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2020 Fiscal Year Research-status Report

Morphing-wing-structure control based on lift load monitoring by integrating optical fiber sensing and deep reinforcement learning

Research Project

Project/Area Number 19K04850
Research InstitutionJapan Aerospace EXploration Agency

Principal Investigator

和田 大地  国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構, 航空技術部門, 研究開発員 (10770480)

Project Period (FY) 2019-04-01 – 2022-03-31
Keywords可変翼 / 光ファイバセンサ / 深層強化学習 / 機械学習 / 荷重同定 / 荷重低減 / 風洞試験
Outline of Annual Research Achievements

鳥のように翼の形状や面積を変形させる構造を持った翼を、可変翼という。可変翼を無人機に応用することで、新しい飛び方が可能になる。ピンポイントで着陸することや、空を長い時間帆翔し続けること、強風・悪天候でも安全に飛行することなどである。捜索や観測、擬似衛星など、新たな航空機能・将来産業へのインパクトが期待されている。
一般的にも強度設計・保証はモノの実現において不可欠だが、可変翼ではことさら重要な技術課題となる。駆動部・リンク部・大変形部などで構造負荷がクリティカルになるからだ。加えて複雑な構造・形状から、負荷の予測も難しい。一方、事前に余裕を持たせる設計のみに依存した対処では、重量増を招き、可変翼採用の効果・意義を消滅させてしまう。
そこで本研究では、“構造負荷を実測する技術”と“負荷を制御する技術”を構築・統合して、可変翼を用いた飛行技術の実現に貢献する。
本年度の研究では、風洞試験に供する可変翼模型の設計および製作を完了した。設計された可変翼は片翼で10枚の羽根を有し、翼の展開に連動したリンク機構で重なりあったり離れたりする。翼の面積が変化するため、飛行中の揚力や翼表面の空気の流れを変化させることができる。展開に加え、翼の根本(鳥の肩に相当)をツイストする変形モードと前後にスイープする変形モードの3可変モードを統合した。ローリングモーメント・ピッチングモーメントを生成でき、操舵面がなくても鳥の翼のように飛行を制御できる狙いがある。
可変翼の骨格にはカーボン繊維強化複合材(CFRP)、羽根のスキンにはガラス繊維強化複合材(GFRP)を用いて、軽量化・高剛性化を実現した。5つのサーボで両翼の可変モードをすべて制御できる模型とし、風洞試験に向けてサーボ制御・分力取得を行う実験系を構築した。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

可変翼の設計を行い、鳥の翼のように開閉・ツイスト・スイープする3つの変形モードを統合したモデルを構築した。製作を行い、可変駆動が設計通りに動作することが確認できた。可変翼の荷重試験も行い、風洞試験に供することができるレベルの強度・剛性を確認できた。
風洞試験をする際に必要な分力器や模型支持治具を構築した。これらのデータ入出力、および模型の可変駆動サーボを制御するための信号系も構築し、動作を確認できた。風洞試験に必要なハードウェア・ソフトウェア環境を揃えることができた。
来年度に風洞試験を実施できる見込みが得られたため、進捗として順調だと言える。

Strategy for Future Research Activity

2021年度は可変翼の風洞試験を行う。可変駆動による空力変化を観測し、翼の変形による飛行性能への効果を示す実証試験となる。
また可変構造や飛行を制御する深層用過学習アルゴリズムを構築する。特に非線形な空力応答やモデルの不確かさを想定し、ロバストに制御できるニューラルネットワークを生成する。シミュレーションと実験を通して、手法の適用性を評価する。

  • Research Products

    (3 results)

All 2021 2020

All Journal Article (2 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results,  Peer Reviewed: 2 results,  Open Access: 2 results) Presentation (1 results)

  • [Journal Article] Unmanned Aerial Vehicle Pitch Control Using Deep Reinforcement Learning with Discrete Actions in Wind Tunnel Test2021

    • Author(s)
      Wada Daichi、Araujo-Estrada Sergio A.、Windsor Shane
    • Journal Title

      Aerospace

      Volume: 8 Pages: 18~18

    • DOI

      10.3390/aerospace8010018

    • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
  • [Journal Article] Smart wing load alleviation through optical fiber sensing, load identification, and deep reinforcement learning2020

    • Author(s)
      Wada Daichi、Tamayama Masato、Murayama Hideaki
    • Journal Title

      Engineering Research Express

      Volume: 2 Pages: 045004~045004

    • DOI

      10.1088/2631-8695/abbb59

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Presentation] 飛行試験におけるひずみ分布計測結果と有限要素解析との比較(その2)2020

    • Author(s)
      佐野 洋一, 有薗仁, 井川寛隆, 和田大地
    • Organizer
      第62回構造強度に関する講演会

URL: 

Published: 2021-12-27  

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