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第1章 概述1

1.1 简介1

1.2 早期：仿生学2

1.3 中期：可变布局5

1.4 后期：回归仿生学9

1.5 结论10

参考文献10

第一部分 仿生学13

第2章 昆虫、鸟类和蝙蝠的翅膀变形：构造和功能13

2.1 概述13

2.2 昆虫14

2.2.1 翅膀的结构和机理15

2.2.2 全翅膀变形18

2.3 鸟类24

2.3.1 翅膀的结构和机理25

2.3.2 全翅膀变形27

2.3.3 局部羽毛的弯曲30

2.4 蝙蝠31

2.4.1 翅膀的结构和机理33

2.4.2 全翅膀变形34

2.5 结论36

致谢37

参考文献37

第3章 微型航空器的仿生学变形43

3.1 微型航空器43

3.2 微型航空器设计理念46

3.3 MAV的技术挑战48

3.4 MAV和NAV的飞行特性50

3.5 MAV的仿生变体概念50

3.5.1 机翼平面形状52

3.5.2 翼型52

3.5.3 尾翼调节53

3.5.4 重心移动53

3.5.5 扑动调节53

3.6 MAV/NAV变体展望53

3.7 未来挑战54

3.8 结论56

参考文献56

第二部分 控制与动力61

第4章 智能变体无人机的形状与飞行控制61

4.1 简介61

4.2 自适应强化学习控制架构的功能62

4.3 学习飞行器的形状变化63

4.3.1 强化学习系统概述63

4.3.2 变形学习Agent的实现66

4.4 变体飞行器的数学模型68

4.4.1 空气动力学模型68

4.4.2 本构方程68

4.4.3 模型网格71

4.4.4 动力学建模73

4.4.5 参考航迹76

4.4.6 形状记忆合金驱动器动力学76

4.4.7 变体翼的控制效应78

4.5 变体控制律78

4.5.1 姿态控制的结构自适应模型逆（SAMI）控制78

4.5.2 更新律82

4.5.3 稳定性分析82

4.6 数值示例83

4.6.1 目标与范围83

4.6.2 例1：学习新的主要目标83

4.6.3 例2：学习新的中间目标87

4.7 总结90

致谢90

参考文献91

第5章 变体飞行器建模与仿真94

5.1 简介94

5.1.1 鸥形翼飞行器94

5.2 变体的空气动力学建模96

5.2.1 变体的涡格空气动力学97

5.2.2 力与力矩的计算99

5.2.3 鸥翼变形的空气动力学效应99

5.3 变体的飞行动力学建模101

5.3.1 标准方法概述101

5.3.2 扩展刚体动力学104

5.3.3 变体建模107

5.4 驱动器力矩与功率112

5.5 开环机动与变体影响116

5.5.1 纵向机动117

5.5.2 转弯机动122

5.6 使用变体控制的鸥翼飞行器125

5.6.1 功率优化的变体增稳系统126

5.7 小结129

附录130

参考文献131

第6章 仿鸟飞行器的飞行动力学建模134

6.1 简介134

6.2 扑翼飞行的特性136

6.2.1 飞行平台试验研究136

6.2.2 非定常空气动力学137

6.2.3 与配置相关的质量分布138

6.2.4 非线性飞行运动140

6.3 飞行器运动方程141

6.3.1 传统飞行器模型141

6.3.2 多体模型的配置144

6.3.3 运动学方程145

6.3.4 动力学方程146

6.4 系统辨识148

6.4.1 耦合的驱动器模型149

6.4.2 尾翼空气动力学150

6.4.3 机翼空气动力学152

6.5 仿真与反馈控制153

6.6 小结155

参考文献156

第7章 具有时变惯量的变体飞行器飞行动力学159

7.1 概述159

7.2 飞行器160

7.2.1 设计160

7.2.2 建模164

7.3 运动方程165

7.3.1 机体坐标系中的状态165

7.3.2 时变惯量的影响166

7.3.3 力矩的非线性方程166

7.3.4 力矩方程的线性化167

7.3.5 飞行动力170

7.4 时变极点171

7.4.1 定义171

7.4.2 讨论173

7.4.3 模态解释173

7.5 时变变体的飞行动力学175

7.5.1 变体175

7.5.2 模型177

7.5.3 极点178

7.5.4 模态解释184

参考文献186

第8章 关于变体飞行器在做栖息运动时的最佳轨迹控制问题189

8.1 简介189

8.2 飞行器的描述191

8.3 飞行器运动方程193

8.4 空气动力学198

8.5 栖息的最佳飞行轨迹204

8.6 优化结果210

8.7 结论217

参考文献217

第三部分 智能材料与结构223

第9章 应用强化学习方法的变体智能材料驱动器控制223

9.1 智能材料介绍223

9.1.1 压电材料224

9.1.2 形状记忆合金224

9.1.3 控制SMA的难点225

9.2 强化学习的介绍226

9.2.1 强化学习法问题226

9.2.2 瞬时差分法227

9.2.3 选取行动230

9.2.4 函数逼近231

9.3 作为强化学习问题的智能材料控制234

9.3.1 智能材料驱动器的状态空间和行动空间234

9.3.2 函数逼近选择236

9.3.3 控制的开采行动-值函数237

9.4 示例237

9.4.1 仿真238

9.4.2 试验243

9.5 结论245

参考文献246

第10章 SMA驱动器嵌入变体飞行器构件249

10.1 SMA简介249

10.1.1 内在工作机理250

10.1.2 独特工程效应251

10.1.3 可选的形状记忆合金255

10.2 形状记忆合金的航空航天应用257

10.2.1 固定翼飞机257

10.2.2 旋翼机263

10.2.3 航天器265

10.3 SMA驱动器特性与系统分析266

10.3.1 试验技巧与注意事项266

10.3.2 构建分析工具271

10.4 结论274

参考文献276

第11章 分级控制与先进变体系统的规划285

11.1 介绍285

11.1.1 分级控制原理286

11.2 变体动力学和性能图288

11.2.1 通过图论离散化性能图289

11.2.2 变体图的规划294

11.3 先进变体结构中的应用295

11.3.1 变体图形的构造298

11.3.2 Kagomé构架介绍300

11.3.3 Kagomé构架变体实例303

11.4 结论306

参考文献306

第12章 综合评估309

12.1 环顾：当前发展状况309

12.1.1 仿生学309

12.1.2 空气动力学309

12.1.3 结构310

12.1.4 自动控制310

12.2 前瞻：前进之路310

12.2.1 材料311

12.2.2 推进技术311

12.3 结论312