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航空航天工程 - NASA 技术报告服务器
介绍了一种有效计算复杂二维结构上湍流可压缩流的方法。该方法在整个流场中使用完全非结构化的网格，从而能够处理任意复杂的几何形状，并在粘性和非粘性流场区域使用自适应网格划分技术。网格生成基于局部映射 Delaunay 技术，以便在粘性区域生成具有高度拉伸元素的非结构化网格。使用有限元 Navier-Stokes 求解器对流动方程进行离散化，并使用非结构化多重网格算法实现快速收敛到稳态。湍流建模是使用一种廉价的代数模型进行的，该模型可用于非结构化和自适应网格。计算了多元素翼型几何的可压缩湍流解，并与实验数据进行了比较。作者
无人固定翼飞机气动外形优化
1 助理教授，2,3,4 本科生 1,2,3,4 机械工程系，1,2,3,4 戈达瓦里工程技术学院，Rajamundry-533296，安得拉邦，印度 摘要：遥控的重要性日益增加，这刺激了能够飞行的无人驾驶飞行器 (UAV) 的发展，从小型昆虫大小的无人机到大型传统飞机。这些无人机在农业、监视、环境监测、搜索和救援、航空摄影、基础设施检查和科学研究领域有着广泛的应用。本研究旨在通过使用完全自动化的工作流程提高 0 度攻角 (AOA) 下的升阻比来优化固定翼无人机的气动形状。我们的研究包括遗传算法 (GA)，它模仿自然选择的进化过程以在复杂的问题空间中发现最优解，以及 PyFluent，一种强大的计算流体动力学 (CFD) 工具。这项工作分为三个阶段：初始阶段、优化阶段和模拟阶段。最佳翼型配置在 0 度 AOA 时实现 24.8 的升阻比，特别是在 40 m/s 的速度下。索引术语 - 无人机、升阻比、0 度 AOA、遗传算法 (GA)、PyFluent I. 简介
双主动侧杆配置模型和飞行员诱导...
飞行由奥托·利林塔尔 (Otto Lilienthal) 在 1891 年左右完成，飞机的运动仅通过移动飞行员的身体来控制，即重新定位重心，从今天的角度来看，这很难被视为 FCS。奥托·利林塔尔 (Otto Lilienthal) 也首次尝试通过偏转控制面来控制飞机运动 [1]。利林塔尔滑翔机的控制系统显然是作为纯机械组件设计的。例如，副翼控制面是机翼的末端部分，可以向下包裹以改变机翼的翼型和机翼弯曲部分的攻角，从而增加机翼一部分的升力。表面的控制部分通过一组电线连接到由飞行员致动的环上。这种布局随后被所有其他飞机制造商采用并进一步发展。利林塔尔的环变成了一根棍子，控制面与翼身分离以便于移动。然而，机械连接组件的演变并不那么显著。尽管在某种程度上比几根电线和滑轮复杂得多，但驾驶舱控制装置和控制面之间的机械连接如今在所有小型飞机中都很常见。
申请指南
完全独立，专为户外应用而设计，每台冷水机组都配备低噪音双螺杆压缩机，压缩机内配有完全独立的润滑系统。这提供了一个简单且极其可靠的压缩机系统，压缩机电机用吸入气体冷却，并配有故障安全液体喷射系统，以确保在任何条件下电机冷却。每台压缩机都有自己独立的制冷剂回路，并与蒸发器和冷凝器匹配，以实现最佳性能。冷凝器盘管的布置使整个表面的空气充分循环，并通过集成内部挡板避免旁路。冷凝器风扇是多叶片翼型部分，镰刀端部分安装在喇叭口孔中，以提供最大的气流和低噪音特性。冷凝器盘管、压缩机、高效双螺杆压缩机以及防风雨电源和控制中心安装在焊接、全镀锌、刚性底座上。所有金属板均镀锌，外部面板采用 RAL 9002 粉末喷涂并烘烤以防腐蚀。
飞机涡轮发动机可靠性和调查
这项关于 JT9D、CF6 和 PT6 飞机发动机可靠性的研究是对 JT8D 发动机研究的后续研究，该研究发表在联邦航空管理局 (FAA) 技术中心最终报告 DOT/FAA/CT-91/10 中。与 JT8D 发动机研究一样，这项研究对 JT9D、CF6 和 PT6 涡轮飞机发动机在 1988 年 2 月至 1991 年 1 月的 36 个月期间的飞行中停机和计划外拆卸率进行了趋势分析。与上一份报告一样，该方法是每月审查哪些航空公司在飞行中停机和计划外发动机拆卸方面持续超过标准偏差规范，然后检查这些航空公司报告的发动机部件故障。发动机部件故障分为以下几类：轴承、翼型、机壳、控制装置和附件、燃油/油系统和其他（未显示趋势）。对于 JT9D、CF6 和 PT6 发动机的这项研究，控制装置和附件通常会导致最多的飞行中熄火、压缩机失速和发动机停机。除了对 JT9D、CF6 和 PT6 发动机进行的精算分析和部件故障模式趋势分析外，还对 JT9D 和 CF6 发动机机壳应用了为 JT8D 发动机开发的检查程序。
飞机涡轮发动机可靠性和调查
这项关于 JT9D、CF6 和 PT6 飞机发动机可靠性的研究是对 JT8D 发动机研究的后续研究，该研究发表在联邦航空管理局 (FAA) 技术中心最终报告 DOT/FAA/CT-91/10 中。与 JT8D 发动机研究一样，这项研究对 JT9D、CF6 和 PT6 涡轮飞机发动机在 1988 年 2 月至 1991 年 1 月的 36 个月期间的飞行中停机和计划外拆卸率进行了趋势分析。与上一份报告一样，该方法是每月审查哪些航空公司在飞行中停机和计划外发动机拆卸方面持续超过标准偏差规范，然后检查这些航空公司报告的发动机部件故障。发动机部件故障分为以下几类：轴承、翼型、机壳、控制装置和附件、燃油/油系统和其他（未显示趋势）。对于 JT9D、CF6 和 PT6 发动机的这项研究，控制装置和附件通常会导致最多的飞行中熄火、压缩机失速和发动机停机。除了对 JT9D、CF6 和 PT6 发动机进行的精算分析和部件故障模式趋势分析外，还对 JT9D 和 CF6 发动机机壳应用了为 JT8D 发动机开发的检查程序。
旋翼机参数风洞测试...
