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氧化陶瓷基质复合材料用于航空发动机应用：文献综述
摘要。飞机燃气轮机发动机的开发已广泛用于开发高级材料。然而，这种复杂的开发过程是通过减少体重，更高的温度能力和/或降低冷却来证明的，每种都会提高效率。这是高温陶瓷取得了很大进步的地方，陶瓷基质复合材料（CMC）在前景中。CMC分为非氧化物和基于氧化物的CMC。两个家庭的材料类型具有很高的潜力，可以在高温推进应用中使用。典型的基于氧化物的基于氧化物纤维和氧化物基质（OX-OX）。一些最常见的氧化物子类别是氧化铝，绿地，陶瓷和氧化锆陶瓷。这样的基质复合材料例如在燃气轮机发动机和排气喷嘴的燃烧衬里中使用。然而，直到现在，尚未就此类应用的可用基于氧化物的CMC进行彻底的研究。本文着重于评估有关机械和热性能的可用氧化陶瓷基质复合材料的文献调查。
SRM喷嘴绝缘子的航空航天裤可用性，
在大约30年的时间里，固体火箭电动机（SRM）的喷嘴将人造丝的航空航天级用作碳织物加固的前体，用于用作烧蚀性绝缘体的酚类复合材料。人造丝一直是行业的中流型，现代喷嘴设计一直取决于Car-bon，织物/酚类或石墨织物/酚类组合的特性。多年来，工业一直取决于唯一的源供应商。现有的供应商北美人造丝公司是该国最后尚存的人造丝制造商。像许多航空航天供应商一样，它受到国防采购中的削减的影响，并计划删除航空航天级人造丝的生产。目前，生产正在继续进行生命类型购买的订单。这些命令将在1996年底之前完成，届时，持续灯丝rayon的国内来源将消失。
北京航天时代光电有限公司（ATOE）
“中国航天科技集团是中国航天领域的主要承包商之一。它是一家大型国有企业，拥有许多研发设施和子公司。中国航天科技集团多年来一直参与由英国贸易投资署和中国商务部 (MofCOM) 组织的中英航天工作组，预计将成为最近成立的航天分工作组的主要参与者，该分工作组将于今年 7 月在英国首次举行会议。（格拉斯哥英国航天会议。）
使用治疗的石墨烯空调的开发...
e，频段G基本上是非分散性的，而与双共振过程有关的峰具有其频率和强度（与频带G相关），取决于激光能量。在二阶频谱中，主线为：2450 cm-1，2705 cm-1（g'），2945 cm-1（d+g），3176 cm-1（2g）和3244 cm-1（2d'）。g频段也起源于双共振过程，但归因于二阶扩散，这涉及与两个声子的相互作用（Antunes，2006； Malard，2009）。例外，只有NV和GOG样品显示出更为明显的峰值至约3250 cm-1，指的是2D频段'。
航空航天工业中的数字孪生：简要介绍
摘要 数字孪生 (DT) 主要是任何可想象的物理实体的虚拟复制品，是一项具有深远影响的高度变革性技术。无论是产品开发、设计优化、性能改进还是预测性维护，数字孪生都在通过多种多样的业务应用改变各个行业的工作方式。航空航天业（包括其制造基地）是数字孪生的热衷者之一，对其定制设计、开发和在更广泛的运营和关键功能中的实施表现出前所未有的兴趣。然而，这也带来了一些对数字孪生技术的误解，以及对其最佳实施缺乏了解。例如，将数字孪生等同于智能模型，而忽略了数据采集和可视化的基本组成部分，会误导创建者构建数字阴影或数字模型，而不是实际的数字孪生。本文揭示了数字孪生技术在航空航天领域以及其他领域的复杂性，以消除影响其在安全关键系统中有效实现的谬误。它包括对数字孪生及其组成元素的全面调查。阐述了它们特有的最先进的组成以及相应的局限性，提出了航空航天领域未来数字孪生的三个维度，称为航空数字孪生（aero-DT），作为本次调查的结果。这些包括数字孪生的交互、标准化和认知维度，如果认真利用这些维度，可以帮助航空 DT 研发界将现有和未来航空航天系统及其相关流程的效率提高四倍。
