × 10-5;取得了翼?xiàng)U上兩個(gè)觀測(cè)點(diǎn)的角位移識(shí)別曲線,其所有幅值點(diǎn)相較于真實(shí)角位移的平均相對(duì)誤差為14.8%;分析了翼?xiàng)U上不同周期的分布載荷,在不同周期的相同時(shí)刻,其分布載荷變化趨勢(shì)相同,數(shù)值相接近。
在本文中,翼?xiàng)U在運(yùn)動(dòng)時(shí),同時(shí)受到撲翼機(jī)構(gòu)系統(tǒng)內(nèi)干擾和外部干擾,其載荷分布表現(xiàn)為多個(gè)要素疊加后的結(jié)果,主要包括由齒輪嚙合帶來(lái)的持續(xù)振動(dòng)激勵(lì)、由運(yùn)動(dòng)副帶來(lái)的摩擦力矩、由翼?xiàng)U限位裝置帶來(lái)的沖擊載荷等,使得載荷識(shí)別得到的結(jié)果并非是理想周期驅(qū)動(dòng)載荷的表現(xiàn)形式。為了識(shí)別帶翼飛行器的真實(shí)氣動(dòng)載荷,有必要分別識(shí)別和確定不同載荷和激勵(lì)的各自貢獻(xiàn)。未來(lái)的研究將致力于實(shí)現(xiàn)翼?xiàng)U上各種載荷和激勵(lì)的解耦以及實(shí)現(xiàn)帶翼飛行器翼?xiàng)U的變形輪廓識(shí)別和載荷識(shí)別。