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World File Search System飞行条件
1 基于模型的 T700 决策支持工具...
本文介绍了 DSTO 在开发基于模型的方法以诊断和预测由通用电气 T700 发动机驱动的澳大利亚国防军 (ADF) 直升机的气路健康状况方面取得的进展。特别是，介绍了两种新的基于模型的工具：一种用于估计功率保证，一种用于检测异常发动机运行。这些工具的开发是为了利用现代健康和使用监测系统 (HUMS) 记录的发动机参数。正在考虑将此类系统安装到 ADF 直升机上，作为中期升级和采购项目的一部分。第一个工具是基于 T700 模型的功率保证估算器，建议与当前的健康指标测试 (HIT) 检查一起使用，它将 HIT 检查值与给定飞行条件和组件退化场景的可用功率联系起来。第二种工具是基于模型的检测器和模糊逻辑决策器的组合，最初建议用于 HUMS 地面站，以减少手动处理或查询的数据量。DSTO 开发的 MATLAB-Simulink 真双 T700 发动机模型具有对瞬态飞行数据的精确跟踪能力，可以检测给定飞行过程中发动机状况的重大变化。然后，模糊逻辑公式可以自动执行此检测过程，并为未来预测趋势提供飞行结束估计。
北约标准 AAMedP-1.1 航空医疗后送
FRA AAMedP-1.1 中的许多定义不是北约商定的定义。法国将使用北约商定的定义。法国通常有一名具备航空医学或航空医疗后送资格的军官或一名飞行护士担任 AEOO（航空医疗后送行动军官）或 AEOO 顾问。法国的航空医疗机组人员并没有系统地配备飞行外科医生和飞行护士。法国宁愿使用以下术语：“médecin du personnel navigant ou infirmier navigant”（“飞行外科医生或飞行护士”）。对于法国来说，当 D4/C3x 患者人数超过 5 名时，航空医疗机组人员的存在并不系统。这取决于作战环境和飞行期间的经停次数。第 4 章第 3.a.(1) 款：医生可以是重症监护医生，也可以是航空医学专家。法国军队医疗服务部 (Service de santé des armées) 不会在撤离航班上部署技术人员，因为技术人员可以完成的维修需要太多材料，而且最重要的是，技术干预与飞行条件不相容（封闭、氧气存在、电力有限等）。技术人员的角色由飞行护士承担。对于中度依赖 2 患者，法国至少部署一名护士和一名接受过重症监护培训的医生或一名飞行护士。严禁任何人在飞机内吸烟。附件 A，A.6：法国现在有蓝牙无线设备。
为 AIAA 期刊准备论文 - TU Delft 存储库
目前正在开发几种可在飞行中部署的变形无人机系统，用于执行各种任务。成功在飞行中部署这些飞机的关键是，它们在潜在的高度动态过渡阶段之后进入稳定且可控的飞行阶段，且不超过结构限制。本研究的目的是开发一种新的基于物理的方法，该方法可用于评估在哪些飞行条件下可以安全部署无人变形飞机，包括稳定性、可控性和动态飞行载荷。该方法基于部署阶段的蒙特卡罗模拟和多体动力学仿真模型。作为测试案例，Dash X UAV 结合不同的部署场景进行分析。要改变的参数是初始飞行条件，例如机身角速率和变形策略。该模型通过部署状态下的一组有限的飞行测试数据进行验证。给出了具有高度动态过渡阶段的安全部署的飞机运动和载荷示例结果。介绍了构建稳定性极限和部署载荷包络线的过程。部署载荷包络线是通常用于结构设计的 V-n 图的自然延伸。稳定性极限可用于确定无人机可以安全部署的操作极限，而不会出现进入不稳定或不可控飞行状态的风险。最终，该方法可用于支持飞行中可部署变形无人机的设计和相关操作程序。事实证明，Dash X 无人机可以在现实条件下以可接受的结构载荷安全部署。