航空航天工业中的数字孪生：简单介绍
摘要 数字孪生 (DT) 主要是任何可想象的物理实体的虚拟复制品，是一项具有深远影响的高度变革性技术。无论是产品开发、设计优化、性能改进还是预测性维护，数字孪生都在通过多种多样的业务应用改变各个行业的工作方式。航空航天业（包括其制造基地）是数字孪生的热衷者之一，他们对数字孪生的定制设计、开发和在更广泛的运营和关键功能中的实施表现出前所未有的兴趣。然而，这也带来了一些对数字孪生技术的误解，以及对其最佳实施缺乏了解。例如，将数字孪生等同于智能模型，而忽略数据采集和可视化的基本组成部分，会误导创建者构建数字影子或数字模型，而不是实际的数字孪生。本文揭示了航空航天界和其他领域数字孪生技术的复杂性，以消除影响其在安全关键系统中有效实现的谬误。它包括对数字孪生及其组成元素的全面概述。阐述其特征性的最新组成以及相应的局限性，航空航天领域未来数字孪生的三个维度，第三
航天/航空航天飞行器先进制导与控制算法综述
在过去的几十年里，航天/航空航天飞行器的先进制导与控制 (G&C) 系统的设计受到了全世界的广泛关注，并将继续成为航空航天工业的主要关注点。毫不奇怪，由于存在各种模型不确定性和环境干扰，基于鲁棒和随机控制的方法在 G&C 系统设计中发挥了关键作用，并且已经成功构建了许多有效的算法来制导和操纵航天/航空航天飞行器的运动。除了这些面向稳定性理论的技术外，近年来，我们还看到一种日益增长的趋势，即设计基于优化理论和人工智能 (AI) 的航天/航空航天飞行器控制器，以满足对更好系统性能日益增长的需求。相关研究表明，这些新开发的策略可以从应用的角度带来许多好处，它们可以被视为驱动机载决策系统。本文系统地介绍了能够为航天/航空航天飞行器生成可靠制导和控制命令的最先进的算法。本文首先简要概述了航天/航空航天飞行器的制导和控制问题。随后，讨论了有关基于稳定性理论的 G&C 方法的大量学术著作。回顾并讨论了这些方法中固有的一些潜在问题和挑战。然后，概述了各种最近开发的基于优化理论的方法，这些方法能够产生最佳制导和控制命令，包括基于动态规划的方法、基于模型预测控制的方法和其他增强版本。还讨论了应用这些方法的关键方面，例如它们的主要优势和固有挑战。随后，特别关注最近探索 AI 技术在飞行器系统最佳控制方面的可能用途的尝试。讨论的重点说明了航天/航空航天飞行器控制问题如何从这些 AI 模型中受益。最后，总结了一些实际实施考虑因素以及一些未来的研究主题。
站在国家航空航天需求的最前沿
空气动力学、结构、材料、推进、电子和系统。NAL 在 20 世纪 70 年代最杰出的工程成就是开发了用于测试飞机疲劳寿命的全尺寸疲劳试验设施，这对延长各种飞机的寿命做出了重大贡献。到 20 世纪 70 年代中期，NAL 已成为印度航空领域的主要参与者之一。它被公认为管理最完善的国家实验室，承担了 100 多个航空航天领域的高科技研发项目。NAL 在此期间活动的一个非常引人注目的特点是数字“”·设备开发能力范围令人惊叹，例如数据记录和负载测量系统、温度控制器等。一个非常成功的故障分析和事故调查小组逐渐发展起来。这项活动旨在满足印度航空航天组织的需求。许多涉及飞机、直升机和用于国防飞机的地面设备的事件/事故的调查被 IAF（印度空军）、HAL（印度斯坦航空有限公司）、MoCA（民航部）等提交给实验室进行调查。截至目前，该小组已调查了 1,500 多起民用和军用飞机事故/事件。NAL 将探索在故障分析中引入人工智能 (AI) 和数据分析，以快速获得结果。纤维增强塑料 (FRP) 试验工厂的建立是为了建造大型机鼻雷达罩来容纳敏感的电子设备。