这段话让我们向所有参与者、组织者和团队致意,并提醒我们,与特技飞行一样,自行车运动也是一项以团队形式进行的个人运动。空军和太空军飞机的飞越凸显了自行车手和军事及体育飞行员共同的诸多价值观:承诺、自我完善和激情。
技术出版物。已完成研究或重要研究阶段的报告,介绍 NASA 项目的结果,并包含大量数据或理论分析。包括被认为具有持续参考价值的重要科学和技术数据和信息的汇编。NASA 的同行评审正式专业论文的对应文件,但对手稿长度和图形演示范围的限制不那么严格。
DGA 飞行测试中心拥有欧洲独一无二的极高水平的专业知识和测试资源,负责在所有飞机交付给军队之前对其进行测试和评估。该中心还参与未来军用航空装备的设计,如未来空战系统(SCAF)、轻型联合直升机(HIL)和未来的阵风标准。
飞行测试仍然是飞机开发或改装过程中必不可少的一步。现代固定翼飞机是高度复杂的系统,推动着空气动力学、推进和控制系统技术的发展。其中许多技术相互集成且相互依赖。当然,从 F-22 到 EF2000 的现代军用飞机推动着飞机可内置功能的极限。空中客车的 A3 10 和波音的 777 等商用运输机采用了许多最初用于军用飞机的飞机先进技术。飞机的复杂性不断增加,给参与这些飞行器飞行测试的人员带来了新的挑战。40 多年来,模拟在飞行测试中发挥了关键作用。随着飞机的复杂性不断提高,模拟的作用也不断增强。每个主要的飞机开发商,无论是商用还是军用,都在一定程度上依赖于模拟的使用。将这些模拟应用于飞行测试是飞机开发的一个重要方面。每年,世界各地都会举办数十场研讨会和会议,讨论模拟及其用途。随着计算机技术继续以加速的速度发展,模拟领域也随之不断扩大。不幸的是,很少有文字记录如何有效地使用模拟来支持飞行测试。
摘要。目前,制造可靠的无人机(无人机)是科学和技术的一项重要任务,因为此类设备在数字经济和现代生活中有很多用例,所以我们需要确保它们的可靠性。在本文中,我们建议用低成本组件组装四轴飞行器以获得硬件原型,并使用现有的开源软件解决方案开发具有高可靠性要求的飞行控制器软件解决方案,该解决方案将满足航空电子软件标准。我们将结果用作教学课程“操作系统组件”和“软件验证”的模型。在研究中,我们分析了四轴飞行器及其飞行控制器的结构,并提出了一种自组装解决方案。我们将 Ardupilot 描述为无人机的开源软件、适当的 APM 控制器和 PID 控制方法。当今航空电子飞行控制器可靠软件的标准是实时分区操作系统,该系统能够以预期的速度响应来自设备的事件,并在隔离分区之间共享处理器时间和内存。此类操作系统的一个很好的例子是开源 POK(分区操作内核)。在其存储库中,它包含一个四轴飞行器系统的示例设计,使用 AADL 语言对其硬件和软件进行建模。我们将这种技术与模型驱动工程应用于在真实硬件上运行的演示系统,该系统包含一个以 PID 控制作为分区过程的飞行管理过程。使用分区操作系统将飞行系统软件的可靠性提升到了一个新的水平。为了提高控制逻辑的正确性,我们建议使用形式验证方法。我们还提供了使用演绎方法在代码级别以及使用微分动态逻辑在信息物理系统级别验证属性的示例,以证明稳定性。
下载完成后,安装将自动开始,按“下一步”继续完成安装屏幕,以完成 PC Trainer 的安装。PC Trainer 安装完成后,将下载实际的 GTNXi PC Trainer。下载完成后,将开始安装此组件,按“下一步”继续。
2. 本手册标准化了地面和飞行程序,但不包括战术理论。除本文授权外,必须遵守规定的手册要求和程序。为了保持有效性,NATOPS 必须充满活力,并激发而不是抑制个人思考。由于航空业是一个持续进步的职业,因此有必要迅速评估和采纳新想法和新技术,如果这些想法和新技术被证明是可行的。为此,航空部队指挥官有权根据 OPNAV 指令 3710.7 规定的豁免条款修改本文中包含的程序,以便在提出永久性变更建议之前评估新想法。本手册由用户编写并保持最新,以便以最有效和最经济的方式实现最大程度的准备和安全。如果本手册中的培训和操作程序与其他出版物中的程序存在冲突,则以本手册为准。
莱特兄弟中的一位讲述了自己对抗阵风的亲身经历,他写道:“利用自动机器克服这些干扰的问题吸引了许多聪明才智的注意力,但对我和我兄弟来说,完全依靠智能控制似乎更可取”[1, 2]。莱特兄弟的驾驶行为依赖于对视觉和惯性线索的正确解读,展现了生物智能控制。过去,人类飞行员通过手动灵活性、知情规划和任务协调来驾驶飞机。随着飞机特性和技术的发展,飞机操作越来越依赖于机电传感器、计算机和执行器。面板显示器增强了决策能力,稳定性增强系统提高了飞行质量,制导逻辑将机器智能带到了现代飞机大部分任务中“无人值守”飞行的地步。
摘要。朦胧的图像带来了一个具有挑战性的问题,由于信息丢失和颜色失真而遭受。当前的基于深度学习的去悬式方法通过增加网络深度来增强性能,但会导致大量参数开销。同时,标准卷积层集中在低频细节上,通常会说出高频信息,这阻碍了模糊图像中提出的先前信息的有效利用。在本文中,我们提出了TCL-NET,这是一个轻巧的飞行网络,该网络强调了频域特征。我们的网络首先包含一个用于提取高频和低频内形式的所谓层,该层是针对原始模糊图像的快速变压器专门设计的。同时,我们设计了一个频率域信息融合模块,该模块将高频和低频信息与后续卷积层的卷积网络作品集成在一起。此外,为了更好地利用原始图像的空间信息,我们引入了一个多角度注意模块。使用上述设计,我们的网络以仅0.48MB的总参数大小实现了出色的性能,与其他最先进的轻量级网络相比,参数的数量级降低了。
