Radimir Y. Yanev жана Ingo Staack иштеп чыккан изилдөө electric vertical take-off and landing (eVTOL) учактарынын концептуалдык дизайнында көптөгөн ар түрдүү конфигурацияларды тез баалоо үчүн интеграцияланган өлчөмдөө жана performance analysis алкагын сунуштайт. Ыкма vehicle components геометриялык sizingин, flight mission analysisти, battery sizingди power жана energy requirement негизинде жана component-based mass estimationди бир iterative loop ичинде бириктирет. Verification resultsте rotor/propeller solidity үчүн mean absolute percentage error %7,5, hover power үчүн %8,0 болгон; battery discharge model experimental data менен салыштырылганда new cell discharge depthте болжол менен %5, end-of-life conditionда болсо %1ден аз deviation көрсөткөн. NASA reference designs менен vehicle-level comparisonда maximum take-off mass deviation Quadrotor үчүн %0,6, Lift + Cruise үчүн %3,2 деңгээлинде.

Изилдөөнүн негизги билдирүүсү low-fidelity, бирок physical relationshipsти сактаган modeling approach early eVTOL design spaceти тез тарылтуу үчүн колдонулушу мүмкүн экендиги. Бирок method final aerodynamic design, detailed structural verification, certification же real flight performance үчүн иштелип чыккан эмес. Propeller model tip losses, non-uniform flow, rotor–wing жана rotor–rotor interactions сыяктуу higher-order aerodynamic effectsти деталдуу чечпейт; battery model болсо temperature, aging, cell balancing жана degradation mechanismsти түз моделдебейт.

Изилдөөнүн eVTOL design жагынан маанилүү жактарынын бири total battery energyге гана карабагандыгы. Vertical take-off, transition flight жана landing сыяктуу high-power sections менен cruise flight energy requirements бир mission profile ичинде эсептелет. Өзгөчө landing phaseда battery state of charge төмөндөгөн учурда кайра high power талап кылынышы battery sizingди Wh/kg менен гана жасоо жетишсиз болушу мүмкүн экенин көрсөтөт.

eVTOL designдагы негизги көйгөй эмне?

Distributed electric propulsion systems классикалык helicopter же fixed-wing aircraftка салыштырмалуу кыйла кең configuration space түзөт. eVTOL designда rotor count, rotor diameter, wing geometry, vertical flight жана cruise үчүн separate же shared propulsion elements колдонуу, battery size, motor power, mission range жана landing-area size бири-биринен көз каранды эмес. Мисалы, кичине rotorлор vehicle footprintти азайтышы мүмкүн; бирок disk loadingди көтөрүп hover powerди көбөйтүшү мүмкүн. Higher hover power чоңураак motor жана battery талап кылышы мүмкүн; increased battery mass болсо total take-off massты кайра өстүрөт.

Изилдөө иштеп чыккан framework так ушул feedback design problemди чечет. Vehicle бир жолу fixed parameters менен эсептелбейт; maximum take-off mass (MTOM) жана required battery capacity convergence болгонго чейин component sizing, mission analysis, battery sizing жана mass estimation кайталанат.

Propeller sizing эмне үчүн designдын борборунда?

Vertical flight жасаган eVTOLда rotor же lift propellerлердин disk loadingи hover учурунда required powerге түз таасир берген негизги variablesдин бири. Изилдөөдө ар VTOL propeller үчүн design thrust maximum take-off mass, gravitational acceleration, propeller count жана %10 maneuver margin менен аныкталат:

\[ T_{\mathrm{prop,des}} = \frac{k_{\mathrm{maneuver}}\,m_{\mathrm{MTO}}\,g} {N_{\mathrm{prop,VTOL}}} \]

Бул жерде \(T_{\mathrm{prop,des}}\) бир VTOL propellerдин design thrustы; \(k_{\mathrm{maneuver}}\) maneuver marginди, \(m_{\mathrm{MTO}}\) maximum take-off massты, \(g\) gravitational accelerationды жана \(N_{\mathrm{prop,VTOL}}\) vertical flightта колдонулган propeller countту билдирет.

