CN109502017A - 一种拓扑优化仿生无人机及其设计方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及了一种拓扑优化仿生无人机及其设计方法，包括机身、机臂、电池、电机、螺旋桨、转子、摄影机、GPS系统以及飞行控制系统。利用拓扑优化技术去除无人机设计中低效的材料，减轻无人机的自重，从而提高无人机的承载力、飞行时间以及加速度。简要设计步骤为：首先，根据无人机的有效荷载和功能设计转子和螺旋桨的尺寸并进行建模；然后，根据稳定飞行和尽可能承受更多荷载的原则选择合适的机身材料。最后利用优化软件对无人机主体框架进行结构优化，并设置好相应的目标参数。本发明设计出的仿生无人机大大减轻了机身自重并显著提升了飞行续航能力，机身强度高且外形自然美观。

Description

一种拓扑优化仿生无人机及其设计方法

技术领域

本发明涉及一种通过拓扑优化技术设计的仿生无人机，属于创新结构领域。

背景技术

拓扑优化通过自动去除设计领域中低效的材料，为轻量级设计提供了一种实用的方法。此外，它还可以给造型设计的美学方面带来灵感。因此，拓扑优化不仅可以应用在应工业设计也可以应用在建筑设计。自1988年以来，在过去的30年里，一些流行的结构设计拓扑优化方法得到了发展。其中最流行的一些方法是均质化法，各向同性固体微结构密度法，渐进结构优化和双向渐进结构优化法。渐进结构优化法最早由谢亿民和Steven提出，这个方法基于简单的算法，逐渐把结构中的低效材料删除，以使结构“进化”为最优形态。通过与现成的商用的有限元分析软件相连接，渐进结构优化法可以很方便地解决各种静/动力学和结构稳定等优化问题。在随后提出的双向渐进结构优化法里，材料不但能被删除，还可以被添加到结构中最需要的部位。渐进结构优化法以及双向渐进结构优化法方法由于其简单而有效的算法，已经用于多个实际工程设计。

然而，由于加工的限制，所产生的有机形状结构通常难以制造，这限制了这种技术的推广。近年来，以3D打印为代表的商业化先进制造方法为拓扑优化方法带来了新的机遇，这一新技术可以更好的制造复杂的三维材料和结构。在工业对设计要求越来越严格的同时，拓扑优化显示出其在传统制造方法无法制造的创新结构寻找形状方面的优势。它们突破了传统制造方法对复杂结构制作的限制，为拓扑优化在多学科结构设计中的大规模应用提供了新的可能性。

随着世界科技的进步，计算机技术日新月异，智能化、信息化和自动化的时代已经到，无人机便是新科技的产儿，不仅在军事领域，而且在农业、建筑、测绘、物流和个人视频录制等民用领域都有广泛的应用前景。将拓扑结构优化技术用无人机的主体框架结构上，更是为这一领域带来了新的机遇。仿生无人机的设计采用了概念分析，细节设计，仿真分析，小规模原型，最后全面原型的工作流程，进行本仿生无人机的结构优化和制造。本研究是对无人机机体设计领域的拓展，为飞行控制系统提供更好的支持平台，此外对于其他类型的多螺旋桨无人机的设计也提供了相关的技术帮助。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术的不足，将拓扑结构优化和3D打印技术相结合，提供一种拓扑优化仿生无人机及其设计方法，该无人机提高了材料利用率，极大的减轻了机身自重的同时机身强度高，且外形自然美观。

本发明采用的技术方案是：一种拓扑优化仿生无人机，包括经过拓扑结构优化设计的机身部分和机臂部分，以及电池、电机、机身底板、螺旋桨、转子、摄影机；

所述机身部分的内部设置有放电池、电机、摄影机的机仓并配有GPS系统和飞行控制系统，且电池与电机以挡板相隔上下放置；

所述机臂部分的机臂末端预留孔洞以供转子和螺旋桨的连接固定；

所述螺旋桨旋转半径R与相邻两轴之间的距离D之间的关系满足：0.4D<R<0.45D；

所述经过拓扑结构优化设计的机身部分和机臂部分的质量与优化前实心体的质量比为10％和最小厚度为4mm；

所述机臂部分自由端位移s满足：s<3.3mm；

所述机身部分质量m与无人机总质量M的关系满足：m/M<17％。

所述拓扑优化仿生无人机通过相关软件对机身主体框架进行拓扑结构优化，并采用3D打印技术对得到的无人机主体框架进行制造，最后完成电池、电机、螺旋桨、转子摄影机的装配。通过拓扑优化方法对无人机主体框架部分进行优化以达到减少机身材料从而减轻自重的目的，最后使各部分完美结合并满足变形和飞行要求。