在欧洲旋翼机空气动力学和声学 (HELISHAPE) 大型合作研究计划的框架内，在 DNW 的开放测试部分进行了参数模型旋翼测试，使用 DLR 的 MWM 测试台和配备先进设计的叶片和两个可更换叶尖的全铰接式 ECF 旋翼的高度仪器化模型。一组叶尖 (7A) 为矩形，另一组 (7ADI) 为后掠抛物线/上反角形状。这项实验研究的目的是评估降噪技术（概念上通过改变旋翼速度、专用叶尖形状和先进的翼型，以及操作上通过确定低噪音 - BVI 最小化下降程序）并验证合作伙伴的空气动力学和声学代码。同时测量了叶片表面声学和气动压力数据以及叶片动力学和性能数据。此外，通过 LLS 流动可视化获得了有关尖端涡流几何形状和叶片涡流错开距离的宝贵信息。简要描述了实验设备、测试程序和测试矩阵。介绍了主要结果，并讨论了两个转子最重要的参数变化趋势。
神经2024 ML4CFD竞赛：用于机翼设计中计算流体动力学的机器学习
用于解决复杂物理问题的机器学习（ML）技术的整合越来越被认为是加快模拟的有前途的途径。但是，评估ML衍生的物理模型在工业环境中的采用构成了重大挑战。本竞赛旨在促进创新的ML方法来应对身体挑战，利用我们最近引入的统一评估框架，称为学习工业物理模拟（LIPS）。建立在2023年11月至2024年3月1日举行的初步版本上，该迭代以良好的物理应用为基础的任务为基础：使用我们建议的Airfrans数据集，翼型设计模拟。竞争基于各种标准评估解决方案，包括ML准确性，计算效率，分布外部性能和遵守物理原理。值得注意的是，这项竞争代表了探索ML驱动的替代方法的开创性努力，旨在优化物理模拟中计算效率和辅助性之间的权衡。托管在Codabench平台上，比赛为所有参与解决方案提供了在线培训和评估。
课程名称 PPL 理论 课程代码 AVM111 课程类型 ...
航空法和空中交通管制程序：国际民用航空公约 - 空中航行、航空器适航性、航空器国籍和登记标志、人员执照、空中规则、空中运营、空中交通管理、航空情报服务、机场、搜索和救援、安全、航空器、事故调查、国家法律。 人为表现：基本概念、航空中的人为因素、基础航空生理学和健康维护、人与环境、基础航空心理学、人为错误和可靠性、决策、避免和管理错误 - 驾驶舱管理、人为行为、危险态度的识别（错误倾向）。 气象学：大气、气温、大气压、空气密度、ISA、高度计、风、湍流、热力学、云、雾、薄雾、霾、降水、气团和锋面、压力系统、气候学、飞行危险（结冰、湍流、风切变、雷暴、逆温、山区危险、能见度降低现象）、气象信息、天气图、飞行计划信息、气象服务。 通信：VFR 通信、定义、一般操作程序、相关天气信息术语 (VFR)、通信故障、遇险和紧急程序、甚高频传播的一般原则和频率分配。 飞行原理（飞机）：亚音速空气动力学、基本概念、定律和定义、翼型周围的二维气流、系数、机翼和机身周围的三维气流、阻力、地面效应、失速、CL
在基于ECOG的大脑计算机界面的长期临床试验中，运动皮层中误差相关的检测
摘要：错误相关性被认为是BCI的有望作为执行错误校正或预防的一种方式，或标记数据以在线适应BCIS的控制模型。当前最新的BCIS是基于运动模拟的侵入性BCI，因此除了感觉运动皮质外，无法访问神经数据。我们在单个试验级别研究了在观察或运动成像（MI）控制BCI期间，误差的存在和可检测性与四翼型用户对BCI进行了两个离散类别。We show that error correlates can be detected using a broad range of classifiers, namely Support Vector Machine (SVM), logistic regression, N-way Partial Least Squares (NPLS), Multilayer Perceptron (MLP) and Convolutional Neural Network (CNN) with respective mean AUC of the ROC curve of 0.645, 0.662, 0.642, 0.680 and 0.630在观察条件下，在MI-Control条件下，0.623、0.605、0.603、0.626和0.580。我们还建议这些误差相关的时间稳定。这些发现表明，使用基于侵入性运动模拟的BCI进行误差校正或预防，可以在临床试验中使用误差相关性。