图11 大展弦比碳纤维复合材料机翼强度试验与分析[111]
Fig.11 Strength test and analysis of high-aspect-ratio carbon fiber composite wing[111]
此外，长航时无人机机翼结构设计过程中还需考虑结构的制造工艺性和维护便捷性.Benjamin等[114]基于Lattice晶格结构，实现复合材料机翼的分块制造与拼装，使得机翼具有轻量化、检修方便的特点.胡江波等[115]根据给定的机翼外形结合有限元分析和制造工艺性分析确定了直梁式机翼结构布局方案，并且通过增加后缘胶接区域的预浸料填充物，使得机翼的破坏载荷提升了18.95%，载荷质量比提高了13.15%.向锦武等[116-117]针对复合材料机翼制造和维修方法，提出了新的复合材料机翼防固化变形模具设计方法和开口补强设计方法.
4 长航时无人机飞行控制技术
高精度、高抗扰飞行控制是无人机实现安全精确着陆、精细侦察与监视、高分辨率遥感、自动攻击控制、自动空中加油对接控制的共性关键技术，对于无人机的发展具有重要的推动作用.长航时无人机采用大展弦比柔性机翼，机翼非线性气动弹性低频振动易与无人机飞行动力学产生耦合，导致复杂非线性飞行动力学行为，气动弹性颤振不稳定性成为危及飞行安全的首要因素，因此，柔性飞行动力学建模和主动气动弹性控制技术尤为关键；长航时无人机作业区域广，飞行高度高，自然环境和电磁环境多变，飞行控制和导航系统的稳定性和精度要求更高，必须进行无人机轨迹控制和自主导航技术的研究.
4.1 柔性飞行动力学建模
长航时飞行器具有机翼展弦比大、刚度低的特点，是典型的柔性飞行器，因此需要考虑机翼弹性对动力学分析的影响，进行无人机稳定性、操纵性分析与飞行控制律设计.张健等[72,118]针对柔性飞行器飞行动力学和结构动力学耦合的飞行动力学建模进行了相关研究，说明了耦合求解的重要性.目前，适用于大柔性飞行器飞行动力学建模的方法主要有平均轴系法(mean axes)[119-120]和准坐标系法(quasi coordinates)[121]，两种方法都是在体轴系中描述飞行器的弹性变形，区别在于对体轴系的定义不同.
国内外学者均开展了基于平均轴系法对柔性飞行器建模以及柔性飞行器动力学特性分析.Damveld等[122]和Silvestre等[123]基于平均轴系法对柔性飞行器进行了建模，分别实现了柔性飞行器的操纵品质的分析和俯仰角速度的控制.Patil等[124]对飞翼布局长航时无人机进行了动力学建模与分析，在大变形中引入小应变假设，使模型可用于稳定性分析和非线性仿真.国内主要有西北工业大学周洲等[125-127]对太阳能无人机进行了动力学建模，并分析了高空长航时无人机的纵向动力学特性.研究表明，在纵向稳定性方面，由于弹性变形和集中载荷的影响，无人机的短周期频率减小且阻尼增大，长周期运动与结构变形运动发生耦合，导致长周期的阻尼减小.王睿等[128]研究了大展弦比多螺旋桨飞行器的航向气动特性，基于航向小扰动方程进行了飞行器的动态特性分析，研究表明多螺旋桨可以显著改善飞行器的荷兰滚模态和螺旋模态特性.李锋等[129]建立了风场作用下的高空太阳能飞行器的横航向动力学模型，探究了稳定风场对无人机横航向特征根的影响.研究表明，稳定风场存在下横航向模态特征根与无风时相同，但横航向模态特征矢量中侧向速度对应的相应存在差异.
准坐标系法可以方便的描述飞行器的刚性运动和弹性变形的关系，目前有学者采用该方法进行了柔性飞行器的动态特性研究.Haghighat等[130]基于准坐标系方法建立了长航时无人机动力学方程，并进行了阵风响应分析.Chang等[131]基于准定常气动力方法，对全机动力学特性进行了研究，分析了机身质量分布、机身长度以及平尾位置对柔性飞行器的纵向特性影响，指出俯仰惯性随着机身长度的增加而增加，从而导致纵向短周期模态变得不稳定.此外，郭东等[132]则结合了平均轴系和准坐标系两种方法的优势，提出了“瞬态坐标系”法，该方法利用拉格朗日方程和有限元思想推导大柔性飞行器的动力学模型，充分考虑柔性飞行器气动力、结构、控制和飞行力学之间的交叉耦合特性，为动力学特性分析提供了理论基础.
随着大展弦比柔性长航时无人机刚柔耦合问题研究的开展，逐渐发展出若干柔性飞行器非线性气动弹性与飞行动力学耦合仿真工具/框架.目前主要的仿真工具/框架包括：ASWING[133]、NATASHA (nonlinear aeroelastic trim and stability of HALE aircraft)[134]、UM/NAST (the university of Michigan’s nonlinear aeroelastic simulation toolbox)[87]、NANSI(nonlinear-aerodynamics/nonlinear-structureinter-action)[135]以及SHARP(simulation of high aspect ratio planes)[136]等.各仿真工具/框架的特点和适用范围见表5.
