在无人机领域，有一个常常被忽视却至关重要的 “动力核心”—— 螺旋桨。作为小型飞机、无人机、多旋翼机的关键动力部件，它直接影响着飞行器的续航、载重与稳定性。

经过上百年发展，航空螺旋桨类型繁多，但性能差距显著。对多数无人机企业而言，新机型研发时的螺旋桨选型流程往往简单粗暴：匹配好发动机、电机后，凭经验确定桨径、桨距，再从成熟厂家的系列产品中挑选一款，便算完成 “搭配”。

可很少有人注意到：螺旋桨与动力系统对无人机整体效率的影响，丝毫不亚于机体气动设计！在传统载人航空领域，螺旋桨都会根据特定机型的飞行包线、发动机参数定制设计，以此保证最优性能。但对无人机企业来说，无论是高昂的成本，还是复杂的技术门槛，都让定制化螺旋桨成为了 “遥不可及” 的目标。

直到栖云科技推出面向无人机企业的螺旋桨定制设计与制造服务，这一困境才得以突破。

其实，计算流体力学（CFD）仿真技术在航空设计领域早已广泛应用，螺旋桨优化相关的论文、研究也并不少见。但栖云科技的核心突破在于：将 CFD 仿真工具与三维建模软件深度结合，打造出一套数字化、全自动的螺旋桨设计与优化方案，大幅缩短设计周期，降低开模成本。

这套方案的核心流程，完全实现 “自动化迭代”，无需人工反复调整：

1.参数化建模：用三维软件构建螺旋桨模型，将桨距角、弦长等关键性能参数 “参数化”，为后续调整打下基础；

2.双向数据交互：打通三维软件与 CFD 仿真软件的数据通道，螺旋桨的参数化模型能自动导入仿真系统，仿真结果也能实时反馈给建模软件；

3.自动迭代优化：仿真软件对螺旋桨模型进行数值计算后，会自动反馈性能结果；三维软件根据结果调整参数、重建模型，再次输入仿真系统计算 —— 如此循环往复；

4.智能算法寻优：依靠遗传算法、神经网络等优化算法，在海量迭代数据中筛选最优解，自动完成来流、桨距角等关键参数的寻优，最终确定最优螺旋桨几何参数。

（以下为优化过程关键环节示意图）

•螺旋桨三维模型参数化动态演示：

•CFD 仿真迭代计算：通过 40 + 设计点反复运算，精准捕捉螺旋桨性能变化；

•响应曲面与智能算法：结合非参数回归、神经网络等技术，构建性能与参数的关联模型，提升寻优效率；

•优化目标与边界定义：明确拉力、扭矩等核心目标，设定参数范围与约束关系，确保优化结果符合实际应用需求；

•最优参数输出：最终生成 3 组备选最优参数，供企业根据实际场景选择；

理论方案是否有效，最终要靠数据说话。我们以某款 32 寸商业多旋翼螺旋桨为优化对象，在保持 “特定拉力” 这一核心需求不变的前提下，通过上述方案进行仿真优化，结果令人惊喜：

指标

初始状态

优化后状态

优化比例

总拉力（平均值，N）

44.88

44.875

基本持平（满足核心需求）

总扭矩（平均值，Nm）

2.987

2.86

降低 4.25%

输出功率（W）

669.3

616.9

降低 7.83%

整体效率

—

—

提升 8.50%

（用于优化的商业螺旋桨模型参考）

这意味着：在相同拉力下，优化后的螺旋桨能显著降低动力系统的能耗与负载，直接提升无人机的续航能力 —— 对需要长时间作业的植保、巡检、物流无人机而言，这无疑是 “雪中送炭” 的突破。

最近，我们收到一位客户的有趣反馈：在实测商业螺旋桨时发现，无人机处于大风环境或巡航状态时，续航能力反而比悬停时更强。

这一现象恰恰暴露了商业螺旋桨的固有局限：为了适配不同品牌、不同场景的无人机，商业桨的性能必须 “取中间值”，无法针对某一特定机型、特定场景做到极致优化。

对无人机企业来说，若想突破性能瓶颈，针对特定应用场景的螺旋桨定制化，是必经之路：

•多旋翼无人机无来流环境下，叶素工作面雷诺数较低，对 CFD 计算精度要求更高，定制化方案能精准适配这一特性；

•螺旋桨不同半径位置的翼型性能存在优化空间，定制化设计可针对性调整，进一步提升整体效率。

本文仅为大家介绍了 “数值仿真驱动的螺旋桨定制优化” 核心逻辑，后续我们将持续更新 CFD 数值仿真技术、螺旋桨优化的深度内容，下一篇文章将聚焦固定翼螺旋桨的优化技术，带你解锁更多提升无人机性能的关键方法！

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