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Optimización Generalizada AMS Cuatridimensional Considerando el Inoperativo Crítico del Motor para un eVTOL

Autores: Zhang, Jiannan; Söpper, Max; Holzapfel, Florian; Zhang, Shuguang

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Optimización Generalizada AMS Cuatridimensional Considerando el Inoperativo Crítico del Motor para un eVTOL


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Aeroespacial

Palabras clave

Método
AMS
EVTOLs
Momentos
Optimización
Control

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 36

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
En este artículo, presentamos un método para optimizar el conjunto de momentos alcanzables (AMS) para aumentar la autoridad de control de los vehículos eléctricos de despegue y aterrizaje vertical (eVTOL). A diferencia de los AMS 3D para aviones convencionales, el control en vuelo estacionario de los eVTOL requiere un empuje vertical producido por el sistema de elevación motorizado además de tres momentos. Los límites de los momentos y el empuje vertical están acoplados debido a la saturación de entrada, y, como resultado, el concepto del AMS tradicional se extiende al conjunto de momentos generalizado 4D para tener en cuenta este efecto de acoplamiento. Dado un conjunto de momentos requerido (RMS) derivado de los requisitos del sistema, la optimización se formula como un problema de cobertura de poliedros convexos 4D, es decir, la cobertura del AMS sobre el RMS, de tal manera que se maximice la autoridad de control disponible del sistema para cumplir con los requisitos prescritos. La optimización tiene en cuenta no solo el vuelo nominal, sino también una situación crítica de motor inoperativo. Para probar el método, se aplica a un eVTOL con ocho rotores para optimizar la orientación de los rotores con respecto al eje del cuerpo. Los resultados indican una cobertura altamente mejorada del RMS tanto para situaciones sin fallos como para situaciones de un motor inoperativo. Se realizan pruebas de simulación en bucle cerrado tanto para configuraciones óptimas como no óptimas para validar aún más los resultados.

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