1.1 复合直升机示例。........................3 1.2 倾转旋翼飞机示例。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 1.3 前飞对后退叶片速度的影响。.........4 1.4 同轴反向旋转旋翼能够在前飞期间保持每个旋翼的升力不对称,每个旋翼的力矩相互抵消。通过消除后退叶片升力来平衡旋翼力矩的需要,可以缓解后退叶片失速,就像在单旋翼飞行器中一样(左图)[5]。..。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。..4 1.5 兰利全尺寸风洞中的 PCA-2 转子测试装置 [11]。.9 1.6 带有悬臂转子配置的 Meyer 和 Falabella 风洞测试装置 [12]。.............................10 1.7 叶片表面压力端口的展向和弦向位置 [12]。11 1.8 零铰链偏移转子的轮毂组件,显示来自叶片的压力管连接到轮毂内的压力拾取器 [12]。.12 1.9 1965 年詹金斯在兰利全尺寸风洞中的测试装置 [13]。.14 1.10 高前进比时转子推力和 H 力系数与总距 (A0) 的关系,显示总距推力反转 [13]。..........15 1.11 反向速度转子风洞模型中使用的“可逆”翼型截面轮廓 [16]。.........................18 1.12 为反向速度转子风洞模型开发的每转两个斜盘 [16]。.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...19 1.13 在恒定盘面载荷下测量的有效转子升阻比,以提高前进比 [16]。.......................21 1.14 升力对总距比与前进比的敏感度变化 [16]。....22 1.15 位于 NASA 艾姆斯研究中心 40 x 80 英尺 NFAC 风洞中的仪表化 UH-60A 空气负载旋翼 [17]。...。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 1.16 压力传感器在仪表旋翼叶片上的分布 [17] 24 1.17 UH-60A 减速旋翼风洞试验中明显的集体推力反向趋势 [18]。...................................26 1.18 不同推进比下的升阻比与升力零和正 4 度轴,40% NR [18]。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27
近来,无人机 (UAV) 作为一个快速发展的领域,吸引了越来越多的科学家和消费者的关注。人们对多旋翼无人机尤其感兴趣,它们因其低速飞行、悬停和垂直起降能力而被认为是用于高质量航空摄影、摄像、监控和其他地形探索的良好飞行平台。所述特性使它们易于在空间有限的条件下使用。显然,这种飞行器的行为是不稳定的,因此需要负责稳定和导航功能的飞行控制系统 (FCS)。此外,FCS 能够提供完全自主飞行的能力。当代电子技术的快速发展使得制造低成本和紧凑型 FCS 成为可能。然而,实施的测量单元的精度不高。多传感器数据融合是提高精度的方法之一。本文介绍了 FCS 开发中需要指导的要求和一般概念,以及飞行测试中获得的结果及其比较。特别关注多传感器数据融合方法,该方法可以提高飞行精度和可靠性。此外,还提供了硬件和软件架构的描述。
2.1 覆盖路径规划. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.1.3 近似分解. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .................................................................................................................................................................................21 2.3.2 结构检查....................................................................................................................................................................................25 2.3.3 结论....................................................................................................................................................................................................25 2.3.3 结论....................................................................................................................................................................................................25 27