平流层双机平台虚拟飞行演示
在基于物理的飞行动力学模拟中，描述和评估了双飞机平台 (DAP) 概念的基准配置，该模拟用于为期两个月的任务，作为佛罗里达中部低层平流层的通信中继，距离奥兰多市中心 150 英里。DAP 配置具有两个大型滑翔机式（翼展 130 英尺）无人机，它们通过一条可调节的长电缆连接（总可伸缩长度 3000 英尺），可利用可用的风切变有效地航行而无需推进。使用机载 LiDAR 风廓线仪预测风分布被发现是必要的，以使平台能够通过找到平台上足够的风切变来有效调整飞行条件以保持航行。与传统的太阳能飞机一样，该飞机从太阳能电池中获取电力，但当风切变过多时，它还会使用螺旋桨作为涡轮机来获取风能。 60,000 英尺附近长达一个月的大气剖面（间隔 3-5 分钟）来自卡纳维拉尔角 50 Mhz 多普勒雷达风廓线仪测量的存档数据，并用于 DAP 飞行模拟。对这些数据集的粗略评估表明，DAP 航行所需的风切变持续存在，这表明即使受到适度上升/下降率的限制，DAP 也可能航行超过 90% 的长达一个月的持续时间。DAP 的新型制导软件使用非线性约束优化技术来定义航点
飞行路径控制系统设计与仿真
1,2 航空电子系，JNTUK 卡基纳达科学技术学院 摘要：深入了解自动飞行控制系统的知识可以理解控制飞机飞行的基本问题，并提高其评估通常提出的问题的解决方案的能力。许多飞行任务都要求飞机非常精确地遵循某些专门定义的路径。每当需要控制一架传统飞机时，飞行员可以指挥三个轴中任意一个或所有轴的旋转速度：俯仰、滚转和偏航。在飞行控制处理中考虑对路径变量的控制时，需要测量飞机的航向和气压高度等路径变量。这些近似值是线性的，也是充分的；这类系统可被视为飞行路径控制系统类的成员，本文对此进行了深入讨论。本文以时域方法为基础，介绍了现代控制理论方法，特别是状态方程的使用，这是一种自然有效的技术，与飞机动力学的数学描述相协调，而飞机动力学可以用状态和输出方程最完整、最方便地表达。本文还涉及 AFCS 的特定模式，涉及在不同飞行条件下为参考飞机 CHARLIE（一种非常大的四引擎喷气式客机）实施的飞行路径控制系统。SIMULINK 用于实施飞行路径控制系统，因为它们对于形成集成 AFCS 的最外层循环非常重要。关键词：飞机动力学、自动飞行控制系统 (AFCS)、飞行路径控制系统 (FPCS)
空气移动和无人机
除了推进器AXS-S1和AXS-M1（我们的旗舰产品）外，该公司目前在架子上有2种产品。AXS-M1产品是一种集成技术不可知的飞行平台型系统，无需14公斤有效载荷的尺寸少于1m*1m。一些规格： - 220 km/h最高速度 - 最大64公斤。推力 - 以每秒1个旋转而无需旋转限制的操作 - 由于推进方向（以阵风至70kph测试），超过100 km/h层状的风电阻 - 至少5G加速了正常的飞行条件，而不会停滞不前。- 能够在任何方向（VTOL ++）以空投，降落和降落/降落。- 尺寸为35分钟的自主权，适用于70km/h的速度（或45min/50min空的45分钟/50分钟） - 非退休伸长率超过30 km，在70 km/h和20 km/h时为200 km/h，以200 km/h的速度（保守的基础）（保守的基础） - 准确的端口至最接近的港口（与10 cm的电动型号） - 与10 cm（热量巡回赛）相互交流，4级别，4级式，4级式，4级式（4级式），32，32，32，32，32，32模块的主体（可以在任何方向上安装） - 可自定义的前后（optronics，弹头，天线等）- 自主（通过航路点和预编程的终端攻击计划）或FPV控制（易于飞行） - 能够室内和室外飞行
使用ROS