Propeller radius мүмкүн болушунча чоң тандалат, бирок landing-area geometric limits жана propellerлер ортосундагы required clearance бул өлчөмдү чектейт. Бул approachтун максаты disk loadingди жана ошону менен hover үчүн required induced powerди азайтуу.

Propeller power болсо induced power менен profile power суммасы катары моделденет:

\[ P_{\mathrm{prop}} = \kappa T(v_i + V_z) + \rho A_d(\omega R)^3 C_{P0} \]

Бул equationда \(\kappa\) induced power correction coefficient, \(T\) thrust, \(v_i\) induced velocity, \(V_z\) disk axis багытындагы flow velocity, \(\rho\) air density, \(A_d\) disk area, \(\omega\) angular speed, \(R\) propeller radius жана \(C_{P0}\) profile power coefficient. Изилдөө модели conceptual design үчүн; tip losses, rotor–rotor interaction, rotor–wing interaction, non-uniform inflow жана transition flightтагы time-dependent aerodynamic effects түз чечилбейт.

Wing жана fuselage design системага кантип байланышат?

Winged eVTOL configurationsда wing cruise flightка ылайык optimization кылынат. Изилдөөдө wingspan landing-area geometry менен чектелет; wing area, aspect ratio жана cruise lift coefficient aerodynamic drag менен structural mass ортосундагы balance боюнча аныкталат. Кичине wing area жана higher aspect ratio aerodynamic efficiencyни көбөйтүшү мүмкүн, бирок structural massты да жогорулата тургандыктан бир гана maximum aerodynamic efficiency максат кылынбайт.

Aft fuselage жана tail design да separate constrained optimization problem катары каралат. Максат aft fuselage total wetted areaны азайтып туруп horizontal жана vertical tail volume coefficients, tail position, geometric convergence жана tail aspect ratio limitsти аткаруу.

Battery energy capacity боюнча гана sizing кылынбайт

Frameworkтун айырмалоочу жагы batteryni белгилүү Wh/kg energy density менен гана көрсөтпөгөнү. Mission боюнча ар control pointте required electrical power cellsке бөлүштүрүлүп, cell open-circuit voltage, under-load voltage жана internal resistance аркылуу current iterative түрдө чечилет:

\[ I = \frac{P_{\mathrm{demand,cell}}}{V_{\mathrm{UL}}}, \qquad V_{\mathrm{UL}} = V_{\mathrm{OC}} - R_{\mathrm{tot}} I \]

Бул жерде \(I\) cell current, \(P_{\mathrm{demand,cell}}\) cell башына power demand, \(V_{\mathrm{UL}}\) under-load cell voltage, \(V_{\mathrm{OC}}\) open-circuit voltage жана \(R_{\mathrm{tot}}\) cell total internal resistance.

State of charge mission боюнча Coulomb counting менен update кылынат:

\[ SOC_{i+1} = SOC_i - \frac{I_i\Delta t_i}{C_{\mathrm{act}}} \]

\(SOC_i\) current state of charge, \(I_i\) current, \(\Delta t_i\) time step жана \(C_{\mathrm{act}}\) effective usable cell capacity. Battery size mission end required SOC жана maximum C-rate менен аныкталган power limitти аткарганга чейин iterative көбөйтүлөт же азайтылат.

Mass calculation эмне үчүн feedbackтүү?

Total vehicle mass бир historical mass fraction менен эмес, components суммасы катары түзүлөт:

\[ m_{\mathrm{total}} = \sum_{i=1}^{N}m_i \]

Бул сумма wing, fuselage, tail, pylon жана landing gear сыяктуу structural elements; propeller, electric motor жана power electronics; flight control, avionics жана environmental control systems; passenger жана baggage payload; ошондой эле battery cells жана packaging additional massти камтыйт. Battery чоңойгондо vehicle оорлойт, оор vehicle көбүрөөк thrust жана power талап кылат, бул battery жана motor sizeге кайра таасир этет. Iterative solution бул байланышты жабат.

