В данной работе рассматривается твердотельный подход, который приобретает всё большую значимость в авиационных технологиях, в рамках новой парадигмы проектирования систем. Твердотельная концепция основана на реализации ключевых функций — таких как тяга, зондирование, управление и связь — с использованием электронных, электромагнитных и полупроводниковых структур без опоры на движущиеся и механические компоненты. Такой подход обладает рядом существенных преимуществ, включая устранение механического износа, снижение требований к техническому обслуживанию, увеличение срока службы системы, а также минимизацию акустических и электромагнитных сигнатур.

В работе сначала анализируются архитектуры традиционных беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), а также оцениваются вибрации, шум, энергетические потери и риски отказов, обусловленные использованием вращающихся пропеллеров, бесщёточных двигателей постоянного тока, сервоприводов аэродинамических поверхностей и механически сканируемых систем LiDAR или радиолокации. С учётом выявленных ограничений анализируются альтернативные решения, предлагаемые твердотельными беспилотными системами.

В частности, электроаэродинамические (EAD) двигательные установки рассматриваются как инновационный подход, обеспечивающий создание тяги без вращающихся элементов за счёт ускорения ионизированных воздушных потоков в электрических полях. Аналогичным образом, твердотельные технологии LiDAR, не требующие механического сканирования, обеспечивают высокоточную трёхмерную визуализацию на основе полупроводниковых методов управления световым лучом. В области связи и зондирования фазированные антенные решётки позволяют реализовать направленную и адаптивную связь без движущихся частей благодаря электронному управлению диаграммой направленности.

В заключение показано, что комплексный твердотельный подход позволяет создавать малошумные, надёжные и малозатратные в обслуживании летательные платформы, а также открывает путь к разработке систем следующего поколения, включая микро- и нанобеспилотники, решения для полётов в закрытых пространствах и рой-ориентированные автономные системы.

ОЗТЮРК Э.

PhD, ассистент-профессор, инженерный факультет, кафедра искусственного интеллекта и инженерии данных, Технический университет Карадениз, г. Трабзон, Турция

E-mail: ercumentozturk@ktu.edu.tr, https://orcid.org/0000-0001-9623-6955

НАБИЕВ В.

PhD, профессор, инженерный факультет, кафедра компьютерной инженерии, заведующий кафедрой искусственного интеллекта и инженерии данных, Технический университет Карадениз, г. Трабзон, Турция

E-mail: vasif@ktu.edu.tr, https://orcid.org/0000-0003-0314-8134

НАСЕР А.

PhD, ассистент-профессор, факультет инженерии и архитектуры, кафедра компьютерной инженерии, Университет Авразия, г. Трабзон, Турция

E-mail: amirnaser.si@gmail.com, https://orcid.org/0000-0001-9675-2212

ЧАВДАР Т.

PhD, профессор, инженерный факультет, кафедра компьютерной инженерии, Технический университет Карадениз, г. Трабзон, Турция

E-mail: ulduz@ktu.edu.tr, https://orcid.org/0000-0003-3656-9592

1. Piesing M., The Secret History of Drones, 23 September 2024. Available: https://airandspace.si.edu/air-and-space-quarterly/issue-12/secret-history-of-drones.
2. Ion-Propelled Aircraft, Wikipedia. Available: https://en.wikipedia.org/wiki/Ion-propelled_aircraft. [Accessed 23 February 2026].
3. Tajmar M., Biefeld-brown effect: Misinterpretation of corona wind phenomena, AIAA journal, vol. 42, no. 2, pp. 315-318, 2004.
4. Fantel H., Major de Seversky’s Ion-Propelled Aircraft, Popular Mechanics, vol. 122, no. 2, pp. 58-61, 1964.
5. Nosratollahi M., Ahmadi A. and Khoshkhoo R., A Design Algorithm for Electroaerodynamic Propulsion System, Journal of Space Science and Technology, vol. 18, no. 1, pp. 66-77, 2025.
6. Xu H., He Y., Strobel K. L., Gilmore C. K., Kelley S. P., Sebastian T., Woolston M. R., Perreault D. J. and Barrett S. R., Flight of an aeroplane with solid-state propulsion, Nature, vol. 563, no. 7732, pp. 532-535, 2018.
7. Seversky A. P. D., Electrostatic ion thrusters characterised by the acceleration grid. United States Patent US3130945A, 31 August 1959.
8. Tinney C. E. and Sirohi J., Multirotor drone noise at static thrust, Aiaa Journal, vol. 56, no. 7, pp. 2816-2826, 2018.
9. Behnam G. and Mueller M., Vibration-based propeller fault diagnosis for multicopters, in 2018 International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS), 2018.
10. Zhang R., Lu Y., Xu X., Zhang H. and Guan K., Design and Performance Study of Small Multirotor UAVs with Adjunctive Folding-Wing Range Extender, Drones, vol. 9, no. 12, p. 877, 2025.
11. Alkobi J., The Evolution of Drones: From Military to Hobby & Commercial, 15 January 2019. Available: https://percepto.co/the-evolution-of-drones-from-military-to-hobby-commercial/. [Accessed 23 February 2026].
12. Vaddi R. S., Guan Y., Mamishev A. and Novosselov I., Analytical Model for Electrohydrodynamic Thrust, arXiv e-prints, pp. arXiv--2002, 2020.
13. Trovato S., Terenzi R., Usuelli D. and Belan M., Wind tunnel testing and performance modeling of an atmospheric ion thruster, Journal of Physics D: Applied Physics, vol. 58, no. 1, p. 015201, 2025.
14. Vaddi R. S., Guan Y. and Mamishev A., Analytical model for electrohydrodynamic thrust, Proceedings. Mathematical, physical, and engineering sciences, vol. 476, no. 2241, p. 20200220, 2020.
15. Chu J., A mighty wind, MIT News , 3 April 2013. Available: https://news.mit.edu/2013/ionic-thrusters-0403. [Accessed 23 February 2026].
16. Gilmore C. K. and Barrett S. R., Electrohydrodynamic thrust density using positive corona-induced ionic winds for in-atmosphere propulsion, Proceedings of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, vol. 471, no. 2175, 2015.
17. Types of LIDAR, Leishen Intelligent System Co., Ltd. Available: https://www.lslidar.com/types-of-lidar/. [Accessed 23 February 2026].
18. Garcîa Gômez P., Royo S., Rodrigo N. and Casas J. R., Geometric model and calibration method for a solid-state LiDAR, Sensors, vol. 20, no. 10, p. 2898, 2020.
19. Altınöz B., Eken H., Cönger A. and Can S., Modelling inertial measurement unit error parameters for an unmanned air vehicle, Communications Faculty of Sciences University of Ankara Series A2-A3 Physical Sciences and Engineering, vol. 66, no. 1, pp. 64-81, 2024.
20. Ericco, MEMS-IMU error analysis, 16 January 2024. Available: https://medium.com/@ericco741/mems-imu-error-analysis-1969c5010210. [Accessed 23 February 2026].

твердотельные дроны, электроаэродинамическая тяга (EAD), малозаметные БПЛА, бесшумные беспилотные системы, низкошумные беспилотные системы