1。简介飞机中的分布式模拟是指相互联系的网络模拟的利用来复制各种航空系统的行为，功能和相互作用。这种方法用于在协作虚拟环境中对飞机技术，飞行程序和场景进行全面测试和分析。分布式仿真的实现涉及将不同飞机组件的模拟器或计算模型（例如飞行控件，拦截器，发动机和环境系统）链接到凝聚力网络。这些模拟实时通信，交换数据并响应模仿实际飞行条件的复杂性。飞机中分布式仿真的主要优点之一是它促进具有成本效益和全面的场景的能力。飞行员，维护人员和其他航空专业人员可以从事模拟飞行操作，紧急程序或系统故障，而无需访问实体飞机。分布式仿真增强了对现有系统的新技术的评估和验证。工程师和研究人员可以在受控的虚拟环境中对软件升级，系统集成或飞机设计进行彻底测试，然后再将其置于实际飞机上。这有助于确定潜在的问题，确保安全性并在部署前提高航空系统的性能。但是，飞机中的分布式模拟也提出了挑战。在分布式模拟之间实现同步，确保实时数据交换以及在相互连接模型之间保持一致性是至关重要的技术障碍。此外，必须解决网络安全问题，数据完整性和网络可靠性，以确保模拟环境的准确性和安全性。
使用机器学习应用于
NASA的第4个新边界任务是Titan Dragonfly可重新定位的Lander。 这款同轴性四极管车将于2028年在泰坦的火箭上发射。 在重力辅助地球飞行和大约6年的运输速度之后，蜻蜓将在2034年左右进入泰坦大气层，目的是探索泰坦的益生元化学和可居住性。 自2016年以来，这种独特应用程序的多旋动设计一直在不断发展，例如泰坦（Titan）在95开尔文（-288 F）的低温气氛，重力为14％的地球大气密度为440％的标准海平面空气的440％，以及在所有这些条件下都无法在所有这些条件下测试整个系统。 本文重点介绍了蜻蜓着陆器的转子设计方面，并为多种飞行条件介绍了多运动设计优化的新颖框架。 该方法论利用机器学习方法，并在蜻蜓的背景下进行了证明。 首先提出了一种新的溢出机学习机翼性能（PALMO）数据库。 然后将Palmo包裹在贝叶斯优化框架内，并应用于四连杆系统（蜻蜓兰德勒的一侧）。 使用CAMRAD-II综合分析软件对优化的每次迭代生成培训数据，以评估多个相关飞行条件下连续的转子设计。 在CAMRAD-II中分析了大约900个转子设计，发现了4旋转系统的最佳设计，该设计需要对Palmo替代模型进行900万个查询。NASA的第4个新边界任务是Titan Dragonfly可重新定位的Lander。这款同轴性四极管车将于2028年在泰坦的火箭上发射。在重力辅助地球飞行和大约6年的运输速度之后，蜻蜓将在2034年左右进入泰坦大气层，目的是探索泰坦的益生元化学和可居住性。自2016年以来，这种独特应用程序的多旋动设计一直在不断发展，例如泰坦（Titan）在95开尔文（-288 F）的低温气氛，重力为14％的地球大气密度为440％的标准海平面空气的440％，以及在所有这些条件下都无法在所有这些条件下测试整个系统。本文重点介绍了蜻蜓着陆器的转子设计方面，并为多种飞行条件介绍了多运动设计优化的新颖框架。该方法论利用机器学习方法，并在蜻蜓的背景下进行了证明。首先提出了一种新的溢出机学习机翼性能（PALMO）数据库。然后将Palmo包裹在贝叶斯优化框架内，并应用于四连杆系统（蜻蜓兰德勒的一侧）。使用CAMRAD-II综合分析软件对优化的每次迭代生成培训数据，以评估多个相关飞行条件下连续的转子设计。在CAMRAD-II中分析了大约900个转子设计，发现了4旋转系统的最佳设计，该设计需要对Palmo替代模型进行900万个查询。此演示案例使用统一的流入，在114个CPU内核中评估了10,000,000个潜在的候选转子设计，并在27.8小时内使用规定的唤醒模型在27.8小时内评估了10,000个潜在的转子设计。因此，这项工作可以实现中心转子设计优化，而无需访问高性能计算。
使用离散模型跟随的横向自动驾驶仪设计...
