惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

Hacker News - Newest:
Hacker News - Newest: "LLM"
Project Zero
Project Zero
The Hacker News
The Hacker News
博客园 - Franky
博客园_首页
云风的 BLOG
云风的 BLOG
T
Tenable Blog
腾讯CDC
量子位
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
Cyberwarzone
Cyberwarzone
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
IT之家
IT之家
B
Blog
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
宝玉的分享
宝玉的分享
T
The Blog of Author Tim Ferriss
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
小众软件
小众软件
Vercel News
Vercel News
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
The Cloudflare Blog
G
Google Developers Blog
Security Latest
Security Latest
I
Intezer
C
Cyber Attacks, Cyber Crime and Cyber Security
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
A
Arctic Wolf
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
O
OpenAI News
AWS News Blog
AWS News Blog
WordPress大学
WordPress大学
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
C
Cisco Blogs
T
Tor Project blog
博客园 - 【当耐特】
有赞技术团队
有赞技术团队
Last Week in AI
Last Week in AI
Google DeepMind News
Google DeepMind News
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
人人都是产品经理
人人都是产品经理
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
J
Java Code Geeks
D
Docker
A
About on SuperTechFans
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
N
News and Events Feed by Topic
Hacker News: Ask HN
Hacker News: Ask HN
Help Net Security
Help Net Security

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Модель транспортного полета пчелы
r_s_i · 2026-04-24 · via Все публикации подряд на Хабре

Модель транспортного полета пчелы

Уровень сложностиПростой

Время на прочтение6 мин

Охват и читатели725

Исходные данные:

  • масса незагруженной пчелы: 100 мг

  • масса пчелы с максимальной нагрузкой: 150 мг

  • длина тела: 14 мм

  • диаметр: 4 мм

  • площадь поперечного сечения (миделя): 13 мм²

  • площадь проекции (нижней части «фюзеляжа»): 56 мм²

  • длина переднего крыла: 10 мм

Мощность висения

Для отрыва от земли пчеле нужно преодолеть силу тяжести:

F_w = m \cdot g\tag{1}

При m = 100 мг и g = 9.8 м/с², получаем F_w = 0.98 мН. Для того, чтобы не упасть - просто висеть в воздухе - пчеле нужно постоянно махать крыльями, с мощностью “висения” по формуле Вельнера-Жуковского:

P_w~=\frac{F_w^{3/2}}{0.75\eta D}\tag{2}

где \eta - КПД; D - диаметр винта вертолёта, в нашем случае положим D=20 ~мм - суммарная длина передних крыльев.

Получается для того, чтобы парить на одном месте пчеле надо махать крыльями с мощностью P_{w0} = 2~мВт при КПД=1. Однако реальный КПД такого махания не высок - всего 4.4\% [1]. Тогда затрачиваемая мощность (требуемая скорость метаболизма) составит:

P~=~P_{w0}/\eta \tag{3}

48~мВт. Разница 48-2=46~мВт идёт на нагрев тела пчелы и рассеивается в виде тепла.

Казалось бы, что это очень нерациональное соотношение. Как вообще в природе могли выжить столь энергетически неэффективные существа? Но не будем торопиться с выводами: пчела пойкилотермное (холоднокровное) животное, и это тепло не теряется понапрасну. Можно сказать, что пчела имеет внутренний обогреватель с КПД более 95%, и она им умело пользуется (более подробно о термогенезе пчелы - в следующей статье).

Горизонтальный полет

Дальше - собственно полёт.  Пчела работает, как конвертоплан - крылья выступают в качестве движителя и для набора высоты,  и для набора и поддержания скорости, а тело - в качестве крыла в горизонтальном полёте. Для такого “летательного аппарата”, как известно, существует крейсерская скорость, при которой тратится наименьшее количество топлива и, соответственно, мощности. На такой скорости создаваемая крылом подъёмная сила равна силе тяжести. Подъёмная сила:

F_y=c_y\frac{\rho v^2}{2}s_п \tag{4}

где \rho=1.25~кг/м^3 - плотность воздуха, s_п=56~мм^2 - площадь “крыла”, c_y - аэродинамический коэффициент подъёмной силы. В учебнике [2] приведены  средние значения скорости пчелы при полёте к кормушке и от кормушки, соответственно, 28.7 и 24.3 км/час (по И. А. Левченко, 1962):

Доверимся пчёлам и будем считать их крейсерскими. Тогда из формулы (4) при равенстве подъёмной силы силе тяжести можно определить коэффициент c_y  при полёте “туда” и при полёте “обратно”: c_{y1}=0.44,~c_{y2}=0.92.

