앵무새는 착륙하지 않고도 얼마나 멀리 날 수 있습니까?

이것은 제가 쓰고있는 이야기입니다. 다양한 앵무새 종이 착륙하지 않고도 얼마나 멀리 이동할 수 있는지에 대한 정보를 찾을 수 없습니다. 가장 가까운 곳은 이 페이지 에서 잉꼬가 먹이를 찾아 최대 15 마일까지 날아간다는 내용입니다. 직관적으로 나는 마코 앵무새 나 아프리카 회색과 같은 큰 새가 날개가 더 강해서 작은 새보다 더 멀리 날 수 있다고 생각하지만, 논스톱 비행 기록 보유자는 크기가 로빈 그래서 그것이 반드시 사실은 아닐 것 같습니다.

누구나 다양한 앵무새가 한 번에 얼마나 멀리 날 수 있는지, 아니면 적어도 가장 멀리 날 수 있는지 말해 줄 수 있나요? 어떤 앵무새 종이라도 날 수 있습니까?

댓글

답변

비행의 새는 사람을 날아 다닐 수있는 기계를 설계 한 최초의 영감이었습니다. 조류 비행과 항공기의 공기 역학이 공통점이 많다는 사실은 놀랍습니다. 특히 둘 다 비행을 유지하기위한 에너지 원으로 질량 을 소비합니다. 비행기의 경우 제트 연료 또는 가솔린과 저장된 체지방 둘 다 비행 중에 공기가 이동함에 따라 공기 역학적 양력을 제공하는 날개 를 가지고 있습니다. 또한 둘 다 비행의 또 다른 특징 인 활주 능력을 공유합니다. 비행을 유지하기 위해 자신의 에너지를 제공하지 않고 비행을 계속합니다.이 에너지는 지역 “포켓”의 온도 차이로 인해 상승하는 기류의 형태로 대기 자체에 의해 제공됩니다. 공기의; 주변 공기보다 따뜻한 공기 주머니는 밀도가 낮기 때문에 상승 할 것입니다. 아르키메데스 원칙이 작동합니다. 유사한 과정은 습한 공기가 습한 공기와 동일한 온도에서 건조한 공기로 둘러싸여있어 건조한 공기보다 밀도가 낮을 때 발생합니다. 상승 공기의 세 번째 원인은 지역 지형 때문입니다. 능선이나 산의 바람이 불어 오는 쪽의 공기는 위로 강제로 올라가고 새들이 양력의 원천으로 자주 사용합니다.

글라이딩 비행에 대한 모든 논의는 불가피하게 대기 물리학 (일명 날씨)의 일부 측면을 포함 할 것입니다. 여기서도 다르지 않습니다. 위에서 언급했듯이 습한 공기 소포는 같은 온도가 상승 할 것입니다. 그 온도가 그 공기 구획의 포화 온도 (노점)보다 높으면 물은 증기 형태로 남아있을 것입니다. 우리 모두는 대기에서 더 높을수록 온도가 낮아진다는 것을 알고 있습니다. 산 꼭대기보다는 산 꼭대기가 더 시원합니다. 따라서 우리의 습한 공기 구획이 상승함에 따라 온도가 떨어지고 결국 그 온도는 해당 구획의 이슬점과 동일하여 수분의 응결, 즉 구름이 형성됩니다. 대기의 일정한 온도의 표면이 거의 평평한 표면이기 때문에, 우리는이 응축이 시작되는 수준 인 바닥이 모두 같은 수준 인 하늘의 구름을 봅니다. 자, 약간의 열역학을 위해; 열 (즉 에너지)을 추가하여 물을 끓일 때 액체 물을 증기 (증기)로 바꾸는 것입니다.여기에 우리가 증기를 이슬점까지 식히면 다시 액체 물로 응축되고, 그렇게함으로써 우리는 열을 얻습니다. em>! 회수 된 열은 방금 수증기를 포기한 공기의 온도 상승으로 나타납니다. 이러한 온도 상승으로 인해 공기가 계속 상승하게되는데, 이는 이제 온도 차이 로 인해 수증기압 차이 가 아닌 주변 공기. 구름은 계속해서 위쪽으로 성장합니다. 이것은 결국 뇌우를 형성 할 수있는 하늘에서 볼 수있는 적란운의 근원입니다. 글라이딩 비행에 대한 논의와 직접적으로 관련된 날씨에 대한 주요 사실입니다. 상승 기류가 없으면 구름도 없습니다. 맞습니다. 구름이 형성 되려면 습한 공기를 포함하는 상승 기류가 반드시 있어야합니다. . 구름이 없으면 상승 기류가 없음을 나타냅니다. 상승 기류가 없으면 활공 비행이 없습니다. 그러나 정말 건조한 공기는 찾기가 매우 어렵습니다. 주변에 여전히 열이있을 수 있지만 그럴 가능성은 없으며 그다지 강하지도 않습니다. 이 논의에서 빼놓을 수있는 점은 다음과 같습니다. 활공 비행으로 인한 최대 범위의 증가를 포함하려면 날씨를 예측할 수 있어야합니다 (아직 발생하지 않았으며 몇 년을 보낸 사람으로 말합니다. 대기 연구에 적극적인 학부 및 대학원생입니다.) 따라서 장거리 활공 비행은 여기서 더 이상 다루지 않을 것입니다.

