デルタの形成

デルタ編隊は、複数の飛行物体がV字型に集まり、より効率的に飛行する飛行パターンです。後続の物体はそれぞれ前方の物体よりもわずかに高い位置に配置され、前方の物体によって動かされた空気を利用して風の抵抗を減らします。^[1]

デルタ地帯は、鳥が長距離を移動する際によく利用され、 ^[2]飛行機や無人航空機でも利用されます。^[3]

デルタ編隊の最も有名な使用例は、アメリカ空軍のデモンストレーション飛行隊であるサンダーバーズです。サンダーバーズは、通常、航空ショーの最後に集まって、6 機の航空機を密集編隊で飛行させます。

デルタ編隊飛行では、同じエネルギー量でより長い飛行時間を実現できます。これにより、時間と資源が節約され、危険な地域での停止の必要性が減ります。

飛行中、翼端渦によって翼の後ろに吹き上げ流が発生します。これは揚力を生成するために上向きに流された空気です。デルタ編隊では、後続の物体は先頭の物体のすぐ後ろ、わずかに上を飛行します。これにより、先頭からの吹き上げ流が飛行中の後続の物体に揚力を生成することができます。^{[1] [2]}先頭からの余剰揚力を使用すると、後続の物体はそれほど多くの揚力を生成する必要がなくなり、効率が向上します。これは大規模なデルタ編隊で使用でき、規模に応じて効率が向上します。先頭からの余剰揚力がすでに生成されているため、先頭からさらにエネルギーを必要とせず、使用されないはずだったエネルギーを使用します。これにより、一部の鳥はデルタ編隊で飛行するときに最大30％少ないエネルギーを消費できます。^[4]

デルタ編隊は、アメリカ空軍の航空デモンストレーション飛行隊、サンダーバーズによって有名になりました。サンダーバーズがデルタ編隊で飛行する場合、飛行隊の6機の飛行機すべてが狭いデルタで飛行します。密集編隊では、飛行機同士の間隔はわずか0.5メートル（1.5フィート）です。^[5]

ショーではチームが複数回デルタ編隊を組み、編隊の端の飛行機が独立して単独スタントを行う一方、中央の4機は一緒にいる。デルタ編隊の技は通常、ショーの最後まで残される。^[5]

2021年、海軍の ブルーエンジェルスと空軍のサンダーバーズは「スーパーデルタ」編隊を組んだ。スーパーデルタでは、ブルーエンジェルスが中央に典型的なデルタ編隊を形成し、両側に3機のサンダーバーズが並ぶ。^{[6]両チームは、} COVID-19パンデミックにより航空ショーが中止された ため、追加の練習時間が与えられ、一緒に訓練することができた。

飛行制御がますます自動化されるにつれて、大規模な編隊飛行がより現実的になってきています。燃料を節約するために、多くのUAVメーカーがデルタ編隊やそれに類似した編隊を商業用途で使用する実験を行っています。

無人航空機（UAV）では、多くのメーカーが長距離をデルタ編隊で飛行して航続距離を伸ばすUAVを開発している。この編隊はスウォームと呼ばれ、UAVは遠くの基地局から発進し、一緒に目的地まで飛行して分離するか、個々のユニットが早くスウォームから分離する。その後、編隊で一緒に戻るか、個別に戻ることができる。^[3]

UAVでは、効率性の向上と、大規模な恐怖作戦を監視するために必要な人間の数の削減が組み合わされています。使用例には次のようなものがあります。^[3]

• ラストマイル配送では、近くのハブから集団で荷物を最終目的地まで配送します。^[要出典]
• 農地を観察すると、高解像度のジオタグ付き画像が正規化植生指数 (NDVI) の計算に役立ちます。
• 野火の封じ込め、人間を危険にさらすことなく火災を調査できる場所、または消火剤を散布できる場所
• 特に大規模なイベントでの法執行
• 国境警備隊
• 軍事監視

群れをなす無人機は、あらかじめ定められた軌道をたどり、先頭の無人機が情報源として指定されます。先頭の無人機の後ろには、すべての無人機が方向を定める基準点があります。先頭の無人機の位置を使用して、無人機は最も効率的な位置を計算します。^[8]

${\displaystyle {\begin{cases}{\dot {P}}x=Vcos(y)*cos(x)\\{\dot {P}}y=Vcos(y)*sin(x)\\{ \dot {P}}z=Vsin(y)\\{\dot {V}}={\frac {Tcos(aD)}{mg*sin(y)}}+\Delta V\\{\dot {y}}={\frac {\frac {Tsin(a)cos(\sigma +Lcos(\sigma ))}{mV-gcos(y)}}{V+\Delta y}} \\{\dot {x}}=\left({\frac {T*sin(a)sin(\sigma )+Lsin(\sigma )}{mV+\デルタ x}}\right)\end{ケース}}}$

この方程式系は、群れの中の UAV の最適な配置を記述できます。 「この構成では、UAV は次のように質点系とみなすことができます。ここで、p = [p _x、p _y、p _z ] ^{T は}慣性座標系における UAV の位置を表します。VはUAV の空気速度を表します。y、x は飛行経路角と機首方位角を表します。L 、 T 、 Dはそれぞれ揚力、推力、抗力を表します。gは重力加速度を表します。α と σ はそれぞれ迎え角とバンク角を表します。Δv、Δy、Δx は風の勾配と外部擾乱に関連する無視されるモデル項目を表します。慣性座標系での速度として、v _x = V cos(y) cos(x)、v _y = V cos(y) sin(x)、v _z = V sin y と表します。簡単にするために、空気速度の加速度は と定義され、上昇率と機首方位率はそれぞれ ω _yと ω _xと定義されます。変換後、UAV 群動力学は次のようになります。およそ次の2次MASとして記述される」^[9]

鳥は群れで飛ぶとき、デルタ編隊を使ってより遠くまで飛ぶ。効果を最大化するため、鳥は疲れると先頭を交代し、群れがより遠くまで飛べるようにする。鳥は編隊を最大限に伸ばすように進化しており、周囲の鳥を感知して最適な位置に身を置くことができる。また、編隊を視覚的なガイドとして利用し、群れを維持するのに役立てている。^[2]