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【Optomet激光测振】赋能无人机创新测试

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引言








随着美国联邦航空管理局(FAA)及全球监管框架的日益完善,无人机产业正步入一个前所未有的爆发期,预计未来几年内将突破百亿美元市场规模。在这一背景下,如何确保无人机的可靠性、安全性及静音运行,成为了行业关注的焦点。


     
     
     


无人机技术挑战与需求升级

 

商用无人机正在填补军用和娱乐用无人机之间的技术空白。它们需要满足对可靠性、安全性、低噪音的严格要求,并提供高性价比方案。此外,以下趋势愈发明显:

01

高度自主化与长续航

依托先进传感器与智能功能集成,实现长距离自主飞行。


02

任务级成像稳定性

确保机载载荷在各种动态环境下输出稳定的高分辨率图像。


03

严格的噪声控制

针对城市低空运行环境,必须优化螺旋桨与电机的声学特征,以符合噪声法规。



Optomet

精准测试,赋能无人机创新



无人机设计师依靠精确的仿真模型来优化性能。Optomet 的全数字非接触式振动测试系统可提供极高精度的模态验证结果,帮助工程师在满足行业标准的同时,大幅减少原型迭代次数。控制振动水平的核心意义在于:

01


声学优化: 识别并抑制引起高频尖锐噪声的振动源。

02


图像稳定: 消除机身振动对相机云台的干扰,确保图像清晰度。

03


结构耐久性: 预防因动态疲劳引起的结构失效,降低运营风险。

Optomet 的激光测振技术能够针对整机及微小部件开展深度模态分析。特别是其SWIR(短波红外)技术,即便面对无人机常用的碳纤维等暗色吸光材料,无需粘贴反光膜即可获取高质量信号。


利用 Optomet Classic SCAN 扫描激光测振仪获取的无人机机身在特定频率下的振型

   
   

Optomet 的SMART 3D SCAN全场测振方案,可从多侧面、多角度自动捕获复杂的动态响应。由于采用了全数字信号链,系统具备极高的动态范围,能够同时捕捉大幅度结构摆动和极微小的机械高频振动。

 


图2

灵活的SMART 3D SCAN布置即可进行模态测试

 
   

核心赋能技术亮点

   

Part.1

全数字信号处理:信号从采集到输出全程数字化,消除了模拟电路带来的漂移与噪声,确保了最高的数据完整性。

Part.2

超高灵敏度:采用SWIR短波红外技术,激光输出功率与信号信噪比远超传统激光器。这意味着在测试深色碳纤维、粗糙表面或远距离目标时,无需任何表面处理即可获得纯净信号。

Part.3

即点即测与自动化:配合直观的软件界面,用户可快速建立扫描网格。对于复杂形状,系统可自动计算正交振动矢量(X, Y, Z),提供真实的3D动力学视图。

Part.4

极高频率响应:支持从DC到数MHz的频率范围,完美覆盖无人机从低频机身晃动到高频电机电磁噪声的全部频谱。

   
       

结语

随着无人机行业步入爆发期,Optomet 为设计与测试工程师提供了不可或缺的精密工具。无论是追求更长的飞行寿命,还是更安静的运行表现,Optomet 的非接触式测量方案都能提供最真实、最精准的数据支持。


作为 Optomet 的官方合作伙伴,我们不仅提供业界领先的测量设备,还为您提供:

• 定制化方案: 针对您的特定无人机型号提供测试咨询;

• 专业测试服务: 提供现场上门测量与数据分析支持;

• 灵活租赁: 提供设备租赁及试用方案,满足短期项目需求。

来源:懿朵科技
振动疲劳电路航空声学电机材料控制无人机
著作权归作者所有,欢迎分享,未经许可,不得转载
首次发布时间:2026-01-27
最近编辑:7月前
懿朵科技
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基于Powerflow的流动阻挡单频噪声控制优化分析

引言 在通风与空调系统领域,低速轴流风扇产生的单频噪声一直是影响用户体验与环境质量的关键因素。本案例对低速轴流风扇在冷却与空调系统中产生的单频噪声问题展开研究,懿朵科技携手达索系统,研究揭示了基于Powerflow的流动阻力控制技术在单频噪声优化方面的进展。项目背景与挑战 传统降噪方法如非对称叶片布局虽有一定效果,但往往会影响气动性能并可能增加宽带噪声。近年来,上游周期性流动障碍物作为一种被动控制技术被提出,实验显示其能有效抑制单频噪声且不影响整体性能,但其降噪机理尚未明确,优化设计仍依赖实验试错。因此,本研究旨在通过数值模拟与实验相结合的方式,系统揭示其降噪机制并提出高效的优化设计方法。 一、研究对象本案例以一台9叶片低速轴流风扇为研究对象,其设计转速为2500 rpm,流量为2500 m³/h。为增强单频噪声特性,在风扇下游布置了圆柱形定子杆。控制装置为安装在风扇上游的正弦波形障碍物,波瓣数量与叶片数相同。研究重点是通过优化障碍物的波瓣振幅和角位置,实现对叶片通过频率(BPF)处单频噪声的有效抑制。 图1 带下游棒状定子与外部阻挡的受控轴流风机系统二、分析方法研究采用数值模拟与实验验证相结合的方法。实验在全消声风洞中进行,使用麦克风阵列测量远场噪声,同步监测风扇气动性能。通过对比不同波瓣振幅和旋转速度下障碍物的降噪效果,验证数值模拟的准确性并优化设计参数。 图2 实验装置数值模拟基于格子玻尔兹曼方法(LBM),能够直接模拟噪声的产生与传播,计算网格精细,关键区域分辨率达0.5 mm。优化流程设计为最多6次模拟,包括无障碍物基准模拟、旋转障碍物模拟(用于分离噪声源)和静态障碍物验证模拟。 图3 实验和仿真对比三、技术亮点与成果1) 高效数值模拟:项目采用格子玻尔兹曼方法(LBM)进行数值模拟,该技术能够直接模拟噪声的产生与传播,计算网格精细至关键区域分辨率达0.5 mm,确保了模拟结果的准确性。2) 明确降噪机理:研究发现,障碍物波瓣后方产生的涡环结构与叶片相互作用后,在叶片前缘形成次生噪声源,通过与主噪声源抵消实现降噪。3) 优化设计参数:通过系统研究,懿朵科技确定了最优波瓣振幅和角位置,实现了在BPF处10–15dB的显著噪声衰减。同时,验证了障碍物的频率选择性和次生源声压级与波瓣振幅的线性关系。 图4 不同形式障碍物下声功率谱对比4) 气动性能影响小:实验结果表明,障碍物对风扇压升的影响仅为3–5%,几乎不影响系统的整体性能,展现了该技术良好的工程应用前景。 图5不同叶瓣幅值声压级对比四、结语项目在全消声风洞中进行实验验证,使用麦克风阵列精确测量远场噪声,并同步监测风扇气动性能。通过对比不同波瓣振幅和旋转速度下的降噪效果,验证了数值模拟的准确性,并进一步优化了设计参数。此外,研究还提出了角度修正公式,以补偿旋转引起的尾流偏转,确保了优化设计的高精度。未来,懿朵科技将继续致力于振动与噪声控制领域的研究与创新,为客户提供更加优质的技术支持与解决方案。来源:懿朵科技

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