우리는 동력 비행에 대한 분석을 시작합니다. 특정 비행기, 예를 들어 보잉 787 여객기입니다. 최대 범위를 찾기 위해 항공기는 모든 가속도 (고도 변경 또는 더 빨라짐에 의한)가 허리에 발생하는 것과 같이 완전히 연료를 공급하고 이착륙하여 수평으로 일정한 속도로 비행합니다. 연료 탱크가 마르면 동력 비행의 최대 범위에 도달 한 것입니다 (물론 머리 나 꼬리 바람이 없다고 가정).

분석적 관점에서 보면 787이 운반하는 연료는 에너지 원인 $ E_s $ 이며 엔진. 이 엔진은 787 “의 세로 축에 평행하게 수평으로 향하는 추력, $ \ mathbf {T} = T \ mathbf {\ hat {T}} $ 를 생성합니다. 그리고 비행 경로에 반대하는 대기 항력, $ \ mathbf {D} = D \ mathbf {\ hat {D}} $ 의 효과를 방해합니다. 비행 경로를 따라 787 “의 움직임. 일정한 비행 조건 (일정한 속도 및 고도)에서 787의 순 수평력은 0이므로 $ \ mathbf {T} + \ mathbf {D} = \ mathbf {0} $ 또는 $ \ mathbf {D} =-\ mathbf {T} $ . 이 표현식의 양쪽 크기를 고려하면 $ D = T $ $ \ mathbf {\ hat { D}} =-\ mathbf {\ hat {T}} $ . 우리는 엔진에 의해 생성 된 추력이 대기 항력과 같은 크기를 갖지만 반대 방향으로 향한다는 것을 발견했습니다.

동일한 비행 조건에서, 우리는 힘의 수직 구성 요소에 작용하는 유사한 관계를 찾습니다. 787, 무게, $ \ mathbf {F} _w = F_w \ mathbf {\ hat {F}} _ w $ 는 리프트 $ \ mathbf {L} = L \ mathbf {\ hat {L}} $ 가 날개에 의해 생성되므로 $ F_w = m_p g = L $ $ \ mathbf {\ hat {L}} =-\ mathbf {\ hat {F}} _ w $ 여기서 $ m_p $ 는 순간 질량입니다 (= 비행기의 이륙 질량, $ m_ {p_0} $ , 따라서 소비 된 연료의 질량을 뺀 것) 787의 먼 생성 추력) 및 $ g = 9.8 \, \ text {m / s} ^ 2 $ 는 지구 표면의 표준 중력 가속도입니다. 이러한 비행 조건에서 $ \ mathbf {L} $ $ \ mathbf {F} _w $ $ \ mathbf {T} $ $ \ mathbf {D} $ .