简介 许多方法已用于设计飞机自动驾驶仪。Taha 等人。(2009) 状态反馈、极点配置、滞后控制器和模型参考自适应控制技术已用于爬升率自动驾驶仪的设计。No 等人。(2006) 经典根轨迹和波特频率法用于设计高度稳定、速度和飞行路径角自动驾驶仪。此外，零努力脱靶概念也被有效用于提出适用于任意轨迹跟踪控制问题的制导律。在所提出的制导方案中，命令以速度、飞行路径和航向角的形式给出，以便它们可以轻松地与现有的控制配置相匹配，Giampiero 等人。(2007) 编队控制的设计基于内环和外环结构。平面外环制导律采用反馈线性化设计，而垂直通道的外环采用补偿器设计。内环线性控制器也是使用经典补偿方法设计的，Taha 等人。(2009) 设计了一个监督控制系统来管理不同自动驾驶仪的接合和脱离，并将命令输入传递给它们，使飞机实现所需的轨迹。在本文中，使用离散时间的模型跟踪技术设计了不同的自动驾驶仪。选择这些自动驾驶仪是为了将它们用于制导系统，以促使飞机在横向规划中实现特定的飞行路径。这些自动驾驶仪包括倾斜角、航向和水平环路自动驾驶仪。每个自动驾驶仪都将在飞机非线性模拟程序 (Brain, 1992) 上进行模拟，以说明飞机的响应并检查其实现平稳和可接受的机动的能力。本文使用了飞行条件 3 下的 Delta Aircraft 数据 (Etkin, 1982)。自动驾驶仪设计程序
F-16 大攻角机动控制... - eucass
非线性动态逆是针对大迎角机动问题研究最多的非线性控制技术。非线性动态逆是一种基于系统动力学逆的反馈线性化方法 [1]。通常，飞机动力学可分为两类：慢速动力学和快速动力学，F-16 也不例外。慢速动力学对于固定翼飞机是相同的，可以使用风轴微分方程推导。另一方面，快速动力学对于每架飞机都是独一无二的，在推导飞机的快速动力学时必须包括空气动力学数据库。本文使用了基于 NASA 兰利和艾姆斯研究中心的 F-16 风洞试验结果的亚音速气动数据库 [1]。该数据库适用于 和每种飞行条件。因此，它是在大攻角区域测试新开发的控制律的合适平台。在 Simulink 环境中开发了 F-16 的 6 自由度数学模型。数学模型包括气动数据库、发动机模型、大气方程和运动方程 [3]、[4]。开发了平飞、爬升、下降和稳定平转飞行条件下的配平算法 [5]。此外，还基于小扰动理论推导出了线性化算法 [6]。为了比较非线性动态逆控制律和线性控制律的性能，设计了横向和纵向运动的线性控制增强系统。采用特征结构分配技术综合了线性控制律。纵向控制器是一种简单的迎角控制指令系统，使用 F-16 飞机的短周期动力学设计而成。横向控制器是一种侧滑和稳定轴滚转速率指令系统，使用 F-16 飞机的线性化横向稳定轴方程设计而成。线性控制器的设计过程最终根据高度和速度安排增益矩阵，以实现全包络有效飞行控制律。使用预定义的大迎角机动对线性和非线性飞行控制律进行了比较。这种机动被定义为快速且同时的俯仰和滚转运动。虽然拉起运动在迎角和之间变化，但滚转运动在倾斜角保持恒定。随着攻角的增大，纵向和侧向动力学无法分离，因此增益调度线性控制器和非线性动态逆控制器的机动能力变得重要。