上述拓扑优化仿生无人机的设计方法，包括以下步骤：

1)根据无人机的有效荷载和功能确定各组成部分的规格与尺寸，包括螺旋桨、转子、电池和电机等的规格和尺寸，构建合适的初始方案，并确定基本模型。

2)将建成的初始模型采用拓扑优化算法进行结构优化，分析过程如下：

首先遵从最小化原则，对体积进行约束，构建以下函数保证结构的整体平衡：

F＝KU (3)

其中目标函数为柔度C；元素相对密度的向量为X，因此是二进制的变量向量；x_e是e的设计变量，实际所取值为1(存在)或规定x的最小值；元素的总数为N；F^T和U^T分别为整体应力矢量F和位移矢量U的转置矩阵；整体刚度矩阵为K；结构的总体积为V，单个元素体积为v_e；施加约束体积的值为V^*；本设计将体积分数约束设置为35％。

接下来设置设计域及分布荷载，本发明将优化设计域设计为长方体且在中间增加对称线约束，进行机身优化设计时非设计域机身底板上施加垂直压力(以模拟负载和其他部件)，在水平面上和垂直面上施加扭矩并设置为6个负载情况(以模拟无人机不同飞行模式负载情况上)。

根据设置好的优化设计域及荷载用双向渐进结构优化法来对每一个元素进行优化。每一个元素设计变量的变化用元素灵敏度α_e表示，由微分目标函数C得到的。

原始的灵敏度处理是为了确定优化分析时最小网格尺寸进而确定过滤半径，为此，使用简化的元素灵敏度过滤方案。

w(r_ej)＝max(0，r_min-r_ej) (7)

r_ej为元素e和j的中心距离，w是平均原始敏感性的加权函数，r_min为最小过滤半径，值得注意的是，惩罚系数η_j与灵敏度值无关，可以提前计算。本方案以两倍于网格大小的最小过滤半径来进行计算。过滤方案为在每次迭代中应用过滤器。

为了得到较优的解，对双向渐进优化法迭代过程中的元素灵敏度进一步平均，得到平均灵敏度通过简单地将当前迭代的灵敏度与前迭代的灵敏度取平均值。

其中k为当前迭代

V^k+1＝V^k(1±ert) (9)

从设计开始，通过转换元素状态迭代地减少结构体积。在迭代中，下一个迭代的目标体积V^k+1是基于当前的V^k和一个演化比ert确定的。然后，元素更新基于最优准则，对于最小化问题，可以将以上公式进行简单的编程。根据目标体积和灵敏度设计更新方案:确定阈值，将灵敏度低于目标体积和目标灵敏度的元素过滤，达到最终的目标体积。达到目标体积后即产生了我们所需要的仿生无人机主体框架模型。

3)将所得到得优化结果进行分析，通过计算选定的电机和螺旋桨的推力来分析所选材料初始设计的机臂自由端位移是否满足要求，检验应力和应变是否可接受，得到无人机主体框架的最佳优化模型。

4)选用适当的材料并采用3D打印技术打印出优化后的无人机主体框架，并进行电池、电机、螺旋桨、转子和摄影机的装配。

有益效果：本发明是拓扑优化技术与无人机领域的一次结合，也是无人机设计的建筑美学同实用性的一次结合，提高了结构利用效率的同时也减轻无人机的自重，机身强度高且外形自然美观。

