这个词最初仅指鸟类的前肢,但后来扩展到包括昆虫的翅膀(见昆虫翅膀)、蝙蝠、翼龙和飞机。该术语还适用于赛车中用来产生下压力的倒置机翼。机翼的空气动力学质量用升阻比来表示。机翼在给定速度和迎角下产生的升力可以比阻力大 1-2 个数量级。这意味着可以施加明显较小的推力来推动机翼在空中飞行,以获得指定的升力。固定翼飞机,通常称为飞机、飞机或简称飞机,是一种能够利用向前运动飞行的飞机,当机翼在空中移动时会产生升力。飞机包括喷气发动机和螺旋桨驱动的车辆,它们通过推力向前推进,以及无动力飞机(如滑翔机),它们使用热气流或暖气袋来获得升力。固定翼飞机不同于扑翼机,扑翼机的升力由扑翼产生,而旋翼机的机翼则围绕固定桅杆旋转。在英国和英联邦的大部分地区,“飞机”一词
根据现行《联邦法规》第 14 篇 (14 CFR) 第 1 部分“定义和缩写”,飞机是一种用于或预期用于飞行的设备。用于对飞行员进行认证的飞机类别包括固定翼飞机、旋翼机、滑翔机、轻于空气的飞机、动力升力飞机、动力降落伞飞机和重量转移控制飞机。14 CFR 第 1 部分还将飞机定义为发动机驱动的固定翼飞机,其飞行依靠空气对机翼的动态反作用力。另一个尚未在 14 CFR 第 1 部分中编入法典的术语是先进航空电子飞机,它指的是包含带有移动地图显示的全球定位系统 (GPS) 导航系统以及自动驾驶仪等其他系统的飞机。本章简要介绍了飞机的结构,并在大多数说明中使用飞机。轻型运动飞机 (LSA),例如重量转移控制、气球、滑翔机、动力降落伞和旋翼机都有自己的手册,其中包含有关空气动力学和控制的详细信息。
AN/SSQ-62E 还集成了命令功能选择功能,允许操作员在部署声纳浮标后修改其操作模式。AN/SSQ-62E 使用标准锂二氧化硫电池组。AN/SSQ-62E DICASS 可从固定翼或旋翼飞机上空中发射。声纳浮标的下降由降落伞稳定和减速。它也很容易从水面舰艇的甲板上部署。
经济实惠的重型飞机。由于飞行时没有动力旋翼、没有传动装置和防扭矩设备,Hawk 5 也无需定期维护或因这些系统而导致的停工,因此所有者可以降低成本并提高可靠性。再加上固定翼飞机的飞行简便性,Hawk 5 可以成为您一直在寻找的重型飞机。
• SUAS 是指所有远程操作或使用编程的 GPS 飞行计划的系统,包括无线电遥控 (RC) 飞机、无人驾驶飞行器、无人机(所有旋翼和固定翼)、模型飞机、模型直升机、四轴飞行器和气球 • 人员应立即向 MP 站报告在 USAG Bavaria 设施上或附近运行的任何 SUAS
W31P4Q20FF001 Total Computer Solutions 业务和分析 SB B&A 对 AMCOM 指挥组的支持服务 2019B-01 09/18/2025 SSCM 已联系需要的活动以确定前进的道路 W31P4Q20FD001 Total Computer Solutions, Inc 程序化 SB 对固定翼项目办公室的程序化支持 2019P-01 10/20/2025 2025P-01
DRS DTS-K CP-2635(C)/A – 带嵌入式加密的 Link-11 数据终端组旨在将数据链路调制解调器和加密设备安装在固定翼或旋翼飞机的一个机箱中。DTS-K 是一种基于商用现货 (COTS) 的系统,由基于 VME 总线的机箱和电路板组成,电路板包含使电路板能够执行 Link-11 数据终端组和加密功能的软件。
navy.mil › 门户 › QRpage PDF 2007 年 6 月 20 日 — 2007 年 6 月 20 日固定翼飞机。00 02 04 06 08 10 12 14 ... NAVSEA 可采购性/可支持性/可靠性数据... 129000-59:IP-1556/A 数字显示指示器。
摘要 本文探讨了飞行模拟器的保真度要求,以改进训练并解决与旋翼机飞行中失控 (LOC-I) 相关的问题。为了说明背景,本文介绍了旋翼机事故统计趋势。数据显示,尽管最近采取了安全举措,但 LOC-I 旋翼机事故已被确定为事故率的一个重要且不断增长的因素。20 世纪 90 年代末,固定翼商用飞机界面临着与失控预防和恢复相关的类似情况,并通过协调的国际努力,制定了有针对性的培训计划以降低事故率。本文介绍了从固定翼计划中吸取的经验教训,以强调如何需要改进旋翼机建模和仿真工具,通过更高质量的基于模拟器的培训计划来减少旋翼机事故。本文回顾了相关的飞行模拟器认证标准,重点关注飞行模型保真度和前庭运动提示要求。旋翼机建模和运动提示研究的结果强调了相关的保真度问题,旨在确定进一步活动的领域,以提高用于 LOC-I 预防训练的模拟器标准的保真度。
摘要 — 脑机接口 (BCI) 是一项已有近四十年历史的技术,其开发的唯一目的是开发和增强神经假体的影响。然而,近年来,随着非侵入式脑电图 (EEG) 耳机的商业化,该技术已得到广泛的应用,如家庭自动化、轮椅控制、车辆转向等。最新开发的应用之一是意念控制的四旋翼无人机。然而,这些应用不需要非常高速的响应,当使用标准分类方法(如支持向量机 (SVM) 和多层感知器 (MLPC))时会给出令人满意的结果。当固定翼无人机需要高速控制时,就会面临问题,因为分类速度慢,导致此类方法不可靠。这样的应用要求系统以高速对数据进行分类,以保持车辆的可控性。本文提出了一种新的分类方法,该方法结合了通用空间范式和线性判别分析,可以实时提高分类准确率。本文还讨论了基于非线性 SVM 的分类技术。此外,本文还讨论了所提方法在固定翼和 VTOL 无人机上的实施。