私营部门为印度航空航天和国防领域创造了 8000 亿卢比营业额的 20% 以上。在过去十年中,L&T、Tatas、Mahindras、Hindujas 和 Bharat Forge 等领先企业集团进行了重大投资,而 HAL、BEL、BEML 和 NAL 等公共企业和组织则继续通过新计划扩大业务规模,以满足政府在“自力更生的印度运动”和“印度制造”计划下的雄心勃勃的愿望。政府国防采购政策中的市场机会和补偿条款吸引了多家全球参与者在印度开展业务并成立合资企业。其中包括空中客车、BAE、波音、柯林斯航空航天、达索航空、以色列航空工业、皮拉图斯、洛克希德马丁、雷神、拉斐尔、赛峰和泰雷兹等领军企业。
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。
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。
航空航天环境是 RSESS 重点领域的核心课程,旨在向您介绍近地空间环境及其对航天器、通信系统、宇航员等的影响。从事空间技术或应用的航空航天工程师需要对环境有广泛的了解,以便适当地设计他们的航天器。但更一般地说,任何对太空充满热情的人都会对了解太空环境的不同区域、它们如何相互耦合和影响以及它们如何影响我们的日常生活感兴趣。我们将“近地”空间环境定义为受太阳影响的环绕地球的空间区域,也是我们大多数卫星运行的地方。因此,本课程重点介绍环绕地球的空间环境——不要指望了解太阳系、星系、行星际空间等。但是,我们将研究其他行星周围的环境,以便与地球进行比较,例如“近木星”空间环境。近地空间环境从地球表面一直延伸到弓形激波,弓形激波是磁层的外边界。在这个环境中,有不同的重叠区域:由中性分子和原子组成的大气层;电离层,大气中的气体被电离;等离子层,气体完全电离并被困在地球磁场中;以及辐射带,其中包含高能电子和质子。这些区域受到地球磁场的影响,而该磁场占主导地位的区域称为磁层。磁层内有不同种类的粒子、不同的电流以及各种复杂的等离子体和电磁波。此外,环境中还包含我们太阳系中的尘埃和流星体,以及我们直接负责的航天器和轨道碎片。在本课程中,我们将了解每个区域、它们存在的原因以及它们对航天器、宇航员和社会各个方面产生的积极和消极影响。它们对航天器和宇航员有电和辐射影响;对 GPS 和其他航天器的通信信号有影响;磁场扰动对地面有影响;尘埃和流星体对航天器有影响;等等。本课程分为多个模块,涵盖太空环境的每个区域,每个模块大约持续两周。在每个模块中,将阅读指定
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。
1977 年至 1990 年,Walden 与墨西哥飞艇制造公司 SPACIAL S.A. 的创始人 Mario Sánchez-Roldan 合作,设计和开发了一系列采用透镜状刚性测地线空间框架船体的飞艇。合作成果包括小尺寸 XEM-4 刚性透镜状飞艇演示器和全尺寸 SPACIAL MLA-32-B,后者于 1989 年 6 月首次飞行,成为 50 年来第一艘现代载人刚性飞艇。此次合作还验证了 Walden 的测地线船体设计规范,该规范用于 LTAS 飞艇设计。1997 年,该公司获得了第一批投资者,公司名称更改为 LTAS / CAMBOT LLC,以反映他们开发远程控制高空平台 (HAP)(称为 CAMBOT)的计划。Robert Ellingwood 成为该公司的总裁。2003 年,该公司更名为 LTAS Holdings LLC 和 LTAS International LLC (LTASI)。LTAS Holdings 是 Michael Walden 专利的受让人,并授权使用该知识产权 (IP)。LTASI 是 IP 应用的被许可人。此外,2003 年,一群外国投资者提供资金开发和建造大型 DCB 原型飞艇,最初打算将其作为 30-XB / 技术演示器,并被简单地指定为 TD1,后来被指定为 TD2。Michael Walden 于 2005 年离开 LTAS Holdings 和 LTASI。当时,LTAS 公司计划开发基于 TD2 设计的 New Frontier DCB 飞艇系列。这些公司于
为了确保组织和个人获得适当程度的成功,一个非常重要的因素的一个很好的例子,这个因素变得越来越重要,就是能够拒绝没有或几乎没有恐惧感的申请人。在早期,这种人被认为是飞行员训练的最佳候选人。现在我们知道,一个无所畏惧的飞行员在对自己和每个人构成威胁时,
航空业正面临越来越大的压力,需要通过长期战略来减少排放,以满足不断增长的飞行乘客数量。目前运行的飞机通常是在设计时将机身与推进系统分开考虑的。这样一来,传统的航空发动机架构在推进效率方面已接近极限,而技术进步带来的收益却越来越少。一种有前途的替代架构可以提高下一代商用飞机的整体性能,它依赖于边界层吸入 (BLI)。这项技术将机身与战略性定位的推进系统在空气动力学上耦合,以有目的地吸入机身的边界层流。尽管如此,对于 BLI 效益的解释和量化仍缺乏共识。这主要是因为传统的性能核算方法在强气动耦合的情况下失效。随后,定义适当的性能指标以提供一致测量和潜在效益比较是一项重大挑战。本评论研究了用于评估 BLI 性能的各种会计方法和指标。这些内容在数值和实验模型的背景下进行了讨论和批评。从数值上讲,几何、空气动力学和推进模型按保真度顺序排序,同时使用大量方法进行流动特征识别,从而实现对 BLI 的现象学理解。然后特别关注具有不同设置、方法和相关限制和不确定性的实验 BLI 模型。最后,参考其相关的设计探索和优化研究,对众多非常规 BLI 飞机概念进行了分类、比较和批评。
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