Изилдөөнүн Ыкмасы жана Жыйынтыктары

Verification үч башка деңгээлде жүргүзүлгөн

Авторлор frameworkту бир vehicle example менен гана verification кылуунун ордуна үч өзүнчө деңгээлде сынашкан. Биринчиден propeller sizing жана hover performance model real helicopter rotors жана NASA eVTOL reference propellers менен салыштырылган. Экинчиден battery discharge model eVTOL mission profiles астында өлчөнгөн experimental cell data менен test кылынган. Акырында entire vehicle sizing loop NASAнын NDARC-based Urban Air Mobility reference vehicles менен салыштырылган.

Propeller validation data set

Rotor data setте MBB Bo 105, Eurocopter EC 135, Aérospatiale SA 365N Dauphin жана Sikorsky UH-60A Black Hawk сыяктуу conventional helicopters менен катар NASAнын ар кандай rotorcraft жана powered-lift eVTOL concepts бар. Data setтеги rotor diameters 2,23 mден 16,36 mге, hover thrust 3,8 kNден 73,6 kNге, hover power 54 kWден 1569 kWге чейин өзгөрөт. Ошентип model бир scale менен гана эмес, айырмаланган disk loading жана rotor sizes бар vehiclesде сыналган.

Calculated rotor solidity values referenceтерге салыштырмалуу mean absolute percentage error %7,5, blade loading үчүн %7,14 деп билдирилген. Hover power calculationда mean absolute percentage error %8,0. Model low disk loadingге ээ айрым helicopter rotorsда solidity жана hover powerди төмөн, high disk loadingге ээ айрым distributed propulsion systemsда жогору баалоого тенденция көрсөткөн.

Battery model real cell experiments менен кантип салыштырылган?

Battery validationда Sony-Murata 18650 VTC-6 lithium-ion cells үчүн published experimental data set колдонулган. Cell nominal capacity 3200 mAh, nominal voltage 3,6 V жана изилдөөдө берилген specific energy болжол менен 230 Wh/kg. Тандалган VAH02 mission profile 75 секунд 54 W take-off load, 1000 секунд 16 W cruise load жана 105 секунд кайра 54 W landing loadдан турат.

New-cell experimentте SOC болжол менен %100дөн %36га түшкөндө model болжол менен %38 final SOC predict кылган жана авторлор бул айырманы болжол менен %5 deviation деп баалашкан. End-of-life conditionда experiment болжол менен %82ден %13 SOCго түшүп, model results deviation %1ден төмөн калган.

Бирок real cell aging model ичинде физикалык моделденген эмес. Изилдөөдө end-of-life batteryni көрсөтүү үчүн initial SOCту болжол менен %80ге түшүрүү proxy approach катары колдонулган. Ошондуктан жыйынтык detailed battery-aging model verification болгон дегенди билдирбейт.

Эң чоң instantaneous difference mission аягындагы low SOC жана high power талап кылган landing phaseда байкалган. Modelдин instantaneous current/C-rate predictionдагы maximum deviation бул regionда болжол менен %15ке чейин жетет. Авторлор бул айырма short-lived экенин жана total discharged energyге таасири limited экенин белгилешет.

NASA reference vehicles менен vehicle-level validation

General sizing validationда эки vehicle каралган. Биринчиси төрт чоң lift rotor бар wingless Quadrotor, экинчиси сегиз distributed lift-propeller жана cruise үчүн separate pusher propeller колдонгон winged Lift + Cruise configuration.

Validation mission алты passenger ташууга ылайык аныкталган. Design payload болжол менен 540 kg. Mission эки flight legден турат; изилдөөдө ар leg 37,5 nautical mile, башкача айтканда болжол менен 70 km деп аныкталып, кошумча 20-minute cruise-power reserve колдонулат. Battery үчүн pack-level effective gravimetric energy density 400 Wh/kg жана %80 usable discharge range кабыл алынган.

Quadrotor үчүн calculated maximum take-off mass 2957 kg, NASA reference value 2939 kg; source бул deviationды %0,6 деп берет. Lift + Cruise үчүн values тиешелүүлүгүнө жараша 3843 kg жана 3724 kg, reported difference %3,2. Empty mass deviations Quadrotor үчүн %1,1, Lift + Cruise үчүн %4,0 деп билдирилген.

