2021 Fiscal Year Annual Research Report
Morphing-wing-structure control based on lift load monitoring by integrating optical fiber sensing and deep reinforcement learning
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19K04850
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| Research Institution | Japan Aerospace EXploration Agency |
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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)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 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 |
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| 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。
変形機構を有すると、複雑な構造・形状の負荷の予測や、構造強度の確保が難しくなる。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、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、昨年度に製作・完成した可変翼模型を用いて風洞試験を行った。可変翼は鳥の筋骨格を模した主構造を有しており、10枚の羽が骨格の動きに連動して開閉する。翼の展開・羽根の開傘に応じて、迎角に対する揚力・抗力曲線が変化することが確認された。特に失速前後の特性が変化し、翼を開くほど失速後に揚力を保持できることが判明した。これは鳥が着陸時に翼を開くことの合理的な説明となりえる現象を捉えており、今後、変形翼を応用したしなやかな飛行を実現するための重要な基礎データとなった。
本研究全体を通じ、機械学習・深層強化学習により構造負荷を実測し、負荷を制御する技術を構築した。これは多舵面翼を用いた風洞試験により、実験的に実証できた。加えてより大きく、鳥のように形状を変える可変翼を設計・製作し、風洞試験に供すことで、空気力変化を観測できた。これら技術を統合し、より高度な飛行が実現しうる期待を示すことができた。
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