基于simulink模拟固定翼无人机简化燃油燃烧仿真

简介: 基于simulink模拟固定翼无人机简化燃油燃烧仿真

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。

🍎个人主页:Matlab科研工作室

🍊个人信条:格物致知。

更多Matlab仿真内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

⛄ 内容介绍

Brake specific fuel consumption (BSFC) is a parameter that reflects the efficiency of a combustion engine which burns fuel and produces rotational power (at the shaft or crankshaft). In automotive applications, BSFC is used to evaluate the efficiency of the internal combustion engines (ICE). The keyword “brake” is related to the use of a dynamometer (electrical brake) to measure the engine parameters (fuel mass flow rate, torque, etc.).

An internal combustion engine requires fuel and air to produce energy. The amount of fuel used is usually measured on a dynamometer, as a mass flow rate, in kilograms per second [kg/s]. This parameter can not be used to evaluate the efficiency of the engine because it is not obvious how much power we can extract from the fuel. Therefore by dividing the fuel mass flow rate [kg/s] to the engine output power [W], we obtain the brake specific fuel consumption [kg/J]:

⛄ 部分代码

clear

close all

clc


%% aero data

Sref=0.6 ;% m2


aero_UAV=xlsread('UAVdata.xlsx','A:C');

CL_uav=aero_UAV(:,1);

CD_uav=aero_UAV(:,2);


% polynomial for drag polar

DP=polyfit(CL_uav,CD_uav,2);

CD_fit=DP(1)*CL_uav.^2+DP(2)*CL_uav+DP(3);


%% propeller data

Dprop= 0.482 ;%m

J=xlsread('UAVdata.xlsx','P3:P16');


%% CP vs J coeff

p0=0.03840634;

p1=0.04503419;  %x

p2=-0.06173971; %x2

p3=-0.06297906; %x3


%% engine data

load engine_data.mat


[C,h]=contourf(xx,yy,Zeng,'LevelList',300:20:600);

clabel(C,h)

hold on

[C1,h1] =contour(xx,yy,Zeng,'LevelList',600:100:3000);

clabel(C1,h1);

xlabel('RPM')

ylabel('Engine torque')

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献


⛳️ 代码获取关注我

❤️部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料


相关文章
基于SVPWM的飞轮控制系统的simulink建模与仿真
本课题基于SVPWM的飞轮控制系统的Simulink建模与仿真,利用MATLAB2022a实现。SVPWM通过在αβ坐标系中表示三相电压矢量,精确追踪圆形电压空间矢量轨迹,提高直流母线电压利用率和输出电压谐波质量,增强电机转矩密度和效率。仿真结果显示系统性能优越,能量转换效率高,谐波含量低,电机运行平稳,响应快速,适用于储能需求动态调整,显著提升飞轮储能系统的整体性能。
基于四象限比例积分控制器的直流电机控制系统simulink建模与仿真
本课题基于四象限比例积分(PI)控制器,对直流电机控制系统进行Simulink建模与仿真。通过MATLAB2022a实现,系统可在四个象限内运行:正转/反转及正向/反向制动。PI控制器确保了速度和位置的精确控制,有效消除稳态误差并快速响应设定点。仿真结果显示了系统的稳定性和控制精度,适用于工业应用。
基于模糊PID控制器的汽车电磁悬架控制系统simulink建模与仿真
本课题基于MATLAB2022a,利用Simulink建模与仿真,研究了基于模糊PID控制器的汽车电磁悬架控制系统。该系统融合了模糊逻辑的非线性处理能力和PID控制器的稳定性与快速响应特性,以提高车辆行驶的舒适性和操控性能。通过动态调整悬架刚度和阻尼系数,适应不同路面条件和驾驶需求。仿真结果显示,模糊PID控制器显著优于无控制器和LQG控制器,在复杂路况下表现出更好的自适应控制能力,提升了车辆平稳性和应对紧急工况的能力。
基于模糊控制的AMT自动变速汽车换档智能控制系统simulink建模与仿真
本课题基于模糊控制理论,利用MATLAB2022a的Simulink工具对AMT自动变速汽车换挡智能控制系统进行建模与仿真。系统输入为车速V、加速度Ac和发动机转速a,输出为目标挡位。通过模糊化、规则库、推理和解模糊化四个步骤,实现对非线性、不确定系统的智能控制,模拟经验丰富的驾驶员选择最佳挡位,以平衡动力性、经济性和驾驶舒适性。仿真结果显示了不同工况下的换挡策略,验证了系统的有效性和可行性。
|
4月前
|
算法 调度 SoC
基于飞轮和蓄电池的混合储能充放电控制系统simulink建模与仿真
本研究针对基于飞轮和蓄电池的混合储能充放电控制系统进行Simulink建模与仿真,通过改进控制算法显著提升系统性能。仿真结果显示,改进后的算法不仅提高了充电效率,缩短了充电时间,还优化了电池从放电到充电的切换过程,有效减少了电流过冲现象,延长了蓄电池的使用寿命。此外,飞轮储能的速度和稳定性也得到了明显改善。系统采用MATLAB2022a版本进行开发,详细介绍了飞轮和蓄电池储能系统的原理及其数学模型。
风储微网虚拟惯性控制系统simulink建模与仿真
风储微网虚拟惯性控制系统通过集成风力发电、储能系统等,模拟传统同步发电机的惯性特性,提高微网频率稳定性。Simulink建模与仿真结果显示,加入虚拟惯性控制后,电压更平缓地趋于稳定。该系统适用于大规模可再生能源接入,支持MATLAB2022a版本。
|
8月前
|
算法
基于MPPT最大功率跟踪算法的涡轮机控制系统simulink建模与仿真
**摘要:** 本课题构建了基于Simulink的涡轮机MPPT控制系统模型,采用爬山法追踪最大功率点,仿真展示MPPT控制效果、功率及转速变化。使用MATLAB2022a进行仿真,结果显示高效跟踪性能。MPPT算法确保系统在不同条件下的最优功率输出,通过调整涡轮参数如转速,匹配功率-转速曲线的峰值。该方法借鉴自光伏系统,适应涡轮机的变速操作。
|
5月前
|
Web App开发
风力发电电网系统的simulink建模与仿真
本课题基于MATLAB2022a的Simulink平台,对风力发电电网系统进行建模与仿真。系统通过叶片捕获风能,转化为机械能再转化为电能,风速与输出功率关系遵循伯努利定律和叶素理论。电力电子变换器将交流电转换为适合电网接入的电压和频率,并网控制策略确保系统与电网同步。
太阳能光伏电池的simulink建模与仿真
本课题研究了太阳能光伏电池在不同光照温度和光照强度下的Simulink建模与仿真,分析了光伏电池的U-I特性和P-V特性曲线。通过MATLAB 2022a进行仿真,展示了不同温度下的特性曲线变化,揭示了温度对光伏电池性能的影响。核心原理包括光生电效应、PN结的形成与工作机理,以及载流子的产生、分离和收集过程。
|
4月前
|
传感器 算法
基于MPPT的风力机发电系统simulink建模与仿真
本课题基于最大功率点跟踪(MPPT)技术,对风力机发电系统进行Simulink建模与仿真。通过S函数实现MPPT算法,实时监测和调整风力发电机的工作状态,使其始终工作在最佳效率点,从而最大限度地利用风能,提高风力发电效率。系统包括风速传感器、发电机状态监测模块、MPPT控制器、发电机驱动系统及反馈回路,确保闭环控制的稳定性和准确性。