추력이 제거되어 $ \ mathbf {T} = \ mathbf {0} $ 가되면 항력은 더 오래 대항하고 비행기를 느리게하여 날개 위로 흐르는 공기의 속도를 감소시켜 날개가 더 적은 양력을 생성하여 비행기의 하강을 시작합니다 (무게가 그런 다음 비행기가 수평에서 각도 $ \ alpha $ 만큼 “아래쪽으로 코를 내리면”비행기의 가중치 벡터 투영 인 $ \ mathbf {F} _w $ 는 더 이상 0이 아닌 $ \ mathbf { F} _w \ sin \ alp ha $ 는 항력에 반대하여 앞으로 향했습니다.이 투영과 드래그 벡터의 합이 0이되도록 $ \ alpha $ 를 선택하면 평면이 일정한 속도와 드래그 크기로 하강합니다. $ D = F_w \ sin \ alpha $ 로 주어집니다. 평면의 세로 축인 $ \ mathbf {F} _w \ cos \ alpha $ 에 수직 인 축에 대한 가중치 벡터 투영은 다음과 같이 균형을 이룹니다. 크기이지만 반대 방향으로 향하는 리프트 벡터는 이제 크기가 $ L = F_w \ cos \ alpha $ 가됩니다. 비율을 형성하면 $ D / L $ \ begin {equation} \ frac {D} {L} = \ frac {F_w \ sin \ alpha} {F_w \ cos \ alpha } = \ tan {\ alpha} \ tag {1} \ label {1} \ end {equation} 이 비율의 역, $ L_D = L / D = (\ tan \ alpha) ^ {-1} $ 는 공기 역학에서 양력 대 항력 비율 으로 알려진 반면 각도는 $ \ alpha입니다. $ 활공 경사각 이라고합니다.이 두 매개 변수는 기체의 공기 역학에 대한 전반적인 특성화에 중요합니다.이 비율이 알려지면이를 추정하는 데 사용할 수 있습니다. 수평 비행에서는 드래그하지만 수평 비행에서는 양력은 비행기의 무게 ( $ L = F_w = m_p g $ )와 크기가 같습니다. 이 표현식을 Eq. ~ $ \ eqref {1} $ 로 대체하고 드래그 \ begin {equation} D = L \ tan \ alpha = F_w \ tan \ alpha = m_p g \ tan \ alpha \ tag {2} \ label {2} \ end {equation}

우리는 비행기의 비행을위한 질량 / 에너지 예산을 해결해야한다고 분석했습니다. 비행기의 질량을 빈 (연료 없음) 질량으로 분리하는 것이 유용 할 것입니다. $ m_ {p_e} $ , 사용 가능한 연료의 질량 $ m_f $ ( $ m_ {f_0} $ . 이러한 수량을 정의하면 비행기의 초기 이륙 질량은 $ m_ {p_0} = m_ {p_e } + m_ {f_0} $ 동안 순간 질량은 $ m_p = m_ {p_e} + m_f $ 로 주어집니다. 비행 중 연료 사용 가능, $ m_f $ , $ m_ {f_0} \ ge m_f \ ge 0 $ 동안 비행기의 질량 $ m_p $ , $ m_ {p_0} \ ge m_p \ ge m_ {p_e} $ 로 다릅니다.

(차등) 양을 소비 할 때 항력에 대항하는 작업을 수행하는 데 사용할 수있는 순 유효 에너지를 결정하는 데 필요한 두 가지 추가 상수가 있습니다. $ \ delta m_f $ 차등) 거리 $ \ delta \ mathbf {r} $ 를 비행하는 동안 / span> 연료. 이들 중 첫 번째 인 $ \ kappa $ 는 총 (차등) 에너지 인 $ \ delta E $ , 연료 \ begin {equation} \ delta E = \의 양 $ \ delta m_f $ 연소에서 사용 가능 kappa \ delta m_f \ tag {3} \ label {3} \ end {equation} 787과 같은 미국 비행기의 경우 $ \ kappa $ 소비 된 연료의 파운드당 BTU 와 같은 단위가 있습니다. 두 번째 $ \ eta $ 는 사용 가능한 에너지를 실제 작업으로 변환하는 효율성 $ \ delta W $ , 항력을 방해하는 추력 생성 \ begin {equation} \ delta W = \ eta \ delta E = \ eta \ kappa \ delta m_f = -\ mathbf {T} \ cdot \ delta \ mathbf {r} =-m_p g \ tan \ alpha \ delta r \ tag {4} \ label {4} \ end {equation} 여기서 $ \ delta \ mathbf {r} = \ delta r \ mathbf {\ hat {T}} $ 는 등속, 수평 운동 및 마이너스 동안 비행 경로를 따른 차동 변위 벡터입니다. 표지판은 에너지가 항력 (기본적으로 소산되는 과정)에 대응하는 데 사용되기 때문에 비행기의 에너지 저장량이 소비된다는 사실을 설명합니다.