表5 柔性飞机非线性气动弹性与飞行动力学耦合仿真工具/框架
Tab.5 Coupling simulation tools/frames for nonlinear aeroelasticity and flight dynamics of flexible aircraft
4.2 气动弹性主动控制
由于各种非线性因素，柔性飞行器线性气动弹性系统会产生极限环振荡、混沌等一系列不稳定现象，对飞行器结构和飞行安全造成很大隐患.长航时无人机主动控制技术(active control technology)采用驱动装置消除气动弹性不稳定性的影响，主要包括主动颤振控制和阵风减缓控制.常规飞行器的气动弹性主动控制研究，详见文献[137-139].对于长航时无人机，目前主要的控制器包括：线性二次调节(linear quadratic regulator，LQR)、线性二次高斯控制器(linear quadratic gaussian，LQG)、静态输出反馈控制器(static output feedback，SOF)和PID(proportional integral derivative)控制器等.由于长航时无人机飞行特性的不确定性，自适应控制正受到广泛关注[140-142].
大展弦比机翼应用主动控制技术可以提高颤振速度，扩大长航时无人机的飞行包线.Patil等[95]提出了最优恒增益SOF控制器的设计方法，用于高空长航时无人机大展弦比机翼阵风减缓和极限环振荡控制，其结果表明，控制器在不同位置时具有不同的控制效果；SOF控制器与LQR和LQG控制器相比具有相似的增益和相位裕度.Cesnik等[143]开展了高空长航时无人机机翼的颤振控制研究，对传感器类型、作动器分布进行优化，研究表明处于合适位置的应变传感器可以对大展弦比机翼颤振进行控制.Afonso等[144]结合非线性气动弹性分析模型，设计了抑制大展弦比机翼气动弹性失稳的控制律.Zhao等[145]将柔性飞行器视为反馈控制下的多体系统，研究了气动弹性、飞行动力学和控制的耦合作用，结果表明，该方法可以控制柔性飞行器操纵时的极限环振荡现象.
阵风减缓主动控制，可以降低机翼载荷，延长结构寿命，并改善飞行器操控稳定性等品质.Dillsaver等[146]使用线性降阶模型对长航时无人机X-HALE的动力学系统进行降阶，通过设计LQG控制器实现阵风减缓.仿真结果显示，阵风引起的机翼曲率峰值降低了47%，机翼均方根曲率降低了83.7%.Wang等[147]针对长航时无人机阵风减缓问题，使用SOF控制器，抑制无人机柔性变形.仿真结果表明，阵风条件下翼尖最大位移减小了33%.Cook等[148]研究了柔性飞行器后缘控制面的阵风抑制问题，通过设计线化控制器，使得该飞行器离散阵风下的根部弯矩减小了9%.Wang等[149]开发了非线性气动弹性伺服框架用于柔性飞行器的飞行模拟，其设计的H∞控制器，可使飞翼布局的柔性飞行器在不同的阵风条件下保持稳定.Zeng等[150]设计了自适应前馈控制系统，并以F/A-18主动气动弹性机翼模型为对象，验证了方法的可行性.陈磊等[151]针对大展弦比多控制面弹性机翼风洞模型，从频域和时域进行了阵风响应分析，使用PI控制器进行阵风响应减缓控制律设计.仿真和风洞试验结果表明，在各设计控制律下，翼尖的加速度减少了10%以上，并且在速度较高时的减缓效果优于低速时的减缓效果.
4.3 无人机飞行轨迹控制
长航时无人机飞行动力学是高阶非线性系统，对扰动敏感，在保证控制系统能完成控制目标的同时还要求其具有较强鲁棒性，因此飞行轨迹控制系统设计难度较大.工程实际应用中，考虑到飞行器做姿态运动时受到物理舵面偏转的限制，在设计控制系统时还应考虑受限算法[152].
早期长航时无人机轨迹控制系统设计，主要在稳定风场假设下展开.Silvestre等[123]基于刚体近似理论，将柔性模态作为扰动加入控制系统中，设计了输出反馈控制器，实现了大柔性飞行器的俯仰角速率跟踪.Haghighat等[153]设计了应用于长航时无人机的多目标鲁棒控制器，使用线性矩阵不等式方法将控制器设计描述为凸优化问题，当配平速度变化时，在鲁棒控制器作用下，长航时无人机的稳定性和闭环系统性能仍能保持良好.Che等[154]针对强刚柔耦合的轻质结构大展弦比柔性飞行器设计了L1增广自适应控制器，该控制器用于保持飞行器巡航高度以及抑制机身颤振，其结构框图如图12所示.结果表明，L1自适应控制器能够在30～130 psf之间保持稳定并且达到良好的性能指标.
图12 长航时无人机L1自适应轨迹控制器框图[154]
Fig.12 L1 adaptive trajectory control architecture of long-endurance UAV[154]
