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Page 2. Plan. Introduction : contexte et positionnement de l'
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1. Modélisation et contrôle du vol d’un microdrone à ailes battantes
2. Page 2 Plan Introduction : contexte et positionnement de l’étude
Développement du modèle de simulation OSCAB
Optimisation des cinématiques
Commande en boucle fermée
Conclusion et perspectives
3. Page 3 Plan Introduction : contexte et positionnement de l’étude
Développement du modèle de simulation OSCAB
Optimisation des cinématiques
Commande en boucle fermée
Conclusion et perspectives
4. Page 4 Définition et contexte Microdrone
Engin volant autonome, d’une envergure inférieure ou égale à 15 cm, conçu pour l’observation et la reconnaissance
5. Page 5 Positionnement de l’étude
6. Page 6 Plan Introduction : contexte et positionnement de l’étude
Développement du modèle de simulation OSCAB
Optimisation des cinématiques
Commande en boucle fermée
Conclusion et perspectives
7. Page 7 Choix du type de modélisation Deux approches possibles de modélisation :
8. Page 8 Modèle de simulation OSCAB (Outil de Simulation de Concept à Ailes Battantes) Entrées du modèle :
lois de mouvement des ailes (fonctions arbitraires du temps)
Sorties :
position et vitesse du corps (6 ddl)
Calcul local des grandeurs et efforts aérodynamiques (méthode 2D par tranches)
? Nécessité de modèles aérodynamiques des effets spécifiques au vol battu
9. Page 9 Weis-Fogh (1973) : mise en évidence des phénomènes aérodynamiques instationnaires permettant de résoudre le paradoxe bumblebees can’t fly
Dickinson et al. (1999) : montage Robofly : maquette d’aile d’insecte battant dans de l’huile, simulant l’écoulement autour d’une aile réelle à iso-Reynolds Travaux antérieurs sur la compréhension du vol animal
10. Page 10 Modèle de simulation OSCAB Hypothèses de modélisation :
Ailes rigides et de masse nulle
Efforts aérodynamiques négligés sur le corps principal
11. Page 11 Géométrie et notations
12. Page 12 Aperçu du modèle ex. : calcul 2D par tranches :
13. Page 13 Résultats de simulation et validation (1/3)
14. Page 14 Résultats de simulation et validation (2/3)
15. Page 15 Résultats de simulation et validation (3/3)
16. Page 16 Modèle de simulation OSCAB - Synthèse Réalisation d’un modèle de simulation orienté mécanique du vol pour un microdrone à ailes battantes
Recalage vis-à-vis de mesures expérimentales
Décomposition phénoménologique et modèles aérodynamiques perfectibles mais approche suffisante pour l’étude de la dynamique et du contrôle du vol
17. Page 17 Plan Introduction : contexte et positionnement de l’étude
Développement du modèle de simulation OSCAB
Optimisation des cinématiques
Commande en boucle fermée
Conclusion et perspectives
18. Page 18 Étude en boucle ouverte Modèle validé à partir de cinématiques arbitraires ou basées sur des résultats donnés par la littérature (Robofly)
Manque de données sur la cinématique du colibri
Pas d’extrapolation possible à partir des résultats obtenus sur les insectes (domaines de Reynolds différents)
19. Page 19 Optimisation des cinématiques Problème d’optimisation :
Définition d’un critère
Portance moyenne en vol stationnaire
Traînée en valeur moyenne quadratique
...
Choix de paramètres à optimiser
Recherche d’une fonction optimale f*(t) mais méthodes d’optimisation fonctionnelle peu adaptées
Nécessité d’un paramétrage qui ne restreint pas trop l’espace de recherche (? permettre la représentation d’une grande variété de formes de signaux)
Optimisation des paramètres ? Cinématiques optimales
20. Page 20 Représentation des cinématiques (1/2) Deux méthodes envisageables pour la paramétrisation des cinématiques :
21. Page 21 Représentation des cinématiques (2/2) Détermination de la structure du réseau
Assurer un compromis entre la complexité du réseau (? nombre de paramètres) et le nombre de fonctions représentables
Apprentissage de cinématiques variées de battement et de rotation par différentes structures de réseaux
Structures minimales obtenues :
22. Page 22 Choix de la méthode d’optimisation (1/2) Difficultés de convergence des méthodes classiques (gradient, SQP…)
? Présence d’optima locaux
23. Page 23 Choix de la méthode d’optimisation (2/2) Utilisation de méthodes heuristiques pour s’affranchir des optima locaux
Méthodes disponibles :
Algorithmes génétiques
Recherche aléatoire adaptative
Recuit simulé ...