$ \ delta $ “는 파생물이되어 $ m_p $ 로 나누고 $ m_p = m_ {p_e}를 사용합니다. + m_ f $ 및 적분 변수를 프라임 수량으로 대체, Eq. ~ $ \ eqref {4} $ 는 적분 형식 \ begin {equation} \ eta \ kappa \ int_ {m_ {f_0}} ^ {m_f} \ frac {dm “} {m_ {p_0} + m”} =-g \ tan \ alpha \ int_0 ^ r dr “\ tag {5} \ label {5} \ end {equation} 이륙시 평가 된 적분 한계와 거리 이륙에서 $ r $ .

식 ~ $ \ eqref {5} $ 에 표시된 통합을 수행하고 단순화하면 결과가 \ begin {equation} m_p = m_ {p_0} e ^ {-\ frac {g \ tan \ alpha} {\ kappa \ eta} r} \ tag {6} \ label {6} \ end {equation} 비행기의 질량, $ m_p $ 는 비행 거리 $ r $ . $ r = r_m $ 을 모든 연료가 소모 된 비행기의 최대 범위 ( $ m_f = 0 $ 그래서 $ m_p = m_ {p_e} $ ), Eq. ~ $ \ eqref {6} $ \ begin {equation} m_ {p_e} = m_ {p_0} e ^ {-\ frac {g \ tan \ alpha} {\ kappa \ eta} r_m} \이됩니다. tag {7} \ label {7} \ end {equation} 이 표현식이 Tsiolkovsky 로켓 방정식 과 유사하다는 점에 주목합니다.

Eq. ~ $ \ eqref {7} $ 는 최대 범위 $ r_m $에 대해 풀 수 있습니다. \ begin {equation} r_m = \ frac {\ kappa \ eta} {g \ tan \ alpha} \ ln \ left (\ frac {m_ {p_0}} { m_ {p_e}} \ right) \ tag {8} \ label {8} \ end {equation} 모든 것을 고려한 놀랍도록 간단한 결과입니다! 이 결과는 추력을 생성하기 위해 질량을 소비하는 추진 시스템이 제공하는 공기를 통해 전진 운동을 통해 양력을 얻는 모든 공기 역학 시스템에 유효합니다. Cessna 172 또는 172의 니트로 구동 무선 제어 (RC) 모델에도 적용 할 수 있습니다. 172의 전기 (배터리) 구동 모델에는 적용되지 않습니다 . 배터리 또는 모든 유형의 글라이더로 인한 질량 손실 없음 (추력 또는 질량 손실 없음). 그러나 그것은 우리 앵무새를 포함한 모든 새들에게 적용될 수 있습니다!

앵무새에게 에너지 원은 몸에 저장된 지방입니다. 이 덩어리는 $ \ text {CO} _2 $ 와 호흡 중에 배출되는 수증기로 전환되는 대사 과정을 통해 소비되며 앵무새처럼 땀과 소변으로 소비됩니다. 파리 (앵무새의 “배기”는 그대로!) 체지방의 에너지 함량 ( $ \ kappa $ , 식 ~ $ \ eqref {3} $ )는 그램 당 9 (음식) 칼로리입니다. 한 음식 칼로리는 1 킬로 칼로리와 같고, 이는 SI 단위로 4184 줄과 같습니다. 위키 백과 참조 기사 음식 에너지 .

인체에 저장된 에너지를 기계적 작업으로 변환하는 효율성은 $ 18 \ % $ $ 26 \ % $ (Wikipedia 페이지 근육 ). 다른 온혈 척추 동물에 대해서도 비슷한 수치를 기대할 수 있으므로, 우리는 $ \ eta = 20 \ % = 0.2 $ (무차 원적 양).

지방 인 체질량 비율에 대한 매우 넓은 범위가있는 것 같습니다. 일부 철새는 최대 $ 70 \ % $ ( 비만 슈퍼 운동 선수 : 새와 박쥐의 지방 연료 이동 참조) 그러나 앵무새는 일반적으로 철새로 간주되지 않습니다. 웹 페이지 다양한 야생 앵무새 종에 대한 비행 마일리지 비교 에는 이동 거리 320이 나와 있습니다. 예를 들어 두꺼운 부리 앵무새의 경우 km. 따라서 $ 70 \ % $ 숫자는 너무 클 가능성이 높습니다. 다른 극단에서 갈은 쇠고기는 $ 10 \ % $ 지방이지만 일반적으로 $ 20 \ % $ 에 더 가깝습니다. 값을 선택하겠습니다. $ 35 \ % $ 라고 말하면 이러한 극단의 중앙값보다 약간 낮습니다.