附图说明

图1为本发明拓扑优化仿生无人机的结构示意图；

图2为经过拓扑结构优化的无人机主体框架示意图；

图3为图2的侧视图。

附图标记说明：1-螺旋桨；2-转子；3-机身底板；4-挡板；5-摄影机；6-机臂部分；7-电池；8-电机；9-机臂末端；10-机身部分。

具体实施方式

下面结合具体实施例和附图对本发明做进一步描述：

如图1、2和3所示，一种拓扑优化仿生无人机，包括经过拓扑结构优化设计的机身部分10和机臂部分6，以及电池7、电机8、机身底板3、螺旋桨1、转子2、摄影机5；

所述机身部分10的内部设置有放电池7、电机8、摄影机5的机仓并配有GPS系统和飞行控制系统，且电池7与电机8以挡板4相隔上下放置；

所述机臂部分6的机臂末端9预留孔洞以供转子2和螺旋桨1的连接固定；

所述螺旋桨1旋转半径R与相邻两轴之间的距离D之间的关系满足：0.4D<R<0.45D；

所述经过拓扑结构优化设计的机身部分10和机臂部分6的质量与优化前实心体的质量比为10％和最小厚度为4mm；

所述机臂部分6自由端位移s满足：s<3.3mm；

所述机身部分10质量m与无人机总质量M的关系满足：m/M<17％。

所述拓扑优化仿生无人机通过相关软件对机身主体框架进行拓扑结构优化，并采用3D打印技术对得到的无人机主体框架进行制造，最后完成电池、电机、螺旋桨、转子摄影机的装配。通过拓扑优化方法对无人机主体框架部分进行优化以达到减少机身材料从而减轻自重的目的，最后使各部分完美结合并满足变形和飞行要求。

上述拓扑优化仿生无人机的设计方法，包括以下步骤：

1)根据无人机的有效荷载和功能确定各组成部分的规格与尺寸，包括螺旋桨、转子、电池和电机等的规格和尺寸，构建合适的初始方案，并确定基本模型。

2)将建成的初始模型采用拓扑优化算法进行结构优化，分析过程如下：

首先遵从最小化原则，对体积进行约束，构建以下函数保证结构的整体平衡：

F＝KU (3)

其中目标函数为柔度C；元素相对密度的向量为X，因此是二进制的变量向量；x_e是e的设计变量，实际所取值为1(存在)或规定x的最小值；元素的总数为N；F^T和U^T分别为整体应力矢量F和位移矢量U的转置矩阵；整体刚度矩阵为K；结构的总体积为V，单个元素体积为v_e；施加约束体积的值为V^*；本设计将体积分数约束设置为35％。

接下来设置设计域及分布荷载，本发明将优化设计域设计为长方体且在中间增加对称线约束，进行机身优化设计时非设计域机身底板上施加垂直压力(以模拟负载和其他部件)，在水平面上和垂直面上施加扭矩并设置为6个负载情况(以模拟无人机不同飞行模式负载情况上)。

根据设置好的优化设计域及荷载用双向渐进结构优化法来对每一个元素进行优化。每一个元素设计变量的变化用元素灵敏度α_e表示，由微分目标函数C得到的。

原始的灵敏度处理是为了确定优化分析时最小网格尺寸进而确定过滤半径，为此，使用简化的元素灵敏度过滤方案。

w(r_ej)＝max(0，r_min-r_ej) (7)

r_ej为元素e和j的中心距离，w是平均原始敏感性的加权函数，r_min为最小过滤半径，值得注意的是，惩罚系数η_j与灵敏度值无关，可以提前计算。本方案以两倍于网格大小的最小过滤半径来进行计算。过滤方案为在每次迭代中应用过滤器。

为了得到较优的解，对双向渐进优化法迭代过程中的元素灵敏度进一步平均，得到平均灵敏度通过简单地将当前迭代的灵敏度与前迭代的灵敏度取平均值。

其中k为当前迭代

V^k+1＝V^k(1±ert) (9)

从设计开始，通过转换元素状态迭代地减少结构体积。在迭代中，下一个迭代的目标体积V^k+1是基于当前的V^k和一个演化比ert确定的。然后，元素更新基于最优准则，对于最小化问题，可以将以上公式进行简单的编程。根据目标体积和灵敏度设计更新方案:确定阈值，将灵敏度低于目标体积和目标灵敏度的元素过滤，达到最终的目标体积。达到目标体积后即产生了我们所需要的仿生无人机主体框架模型。

3)将所得到得优化结果进行分析，通过计算选定的电机和螺旋桨的推力来分析所选材料初始设计的机臂自由端位移是否满足要求，检验应力和应变是否可接受，得到无人机主体框架的最佳优化模型。