Avantages : simplicité de programmation, convergence théorique garantie
Inconvénients : réglage des paramètres d’exploration
24. Page 24 Résultats d’optimisation – Rotation ?(t)
25. Page 25 Résultats d’optimisation – Battement ?(t)
26. Page 26 Résultats d’optimisation – Battement ?(t), critère pondéré
27. Page 27 Plan Introduction : contexte et positionnement de l’étude
Développement du modèle de simulation OSCAB
Optimisation des cinématiques
Commande en boucle fermée
Conclusion et perspectives
28. Page 28 Vers une commande en boucle fermée Forte complexité du modèle de simulation (non-linéarités, matrices de changement de repère…)
29. Page 29 Utilisation d’un modèle moyen Solution originale proposée :
Rechercher un modèle simplifié pour le calcul de la commande (modèle de synthèse)
Assimiler les états à leur valeur moyenne sur une période
Calculer et appliquer la commande une fois par période
30. Page 30 Recherche de modèle(s) de synthèse Hypothèses de simplification pour l’écriture de modèle(s) de synthèse :
Plan de battement horizontal ? ?g,d(t) = ?/2 ? t
(cf. vol stationnaire insectes et colibri)
Vol dans un plan de symétrie longitudinal
3 degrés de liberté (vertical, tangage, horizontal)
Mouvements des ailes symétriques : ?g(t) = ?d(t) ; ?g(t) = ?d(t)
Mouvements supposés découplés ? études séparées de la commande selon les 3 d.d.l.
Une seule tranche par aile
Puis application de la commande sur le modèle initial complet (nécessité d’une commande suffisamment robuste)
31. Page 31 Modélisation selon l’axe vertical (1/2) Choix des vecteurs d’état et de commande :
État : position et vitesses verticales
32. Page 32 Modélisation selon l’axe vertical (2/2) Application : équations de l’évolution verticale
33. Page 33 Méthode du backstepping Systèmes en cascade de la forme :
34. Page 34 Structure de la boucle fermée
35. Page 35 Commande selon l’axe vertical
36. Page 36 Commande selon l’axe de tangage (1/3)
37. Page 37 Commande selon l’axe de tangage (2/3)
38. Page 38 Commande selon l’axe de tangage (3/3)
39. Page 39 Commande selon l’axe horizontal
40. Page 40 Autres points abordés Reconstruction de la vitesse verticale à l’aide d’un observateur non linéaire par modes glissants
? Intérêt : substituer à des capteurs matériels des capteurs logiciels
Utilisation en boucle fermée des cinématiques optimales modélisées par RN
Réduction du nombre de paramètres de commande pour le mouvement vertical
ex. : commande en amplitude de battement (?m) seul, ou en déphasage (??) seul
Difficultés de convergence, du fait du non-découplage entre les fonctions d’équilibrage du poids et de suivi de la consigne
41. Page 41 Plan Introduction : contexte et positionnement de l’étude
Développement du modèle de simulation OSCAB
Optimisation des cinématiques
Commande en boucle fermée
Conclusion et perspectives
42. Page 42 Conclusion (1/2) Développement du modèle de simulation OSCAB
Capacité d’un modèle basé sur une approche locale à reproduire correctement les efforts exercés sur un microdrone à ailes battantes
Prise en compte de représentations analytiques exactes de cinématiques quelconques
Avantages offerts par la structure modulaire
Intérêt du couplage RN/AG pour l’optimisation des cinématiques
Confirmation de résultats expérimentaux sur l’influence du déphasage de la rotation
Faible nombre de paramètres
Gain de portance totale
43. Page 43 Conclusion (2/2) Réalisation d’une commande en boucle fermée
Utilisation d’une commande non linéaire
Commande calculée à partir d’un modèle moyen discret
Bonnes performances sur les plans dynamique (rapidité) et statique (précision)
44. Page 44 Perspectives et travaux futurs Modélisation
Recalage des modèles aérodynamiques à partir des mesures expérimentales dans le cadre de REMANTA
Introduction de la déformation des ailes et des effets aéroélastiques associés
Optimisation des cinématiques
Approche multicritère
Commande en boucle fermée
Approches multimodèles pour le contrôle selon les 6 degrés de liberté
Modèle hybride « boîte grise », associant RN pour la modélisation des phénomènes mal connus (effets aéro) et modèles de connaissances (équations mécaniques)
45. Page 45 Questions