앵무새의 일반적인 질량은 확인하기 어려운 또 다른 숫자입니다. 앵무새 가족의 다양한 구성원에 대한 체질량의 매우 큰 차이입니다. 예를 들어 웹 페이지 일반 앵무새 종의 평균 조류 무게 는 각각 여러 항목이있는 4 개의 다른 종에 대한 링크와 함께 52 종의 앵무새 종에 대한 데이터를 제공합니다. 얼룩말 핀치의 경우 10g에서 크기가 2 배 이상인 녹색 날개 잉꼬의 경우 1530g까지 다양합니다! 결론 : “전형적인”앵무새와 같은 것은 없습니다! 결과를 비교할 장거리 데이터가 있으므로 두꺼운 부리 앵무새를 선택합니다. Wikipedia 페이지 두꺼운 부리 앵무새 는 질량 범위를 315-370 그램으로 지정하고 370 그램을 사용하여 $ m_ {p_0} = 0.37 \, \ text {kg} $ , $ 35 \ % $ 는 연료로 간주되어 $ m_ {f_0} = 0.16 \, \ text {kg} $ $ m_ {p_e} = 0.24 \, \ text {kg} $ .

추정 할 남은 매개 변수가 하나 있습니다. 이는 활공 경사각 인 $ \ alpha $ 이며 리프트를 찾는 데 사용됩니다. 위의 드래그 비율입니다. $ \ alpha = 10 ^ 0 = 1 \, \ text {radian} \ approx 60 ^ o $ , $ \ alpha = 10 ^ {-1} = 0.1 \, \ text {radian} \ approx 6 ^ o $ 또는 $ \ alpha = 10 ^ {-2} = 0.01 \, \ text {radian} \ approx 0.6 ^ o $ . 분명히 $ 60 ^ o $ 도 멀습니다. 가파르고 $ 0.6 ^ o $ 는 너무 얕아서 $ 6 ^ o $ 를 크기를 선택하므로 대부분의 비행 새에 유효한 숫자 인 $ \ alpha = 10 ^ {-1} $ 라디안을 설정합니다.

반복 식 ~ $ \ eqref {8} $ , $$ r_m = \ frac {\ kappa \ eta} {g \ tan \ alpha} \ ln \ left (\ frac {m_ {p_0}} {m_ {p_e}} \ right) $$ 위에서 앵무새의 값을 대체 (단위 변환 계수 포함)

$$ r_m = \ frac {\ left [\ left (\ frac {4184 \, \ text {J}} {\ text {gm}} \ right) \ left (\ frac {1000 \, \ text {gm}} {\ text {kg}} \ right) \ left (\ frac {\ text {kg m} ^ 2} {\ text {J s} ^ 2} \ right) \ right ] \ left (0.2 \ right)} {\ left (\ frac {9.8 \, \ text {m}} {\ text {s} ^ 2} \ right) \ left (\ tan \ left (0.1 \ right) \ 오른쪽)} \ ln \ left (\ frac {0.37 \, \ text {kg}} {0.24 \, \ text {kg}} \ right) \ approx 370 \ text {km} $$

우리는 “앵무새가 하루에 얼마나 멀리 날아갈 수 있습니까?”라는 질문에 대한 답을 찾습니다.

$$ \ boxed {r_m \ approx 370 \, \ text {km}} $$

a 실제 (vs 최대 )의 일일 이동 범위가 320km 인 사용 가능한 (제한된) 데이터와 밀접하게 일치하는 숫자입니다.

It “동력 비행의이 최대 범위는 글라이딩 비행이 포함 된 경우 최소 범위로 볼 수 있다는 점에 흥미 롭습니다. 이상적인 기상 조건에서 , 앵무새가 비행 중에 발생한 사용 가능한 열을 활용하면 실제 최대 범위가 상당히 확장 될 수 있습니다.

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