Коэффициент подъёмной силы меняется в полёте из-за изменения угла атаки. Точка “опоры” движителя или точка приложения силы тяги, развиваемой крыльями находится в районе торакса, а зобик и центр тяжести в районе передней части брюшка. Поэтому при загрузке брюшко тянет вниз и угол атаки возрастает. Положим, что “пустая” пчела имеет массу 100 мг, а “груженная” - 150 мг. Тогда c_y можно связать с массой, исходя из уже вычисленных c_{y1} и c_{y2}:

c_y=0.0094\cdot m - 0.51 \tag{5},

где m - масса пчелы в миллиграммах. Второй аэродинамический коэффициент - коэффициент лобового сопротивления или коэффициент формы c_x. Он определяет силу лобового сопротивления:

F_x=c_x\frac{\rho v^2}{2}s_c \tag{6}~,

где s_c=13мм^2 - площадь миделя. Для цилиндра с соотношением длины к диаметру 2:1 он равен 0.82. В нашем случае соотношение составляет 3.5:1 (14 мм : 4 мм), и форма не вполне цилиндр - каплевидности добавляет округлая голова и заострённый хвост (для вытянутого каплевидного тела c_x=0.04; для современных серийно выпускаемых автомобилей c_x=0.2-0.35). Имеются данные экспериментальных исследований пчелы в аэродинамической трубе. Это было многолетнее (с 1989 по 1998 год) исследование, посвященное полету медоносной пчелы, опубликованное в семи статьях. Одна (пятая) статья так и называлась: “Коэффициенты сопротивления и подъемной силы тела пчелы; влияние на динамику полета”[3]. Производился обдув в аэродинамической трубе на скоростях от 0.5 до 5 м/с и углах атаки от - 20° до +20°. “Измерения проводились на подготовленных телах… с ногами и без них… Из сил были рассчитаны коэффициенты сопротивления и подъёмной силы. Коэффициент сопротивления, измеренный при нулевом угле атаки, составил 0.45 при скорости от 3 до 5 м/с, 0.6 при 2 м/с, 0,9 при 1 м/с и 1.35 при 0.5 м/с”.

Построим график по этим данным:

Если экстраполировать кривую до скорости 8 м/с (28.8 км/час), что соответствует крейсерской скорости незагруженной пчелы в нашей модели, то значение Cx будет равно 0.25.

Кстати, в седьмой статье исследования “Зависимость метаболической мощности от скорости полета” [4] приведена формула: Pm = 49.2 - 8.9 v + 1.5 v². Точка v=0 соответствует парящему полету, для нее мощность метаболизма равна 49.2 мВт, что близко к полученному в модели значению 48 мВт.

Потому для полёта “туда” положим c_{x1}=0.25 . При полёте обратно, как мы уже выяснили, возрастает угол атаки, при этом возрастает площадь поперечного сечения и, соответственно, коэффициент c_x. Положим c_{x2} = 0.40. Аэродинамические коэффициенты для разных углов атаки связаны между собой, эта зависимость называется полярой. Для небольшого изменения угла атаки поляру можно аппроксимировать прямой линией. Для нашего случая получится:

c_x=0.3125 \cdot c_y + 0.1125 \tag{7}

На основании полученных соотношений можно проанализировать, как меняются аэродинамические силы и мощности в зависимости от скорости:

Подъёмной мощностью здесь названа мощность компенсации разности силы тяжести и подъёмной силы; при достижении крейсерской скорости она становится равной нулю.

Как видно на этих рисунках, действительно, при крейсерской скорости пчела расходует минимум мощности - лишь на преодоление силы лобового сопротивления, которая значительно меньше, чем сила тяжести, т.е. в “транспортном” полёте требуется меньше мощности, чем в “висячем”. Напомню, механическая мощность парения составляет 2 мВт, а мощность, расходуемая на горизонтальный полёт получилась около 1 мВт, т.е. примерно в два раза меньше, с учетом КПД - 23 мВт, из них 23 - 1 = 22 мВт идет на нагрев.

При скорости 25~км/час \approx 6.94~м/с один километр пчела пролетит за 144 секунды, затратив на это примерно 144 мДж механической энергии. При КПД 4.4% затраты метаболизма на горизонтальный полёт составят около 3.3 Дж/км. Т. Сили в своей книге [5] приводит оценку 6.5 Дж/км для общих затрат на транспортировку нектара. Разница объясняется тем, что в число 6.5 Дж/км входят не только затраты на горизонтальный полёт, но и на висение над цветами, взлёт, посадку, а также на терморегуляцию, которая, как будет показано в следующей статье, требует значительной энергии. Таким образом, наши расчёты затрат на горизонтальный полёт не противоречат данным Сили, а составляют их часть.

