Инженеры Самарского университета имени Королева использовали ИИ для проектирования воздушного винта для малых беспилотников. По результатам испытаний экспериментального образца тяга выросла на 15,9%, а уровень шума снизился на 6 дБ по сравнению со стандартным двухлопастным винтом аналогичного размера.
Здесь ИИ применили не для управления дроном, а для инженерной оптимизации. Нейросеть обучили на базе аэродинамических характеристик профилей, после чего она помогла подобрать геометрию винта с лучшим балансом между тягой, энергоэффективностью и шумом.
Обычно шум винтов пытаются снижать за счёт изменения формы законцовок лопастей. Такой подход усложняет геометрию детали и делает производство дороже, а прирост общей энергоэффективности может быть небольшим — около 1–3% по сравнению с традиционными конструкциями.
В Самарском университете пошли другим путём: использовали нейросеть для построения методологии проектирования геометрии воздушных винтов. В результате получился оптимизированный двухлопастной винт, рассчитанный сразу по нескольким параметрам — тяге, энергоэффективности и акустическим характеристикам.
Снижение шума для БПЛА важно не только с точки зрения комфорта. Шум означает, что часть энергии рассеивается в движительной системе, а значит, снижается общая эффективность аппарата. Для малых дронов это особенно чувствительно: запас энергии ограничен, а каждая доработка винта влияет на дальность, устойчивость и полезную нагрузку.
Разработка также ложится в более широкий тренд импортозамещения комплектующих для беспилотников. Российская отрасль БПЛА всё ещё зависит от импортных деталей, в том числе прочных и недорогих пропеллеров. Поэтому улучшение геометрии, материалов и способов производства винтов становится не менее важным, чем развитие электроники или софта.
Автор: a-EraAInews
