ВЛИЯНИЕ КОНСТРУКТИВНЫХ ЗАЗОРОВ НА АЭРОДИНАМИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ КОНВЕРТОПЛАНА ТИПА «БАРС» ДЛЯ ЗАДАЧ АГРАРНОГО МОНИТОРИНГА
УДК: 629.735.5 DOI: 10.31588/2073-0462-2026-21-2-79-87 EDN: LDSBFG
Ключевые слова:
беспилотные летательные аппараты, конвертоплан, дронопорт, аэродинамическое качество, агромониторинг, точное земледелие, VTOL-платформыАннотация
Технологии точного земледелия требуют регулярного высокодетального мониторинга сельхозугодий с получением сопоставимых карт состояния посевов. Гибридные беспилотные аппараты вертикального взлета и посадки (конвертопланы) являются перспективным инструментом для решения этих задач, однако их эксплуатация в инфраструктуре дронопортов предъявляет особые требования к конструкции, в частности к технологическим зазорам в системе раскрытия балок силовой установки и люков. Цель работы — численное моделирование влияния конструктивных зазоров на аэродинамические характеристики конвертоплана «БАРС», оценка их влияния на эксплуатационные показатели аграрного мониторинга и выработка инженерных рекомендаций. Исследование выполнено с использованием 3D-модели и пакета ANSYS Fluent. Рассмотрены три варианта зазоров: 0, 10 и 30 мм. Установлено, что щелевые утечки в зоне «люк — обшивка» приводят к образованию вихревых структур и зон отрыва потока, вызывая снижение аэродинамического качества K. Максимальное K уменьшается с 13,1 (0 мм) до 9,8 (10 мм) и 6,6 (30 мм), рост сопротивления достигает 10 — 40%. В пересчете на эксплуатационные показатели это соответствует сокращению длительности вылета на 9–13% (при зазоре 10 мм) и на 29% (при зазоре 30 мм). Обследуемая площадь за один вылет снижается на 11 — 18 га и 35 — 40 га соответственно. Удельная стоимость мониторинга возрастает: при зазоре 10 мм — до 71 — 75 руб./га (эконом-сегмент) и 440–575 руб./га (высокая детализация); при зазоре 30 мм — до 92–107 руб./га и 564–705 руб./га соответственно. Минимизация технологических зазоров и применение уплотняющих решений в узлах люков являются критически важными мерами, обеспечивающими производительность, регулярность облетов и экономическую эффективность мониторинга.
Литература
1. Guebsi R., Mami S., Chokmani K. Drones in precision agriculture: a comprehensive review of applications, technologies, and challenges // Drones. 2024. Vol. 8. No. 11. Article 686. doi: 10.3390/drones8110686.
2. Agrawal J., Arafat I. Transforming farming: a review of AI-powered UAV technologies in precision agriculture // Drones. 2024. Vol. 8. No. 11. Article 664. doi: 10.3390/drones8110664.
3. Техника и технология поверхностного улучшения пойменных лугов Республики Татарстан / Ф. Н. Сафиоллин, А. Р. Валиев, М. М. Хисматуллин и др. // Вестник Казанского государственного аграрного университета. 2023. Т. 17. № 4 (68). С. 50-55. doi: 10.12737/2073-0462-2023-50-55.
4. A systematic review on the application of UAV-based thermal remote sensing for assessing and monitoring crop water status in crop farming systems / H. S. Ndlovu, J. Odindi, M. Sibanda, et al. // International Journal of Remote Sensing. 2024. Vol. 45. No. 15. P. 4923-4960. doi: 10.1080/01431161.2024.2368933
5. Беляева А. С., Никитина А. А. О проблемах и перспективах цифровой трансформации отечественного АПК // Достижения науки и техники АПК. 2023. Т. 37, № 1. С. 34-40. doi: 10.53859/02352451_2023_37_1_34.
6. Machine learning methods for precision agriculture with UAV imagery: A review / T. B. Shahi, C.-Y. Xu, A. Neupane, et al. // Electronic Research Archive. 2022. Vol. 30. No. 12. P. 4277-4317. doi: 10.3934/era.2022218.
7. Design and validation of a new tilting rotor VTOL drone: structural optimization, flight dynamics, and PID control / H. Gong, W. He, S. Hou, et al. // Sensors. 2025. Vol. 25. No. 11. Article 3537. doi: 10.3390/s25113537.
8. A review on vertical take-off and landing (VTOL) tilt-rotor and tilt-wing unmanned aerial vehicles (UAVs) / A. Misra, S. Jayachandran, S. Kenche, et al. // Journal of Engineering. 2022. Article 1803638. doi: 10.1155/2022/1803638
9. Grlj C. G., Krznar N., Pranjić M. A decade of UAV docking stations: a brief overview of mobile and fixed landing platforms // Drones. 2022. Vol. 6. No. 1. Article 17. doi: 10.3390/drones6010017.
10. Современное состояние зернового производства в Российской Федерации / Д. И. Файзрахманов, А. Р. Валиев, Б. Г. Зиганшин и др. // Вестник Казанского государственного аграрного университета. 2021. Т. 16. № 2 (62). С. 138-142. doi: 10.12737/2073-0462-2021-138-142.