Особенностью полёта пчелы на крейсерской скорости оказалась слабая зависимость затрачиваемой мощности от величины груза. По-видимому,  пчела не задумывается над тем, с какой скоростью ей лететь. Она выдаёт номинальную мощность (машет крыльями “как всегда” - двигатель работает в штатном режиме), а угол атаки и c_y выставляются автоматически в соответствии с формулой (5). В результате горизонтальное перемещение практически всегда происходит с крейсерской скоростью, которая меняется с изменением массы груза - чем больше груз, тем больше угол атаки и меньше скорость. Пчела имеет возможность чуть подрегулировать c_y , поджав или вытянув лапки - “Пчела, летящая с пустым зобиком, держит задние ноги вытянутыми назад, а с полным зобиком несет их согнутыми вперед, чтобы выравнивать центр тяжести” [6].

Максимальная скорость

С какой максимальной скоростью может лететь пчела? В литературе чаще всего можно встретить число 65 км/час, но без указания первоисточника. Не известно кто и когда намерил такую скорость. Но давайте посмотрим на графики мощности: максимальная механическая мощность, развиваемая загруженной пчелой при взлете составляет около 4 мВт (P_{w0} для m=150 мг). Если провести эту горизонтальную линию до пересечения с графиком, то точка пересечения будет соответствовать скорости 39.3 км/час, полностью загруженная пчела вряд ли сможет превысить эту скорость. А вот если такую же мощность разовьет незагруженная пчела (верхний график), то она может разогнаться до 45 км/час. В таблице с исходными данными (по И. А. Левченко, 1962) [2] есть значение от 43.2 до 50.4 км/час для 3% пчел. Из них, максимальное значение 50.4 км/час было, скорей всего в одном случае (он и определил границу интервала) - это на 5.4 км/час (1.5 м/с) больше, чем мы предположили. Но это мог быть случай незначительного порыва попутного ветра (5.4 км/час - это слабый ветер). Поэтому в безветренную погоду, видимо, обозначенный порог 45 км/час вряд ли будет преодолен, ну если только ненамного и какой-нибудь пчелой-чемпионкой. Может возникнуть вопрос, а как же груженая пчела (в направлении в улей) попала в этот интервал, где нижняя граница составляет 43.2 км/час? Для нее же максимальная расчетная скорость получилась всего 39.3 км/час. Ответ простой - не все пчелы летящие к улью имеют полную загрузку - это редкое исключение, а вовсе не правило. Для разгона до 65 км/час незагруженной пчеле потребовалась бы механическая мощность 11.6 мВт (крайняя правая точка на графике). С учетом КПД требуемая скорость метаболизма для этого составит 264 мВт или 2.64 кВт/кг, что недостижимо для биологических систем.

Выводы

Предложенная модель транспортного полёта пчелы позволяет объяснить наблюдаемые крейсерские скорости, оценить энергозатраты и показать, что миф о 65 км/ч не подтверждается расчётами. Сравнение с экспериментами Nachtigall и данными Левченко демонстрирует хорошее согласие.

Литература:

  1. Timothy M. Casey, Michael L. May, Kenneth R. Morgan. Flight Energetics of Euglossine Bees in Relation to Morphology and Wing Stroke Frequency - Journal of Experimental Biology, vol. 116, issue 1, pp. 271-289, May 1985

  2. Лебедев В. И., Билаш Н. Г. Биология медоносной пчелы. - М.: Агропромиздат, 1991. - 239 с: ил. - (Учебники и учеб. пособия для учащихся техникумов).

  3. Nachtigall, W., Hanauer-Thieser, U. Flight of the honeybee. J Comp Physiol B 162, 267–277 (1992). https://doi.org/10.1007/BF00357534

  4. Nachtigall, W., Hanauer-Thieser, U. & Mörz, M. Flight of the honey bee VII: metabolic power versus flight speed relation. J Comp Physiol B 165, 484–489 (1995). https://doi.org/10.1007/BF00261303

  5. Сили Т. Жизнь пчёл. Нерассказанная история медоносной пчелы в дикой природе. /Перевод с англ. Яна Рыжова - М.: Ассоциация развития естественного пчеловодства, 2024. - 392 с. илл.

  6. Кашковский В.Г. Советы пчеловодам. - Кемеровское книжное издательство, 1991. - 111 с. илл.


В следующей статье разберём, как пчела использует «лишнее» тепло для обогрева себя и гнезда. Нетерпеливые могут посмотреть в моем блоге по пчеломоделированию.