翼型上人工毛发传感器布局优化用于攻角预测

仿生人工毛细胞气流速度传感器阵列能够实现小型无人机的触觉飞行。自然飞行者——蝙蝠、昆虫和鸟类——的翅膀上分布着成百上千个速度传感器。由于尺寸、重量和功率限制，飞行器设计者没有这种奢侈。挑战在于为少量传感器确定最佳位置，以从流场中提取相关信息用于飞行控制参数的预测。在本文中，我们引入了数据缩减的稀疏传感器布局优化预测算法，该算法在翼型和机翼上定位近最优的传感器布局。对于两个或更多传感器，该算法找到一组传感器位置（设计点），其攻角预测精度在0.10度以内，并且在暴力搜索找到的所有可能设计点中排名前1%。我们在干净和噪声数据下对无限和有限机翼的翼型截面的几种变体上演示了该算法，评估了模型敏感性，并表明该算法可用于为给定精度要求确定合适的传感器数量。本文还探讨了该算法在飞行器设计和触觉飞行控制中的应用。