11. Криулина Е. Н., Катков К. А., Оганян Л. Р. Методические подходы к прогнозированию урожайности зерновых культур в Ставропольском крае // Достижения науки и техники АПК. 2023. Т. 37, № 5. С. 85-90. doi: 10.53859/02352451_2023_37_5_85.
12. Государственное регулирование аграрного сектора в условиях санкций и развития цифровой экономики / Э. Ф. Амирова, И. Н. Сафиуллин, Л. Г. Ибрагимов и др. // Вестник Казанского государственного аграрного университета. 2019. Т. 14. № 3 (54). С. 133-137. doi: 10.12737/article_5db987940f8763.55129461.
13. Оптико-электронные высотомеры-скоростемеры на основе полупроводниковых лазеров для БПЛА / В. Г. Вильнер, А. И. Ларюшин, А. С. Рябокуль // Известия высших учебных заведений. Проблемы энергетики. 2015. № 5-6. С. 127-133.
14. Экономическая эффективность применения беспилотных летательных аппаратов как элемента цифровизации растениеводства / Ю. И. Бершицкий, А. Р. Сайфетдинов, А. А. Максименко, Д. А. Елфимов // Вестник Академии знаний. 2024. № 2(61). С. 66-69.
1. Guebsi R, Mami S, Chokmani K. Drones in precision agriculture: a comprehensive review of applications, technologies and challenges. Drones. 2024; Vol.8. No.11. Article 686. doi: 10.3390/drones8110686.
2. Agrawal J, Arafat I. Transforming farming: a review of AI-powered UAV technologies in precision agriculture. Drones. 2024; Vol.8. No.11. Article 664. doi: 10.3390/drones8110664.
3. Safiollin FN, Valiev AR, Khismatullin MM. [Technique and technology for surface improvement of floodplain meadows of the Republic of Tatarstan]. Vestnik Kazanskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. 2023; Vol.17. 4 (68). 50-55 p. doi: 10.12737/2073-0462-2023-50-55.
4. Ndlovu HS, Odindi J, Sibanda M. A systematic review on the application of UAV-based thermal remote sensing for assessing and monitoring crop water status in crop farming systems. International Journal of Remote Sensing. 2024; Vol.45. No.15. 4923-4960 p. doi: 10.1080/01431161.2024.2368933
5. Belyaeva AS, Nikitina AA. [On the problems and prospects of digital transformation of domestic agro-industrial complex]. Dostizheniya nauki i tekhniki APK. 2023; Vol.37. 1. 34-40 p. doi: 10.53859/02352451_2023_37_1_34.
6. Shahi TB, Xu CY, Neupane A. Machine learning methods for precision agriculture with UAV imagery: a review. Electronic Research Archive. 2022; Vol.30. No.12. 4277-4317 p. doi: 10.3934/era.2022218.
7. Gong H, He W, Hou S. Design and validation of a new tilting rotor VTOL drone: structural optimization, flight dynamics, and PID control. Sensors. 2025; Vol.25. No.11. Article 3537. doi: 10.3390/s25113537.
8. Misra A, Jayachandran S, Kenche S. A review on vertical take-off and landing (VTOL) tilt-rotor and tilt-wing unmanned aerial vehicles (UAVs). Journal of Engineering. 2022; Article 1803638. doi: 10.1155/2022/1803638
9. Grlj CG, Krznar N, Pranjic M. A decade of UAV docking stations: a brief overview of mobile and fixed landing platforms. Drones. 2022; Vol.6. No.1. Article 17. doi: 10.3390/drones6010017.
10. Fayzrakhmanov DI, Valiev AR, Ziganshin BG. [Current state of grain production in the Russian Federation]. Vestnik Kazanskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. 2021; Vol.16. 2 (62). 138-142 p. doi: 10.12737/2073-0462-2021-138-142.
11. Kriulina EN, Katkov KA, Oganyan LR. [Methodological approaches to forecasting grain yields in Stavropol Krai]. Dostizheniya nauki i tekhniki APK. 2023; Vol.37. 5. 85-90 p. doi: 10.53859/02352451_2023_37_5_85.
12. Amirova EF, Safiullin IN, Ibragimov LG. [State regulation of the agricultural sector in the context of sanctions and digital economy development]. Vestnik Kazanskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. 2019; Vol.14. 3 (54). 133-137 p. doi: 10.12737/article_5db987940f8763.55129461.
13. Vilner VG, Laryushin AI, Ryabokul AS. [Optical-electronic altitude-speed meters based on semiconductor lasers for UAVs]. Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedeniy. Problemy energetiki. 2015; 5-6. 127-133 p.
14. Bershitskiy YuI, Sayfetdinov AR, Maksimenko AA, Elfimov DA. [Economic efficiency of using unmanned aerial vehicles as an element of digitalization of crop production]. Vestnik Akademii znaniy. 2024; 2(61). 66-69 p.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Категории
Лицензия
Copyright (c) 2026 Вестник Казанского государственного аграрного университета
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Метаданные научных статей, включая название, аннотацию, сведения об авторах, список литературы, идентификаторы и иные элементы библиографического описания для дальнейшего неограниченного использования, передаются в редакцию с правом их неограниченного использования на условиях открытой лицензии Creative Commons Attribution (CC BY).