4)选用适当的材料并采用3D打印技术打印出优化后的无人机主体框架，并进行电池、电机、螺旋桨、转子和摄影机的装配。

以上结合附图对本发明的实施方式做出详细说明，但本发明不局限于所描述的实施方式。对本领域的普通技术人员而言，在本发明的原理和技术思想的范围内，对这些实施方式进行多种变化、修改、替换和变形仍落入本发明的保护范围内。

Claims (2)

1.一种拓扑优化仿生无人机，其特征在于：包括经过拓扑结构优化设计的机身部分和机臂部分，以及电池、电机、机身底板、螺旋桨、转子、摄影机；

所述机身部分的内部设置有放电池、电机、摄影机的机仓并配有GPS系统和飞行控制系统，且电池与电机以挡板相隔上下放置；

所述机臂部分的机臂末端预留孔洞以供转子和螺旋桨的连接固定；

所述螺旋桨旋转半径R与相邻两轴之间的距离D之间的关系满足：0.4D<R<0.45D；

所述经过拓扑结构优化设计的机身部分和机臂部分的质量与优化前实心体的质量比为10％和最小厚度为4mm；

所述机臂部分自由端位移s满足：s<3.3mm；

所述机身部分质量m与无人机总质量M的关系满足：m/M<17％。

2.根据权利要求1所述的拓扑优化仿生无人机的设计方法，其特征在于：包括以下步骤：

1)根据无人机的有效荷载和功能确定各组成部分的规格与尺寸，包括螺旋桨、转子、电池和电机的规格和尺寸，构建合适的初始方案，并确定基本模型；

2)将建成的初始模型采用拓扑优化算法进行结构优化，分析过程如下：

首先遵从最小化原则，对体积进行约束，构建以下函数保证结构的整体平衡：

F＝KU (3)

其中目标函数为柔度C；元素相对密度的向量为X，因此是二进制的变量向量；x_e是e的设计变量，实际所取值为1或规定x的最小值；元素的总数为N；F^T和U^T分别为整体应力矢量F和位移矢量U的转置矩阵；整体刚度矩阵为K；结构的总体积为V，单个元素体积为v_e；施加约束体积的值为V^*；本设计将体积分数约束设置为35％；

接下来设置设计域及分布荷载，将优化设计域设计为长方体且在中间增加对称线约束，进行机身优化设计时非设计域机身底板上施加垂直压力，在水平面上和垂直面上施加扭矩并设置为6个负载情况；

根据设置好的优化设计域及荷载用双向渐进结构优化法来对每一个元素进行优化；每一个元素设计变量的变化用元素灵敏度α_e表示，由微分目标函数C得到的；

原始的灵敏度处理是为了确定优化分析时最小网格尺寸进而确定过滤半径，为此，使用简化的元素灵敏度过滤方案；

w(r_ej)＝max(0，r_min-r_ej) (7)

r_ej为元素e和j的中心距离，w是平均原始敏感性的加权函数，r_min为最小过滤半径，惩罚系数η_j与灵敏度值无关，以两倍于网格大小的最小过滤半径来进行计算；过滤方案为在每次迭代中应用过滤器；

为了得到较优的解，对双向渐进优化法迭代过程中的元素灵敏度进一步平均，得到平均灵敏度通过简单地将当前迭代的灵敏度与前迭代的灵敏度取平均值；

其中k为当前迭代

V^k+1＝V^k(1±ert) (9)

从设计开始，通过转换元素状态迭代地减少结构体积；在迭代中，下一个迭代的目标体积V^k+1是基于当前的V^k和一个演化比ert确定的；然后，元素更新基于最优准则，对于最小化问题，将以上公式进行简单的编程；根据目标体积和灵敏度设计更新方案:确定阈值，将灵敏度低于目标体积和目标灵敏度的元素过滤，达到最终的目标体积；达到目标体积后即产生了所需要的仿生无人机主体框架模型；

3)将所得到得优化结果进行分析，通过计算选定的电机和螺旋桨的推力来分析所选材料初始设计的机臂自由端位移是否满足要求，检验应力和应变是否可接受，得到无人机主体框架的最佳优化模型；

4)采用3D打印技术打印出优化后的无人机主体框架，并进行电池、电机、螺旋桨、转子和摄影机的装配。