Source-internal numerical inconsistency: Table 6да Lift + Cruise MTOM values 3724 kg жана 3843 kg деп берилгенине карабай, кийинки explanation paragraph absolute differenceти “79 kg” деп жазат. Ошол эле paragraph %3,2 valueни сактайт. Ошондуктан absolute-difference statement source ичинде өз table values менен consistent эмес.

Energy storage эмне үчүн total massтын эң чоң бөлүгү?

Model mass breakdownда energy storage Quadrotor MTOMдун болжол менен %31,9ын, Lift + Cruise vehicleнин болжол менен %29,4үн түзөт. Structural mass эки vehicleda тең total massтын болжол менен төрттөн бири. Lift + Cruise designда propulsion-system mass үлүшү Quadrotorго караганда кыйла жогору.

Изилдөөнүн түшүндүрмөсүнө ылайык, бул айырманын маанилүү себептеринин бири Lift + Cruise vehicle higher disk loadingге ээ. Quadrotorдун чоң rotors lower disk loading менен иштейт, ал эми Lift + Cruise configurationнын сегиз кичинекей lift propellerи vertical flightта кыйла higher power талап кылат.

Lift + Cruise configuration calculated hover power болжол менен 932 kW, Quadrotor үчүн болжол менен 381 kW. Бирок cruise flightта эки vehicle calculated powers бири-бирине жакындайт; Quadrotor болжол менен 268 kW, Lift + Cruise болжол менен 273 kW талап кылат. Изилдөө бул айырманы winged vehicle cruiseda higher aerodynamic efficiencyге ээ болушуна байланыштуу design trade-off катары түшүндүрөт.

Effective lift/drag indicator \(WV/P\) calculated vehicleda Quadrotor үчүн 5,4, Lift + Cruise үчүн 8,1. Демек winged configuration cruiseda артык көрүнөт, vertical flightта болсо higher power requirement алып жүрөт.

Batteryге эң оор load кайсы flight phasesда түшөт?

Mission боюнча highest C-rate values hover жана climb сыяктуу high-power vertical-flight segmentsда пайда болгон. Lift + Cruise vehicleda first take-off hover учурунда болжол менен %95 SOC деңгээлинде C-rate болжол менен 1,9, экинчи flight leg аягындагы landingде SOC болжол менен %35ке түшкөндө ошол эле high power demand үчүн C-rate болжол менен 2,2ге жогорулаган. Highest value transition climbда болжол менен 2,5 деп эсептелген. Cruiseda болсо C-rate көбүнчө 0,6–0,7 rangeде.

Quadrotor battery load mission боюнча balanced. Hoverда C-rate болжол менен 1,0, climbда maximum болжол менен 1,2 жана cruiseda болжол менен 0,6–0,7 деңгээлинде.

Battery efficiency Quadrotor үчүн missionдун көп бөлүгүндө болжол менен %98–99 rangeде калган. Lift + Cruise vehicleda high-power vertical-flight sectionsда болжол менен %96га түшүп, cruiseda болжол менен %98. Modelде SOC азайган сайын internal-resistance lossesтин relative effectи көбөйгөндүктөн ошол эле power demandда efficiency да төмөндөйт.

Изилдөө колдогон жыйынтыктар

• Low computational cost, component-based жана iterative method early-stage eVTOL configuration comparisons үчүн колдонулуучу жыйынтыктарды чыгара алат.
• Propeller sizing model изилденген reference setте rotor solidity жана hover power general trendsти болжол менен %8 деңгээлдеги mean absolute percentage error менен кармайт.
• Simplified equivalent-circuit battery model колдонулган experimental VTC-6 data setте SOC evolutionду conceptual sizing жагынан жакын reproduce кылат.
• Quadrotor жана Lift + Cruise vehicles high-level MTOM жана empty mass results NASA NDARC referencesке бир нече percentage point ичинде жакындайт.
• Lift + Cruise configuration cruiseda aerodynamically efficient болгону менен high disk loading себептүү vertical flightта Quadrotордон кыйла көбүрөөк power талап кылат.
• eVTOL battery sizingде total energy менен катар mission end low-SOC conditionда канааттандырылууга тийиш high instantaneous power да маанилүү.