Calise 和 Preston [1] 开发了一种近似校正制导命令以消除风的影响的方法。分析表明,风对制导回路稳定性的影响相当于在大多数飞行条件下增加制导回路增益,甚至在风速超过飞行器空速时会导致回路增益符号反转。Luders 等人 [2] 提出了一种在线稳健轨迹规划,以在风不确定的情况下执行防撞和精确着陆。显式实时风建模和分类用于预测未来的干扰,采样技术确保有效保持对可能变化的稳健性。其他大多数工作 [3-6] 寻求稳健的翼伞终端制导,以便在各种风干扰下准确和迎风着陆。
摘要:设计并测试了一种用于现场测量动态充气机翼上下表面内外压差的仪器系统,揭示了充气翼型的空气动力学特性的重要见解。风洞试验证明了低压差读数在 1.0–120 Pa 范围内的全部能力,覆盖 3 至 10 m/s 的速度,攻角从 − 20 到 +25 ◦。读数稳定,在运行飞行范围内的变化系数为 2% 至 7%。实验数据证实了底部前缘再循环气泡的出现,与低雷诺数状态和进气口的存在有关。它支持基于局部压力差的空气动力学特性新方法的提议,该方法考虑了受限的气流结构并提供与实际观察相符的升力估计。结果也与之前按照不同策略获得的数据兼容,并被证明可以有效地参数化膨胀和失速现象。总体而言,该仪器可以直接用作飞行测试设备,并且可以进一步转换为崩溃警报和预防系统。
无人驾驶飞行器 (UAV) 是一种飞行机器人,在民用和军用领域均有使用,且使用量呈急剧增长趋势。它们已广泛应用于民用领域,如执法、地球表面测绘和灾害监测,以及军事任务,如监视、侦察和目标捕获。随着对无人驾驶飞行器使用量的需求不断增长,在自主性、飞行能力和有效载荷方面具有更大进步的新型设计正在涌现,可携带更复杂、更智能的传感器。随着这些技术进步,人们将为无人驾驶飞行器找到新的作战领域。本论文主要研究新型无人驾驶飞行器 (SUAVI:萨班哲大学无人驾驶飞行器) 的设计、构造和飞行控制。SUAVI 是一种电动紧凑型四倾翼无人驾驶飞行器,能够像直升机一样垂直起降 (VTOL),并通过倾斜机翼像飞机一样水平飞行。它携带机载摄像机,用于捕捉图像并通过与地面站的射频通信进行广播。在 SUAVI 的气动和机械设计中,考虑了飞行时间、飞行速度、尺寸、电源和要执行的任务。气动设计是通过考虑气动效率的最大化和安全飞行特性来进行的。推进系统中的组件的选择是为了优化推进效率并满足要求
该项目由司法援助局颁发的拨款编号 2019-DC-BX-K012 资助。司法援助局是司法部司法计划办公室的一个组成部分,该办公室还包括司法统计局、国家司法研究所、青少年司法和犯罪预防办公室、犯罪受害者办公室和 SMART 办公室。
为罹患极为罕见、高度侵袭性肿瘤(如高级别神经内分泌宫颈癌 (NETc))的患者寻找新的有效治疗方式仍然是一项尚未得到满足的医疗需求。通过对大量 NETc 患者进行综合全外显子组和 RNA 测序分析,我们确定了反复突变的基因和改变的细胞内信号传导细胞通路,为靶向治疗提供了应用。使用两个完全测序的患者来源的异种移植瘤(ERBB2/PIK3CA/AKT 通路发生改变),我们发现 copanlisib (PIK3CAi)、阿法替尼 (pan - HERi) 和 elimusertib (ATRi) 单药治疗以及 copanlisib/阿法替尼和 copanlisib/elimusertib 的组合可显著抑制 NETc PDX 生长。我们的综合基因分析结合体内临床前验证实验表明,大量高级别 NETc 可能从靶向药物的重新利用中受益。
站点编号 网格名称 状态 备注 1 PV04804642 House Creek 风险增加 2 PV06524809 House Creek 风险增加 3 PV06804841 House Creek 风险增加 4 PV07474931 无名分支 风险增加 5 PV08424892 Turkey Run Creek 风险增加 6 PV09654933 House Creek 风险增加 7 PV13455078 House Creek 风险增加 8 PV09685563 Cottonwood Creek 风险增加 9 PV03785535 Table Rock Creek 风险增加 10 PV05115603 Table Rock Creek 风险增加 11 PV05555644 Table Rock Creek风险增加 12 PV06205656 Table Rock Creek 风险增加 13 PV07515741 Table Rock Creek 风险增加 14 PV08365725 Table Rock Creek 风险增加 15 PV08965726 Table Rock Creek 风险增加 16 PV09655745 Table Rock Creek 风险增加 17 PV11935598 Cottonwood Creek 风险增加 18 PV12985544 Cowhouse Creek 风险增加 19 PV14725405 Cowhouse Creek 风险增加 20 PV07306169 Cowhouse Creek 风险增加 21 PV07806079 Cowhouse Creek 风险增加 22 PV08535975 Cowhouse Creek 风险增加 23 PV18186608 Henson Creek 风险增加 24 PV24566880 Beaver Dam 风险增加 25 PV25276625 Henson Creek 风险增加 26 PV31015749 Owl Creek 风险增加 27 PV28235053 Oak Branch 风险增加 28 PV35055705 Owl Creek & Cold Springs 风险增加