Изилдөө колдобогон же түз сынабаган жыйынтыктар

• Framework results production-ready же certification-ready final eVTOL design катары чечмеленбейт.
• Real prototype flight test же real urban eVTOL operation жүргүзүлгөн эмес.
• Propeller modelде tip losses, rotor–rotor interaction, rotor–wing interaction жана transition flight detailed time-dependent aerodynamics чечилбейт.
• Battery temperature, real aging mechanisms, cell balancing жана degradation түз моделденбейт.
• Noise, certification safety, detailed flight dynamics жана control derivatives holistic түрдө verification болгон эмес.
• Изилдөө Түркияга тиешелүү airspace, vertiport, infrastructure, cost же operational data камтыбагандыктан Түркия үчүн commercial же operational suitability result чыгарбайт.

Булак жана Ыкма Жөнүндө Эскертүү

Булак түрү жана publication status: Бул изилдөө peer-reviewed research/modeling article. Aerospace журналында 2026-жылы volume 13, issue 7, article 566 болуп жарыяланган. Preprint эмес.

Оригинал изилдөө: Radimir Y. Yanev жана Ingo Staack, “Framework for Rapid eVTOL Aircraft Configuration Design: Methodology and Verification”. DOI: 10.3390/aerospace13070566.

Corresponding author: Radimir Y. Yanev.

Мекеме: Institute of Aircraft Design and Lightweight Structures, Technische Universität Braunschweig, 38108 Braunschweig, Германия.

Method class: Изилдөө low-fidelity, physics-based жана semi-empirical submodelsти интеграциялаган conceptual aircraft design and verification иши. Propeller model momentum theory жана simplified blade-element approach; battery model equivalent electrical circuit; structure жана system masses physics-based жана semi-empirical mass-estimation methods комбинациясын колдонот.

Verification: Propeller model conventional helicopter rotors жана NASA eVTOL designs менен; battery model experimental Sony-Murata VTC-6 cell data менен; whole-vehicle sizing NASA UAM reference Quadrotor жана Lift + Cruise vehiclesтин NDARC results менен салыштырылган.

Негизги limitation: Frameworkтун максаты final vehicle certification же high-fidelity flight-physics analysis эмес, conceptual design spaceти тез scan кылуу. Aerodynamic interactions, battery thermal and aging processes жана айрым system-level details жөнөкөйлөштүрүлгөн.

Source-internal inconsistency note: Source Table 6да Lift + Cruise MTOM values 3724 kg жана 3843 kg деп берилет, бирок кийинки paragraph differenceти 79 kg деп көрсөтөт. Ошол эле text %3,2 deviation билдирет. Бул numerical inconsistency sourceта бар болгондуктан унчукпай оңдолгон эмес.

Каржылоо: Изилдөө Германия Federal Ministry for Economic Affairs and Energy алкагындагы German Aviation Research Program ичинде PEANUT жана AIRDRIVE projects тарабынан колдоого алынган. Open-access publication fee Technische Universität Braunschweig open-access funds тарабынан төлөнгөн.

Data availability: Авторлор изилдөөдө берилген final data corresponding authordan request боюнча алынарын билдиришет.

Conflict of interest: Авторлор conflict of interest билдиришкен эмес.

AI-use declaration: Авторлор макаланы даярдоодо ChatGPT GPT-5.3 Instantты language improvement жана graph generation үчүн колдонулган code development үчүн колдонушканын; outputsту өздөрү review жана edit кылышканын жана publication content үчүн responsibility алганын билдиришкен. Бул declaration scientific validation method эмес, publication process боюнча transparency statement.

License: Макала Creative Commons Attribution (CC BY) license астында open access жарыяланган.

Расмий булак: https://doi.org/10.3390/aerospace13070566