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无人机航母着陆采用基于 CFD 的模型...
由于对安全性、高性能操作以及不确定和高度动态环境的要求，无人机自主降落航空母舰的控制问题具有挑战性。本文提出了一种针对此类问题的控制方案，该方案利用模型预测控制 (MPC) 方法，使无人机在其性能极限下也能安全运行。虽然实时计算要求通常会限制基于优化的控制中使用的模型的保真度，但本文证明了高保真计算流体动力学 (CFD) 模型可通过构建基于投影的降阶模型 (ROM) 在 MPC 框架内使用。然后开发了基于 CFD 的 MPC 方案在下滑道跟踪问题中的应用，以证明所提方法的有效性。
视觉伺服自动降落航母——Irisa
飞行员通常认为，在航空母舰上着陆是最困难的训练之一，因为能见度条件、航空母舰动力学和狭小的着陆区使着陆变得复杂。根据能见度条件，可以使用几种接近航空母舰的方法，如 [1] 中所述。在我们的案例中，研究的轨迹包括在距离航空母舰 7.5 公里处开始下降，并将钩子放在所需的下降滑行上。为了确保着陆精度，不进行拉平。方法可以总结为保持下降率和迎角恒定，以保持飞机稳定性并防止失速。航空母舰上的着陆控制并不是一个新问题。它使用经典传感器（如雷达或相对 GPS [2]）进行研究，这些传感器确定相对于参考轨迹的误差，并使用控制律对其进行校正，该控制律可以是最优的 [3] 或鲁棒的 [4]。[3] 中实现了一些航空母舰动力学预测模型，以改进控制。几十年来，出于认知和安全方面的考虑，人们一直在研究飞行员着陆时使用的视觉特征。目的是了解飞行员使用的特征并确定他们的敏感性[5]，以便模拟人类反应并改善飞行员训练。[6] 介绍了用于在对准、进近和着陆期间控制飞机的视觉特征的相当完整的最新技术水平。例如，消失点和撞击点之间的距离允许飞行员跟随下降滑行。在[7]和[8]中，考虑到小角度假设，建立了相对姿势和视觉特征之间的联系。航母着陆主要在辅助系统范围内研究，该辅助系统处理光学着陆系统的可见性。海军飞行员降落在航母上的方法之一是控制飞机，以便将平视显示器 (HUD) 上的下滑道矢量聚焦到甲板上的三角形标记上，如图 1a 所示。另一种方法是将飞机的下滑道矢量与甲板上的三角形标记对齐，如图 1a 所示。
基于 ANSYS 的起落架振动模态分析
摘要 模态分析在设计中用于确定结构或机械零件的振动特性，即固有频率和振型。模态分析是一种线性分析，可以是预应力结构的模态分析，也可以是循环对称结构的模态分析。它是谐分析、瞬态动力学分析和谐分析的出发点。利用ANSYS有限元分析软件，以A-10攻击机飞机起落架为研究对象，采用常用的Block Lanczos法计算出起落架固定边界条件下的前四阶固有频率和振型均在48Hz左右，从而为起落架的设计和改进提供可靠的依据。关键词：A10攻击机起落架；有限元法；Block Lanczos法；模态分析。
白皮书 - 飞机起落架设计与开发
在执行系统中，更多的电动或全电动系统正在取代传统的液压系统。如今提供的电动系统已经通过使用无刷大功率电机在重量上具有竞争力。此外，电力系统有助于克服漏电和火灾隐患问题。
设计飞机自动着陆的模糊逻辑控制器
摘要 - 飞机着陆对飞行员来说不是一件容易的事，因此需要一些计算机或自动驾驶仪的辅助，以及可靠高效的自动着陆控制器。这项任务甚至对控制器来说也不容易，因为有许多变量需要考虑，包括风、耀斑、高度、进近速度、航向、垂直速度以及飞机与跑道的对准等，这导致在这种情况下使用传统控制器的成本很高。因此，模糊逻辑可用于设计一个具有推理能力的系统，作为着陆助手的控制器，从而节省成本、高效使用材料并更好地管理时间。该项目中使用的模型飞机是在 MATLAB 中的 Aerosim 插件中给出的。因此，实现了自动着陆控制器助手的目标，使用此模拟，使用经典技术在 MATLAB 中的 Aerosim 插件模型中完成飞机的稳定。在这里，控制器中使用的模糊逻辑纠正了错误，使着陆变得顺利而轻松。
基于视觉的小型无人机系统紧急着陆
紧急降落是飞行器的关键安全机制。商用飞机具有三重冗余系统，可大大增加飞行员在紧急情况下能够将飞机降落在指定机场的概率。在通用航空中，始终到达指定机场的几率较低，但成功的飞行员可能会使用地标和其他视觉信息在未准备好的地点安全降落。对于小型无人机系统 (sUAS)，由于尺寸、重量和功率限制，三重甚至双重冗余系统不太可能出现。此外，对超视距 (BVLOS) 操作的需求日益增长，在这种情况下，sUAS 操作员无法将车辆安全引导到地面。
飞机起落架伸缩控制系统...
克兰菲尔德大学工程学院 研究型理学硕士 学年 2011 - 2012 YANG YANG 飞机起落架伸缩控制系统诊断、预测和健康管理 指导老师：Craig lawson 博士 2012 年 2 月 © 克兰菲尔德大学 2011。保留所有权利。未经版权所有者书面许可，不得复制本出版物的任何部分。
SpaceX Falcon9使用机器学习登陆预测
该项目工作的目的是使用数据科学和机器学习算法预测SpaceX Falcon 9火箭着陆系统的成功或失败。此项目所需的数据是从SpaceX API收集的。以下工具和技术用于数据预处理和分析：用于数据操作和分析的PANDA和NUMPY，用于探索性数据分析的数据可视化以及用于预测的机器学习算法。该项目涉及以下步骤：从SpaceX API中收集数据，使用Pandas和Numpy进行预处理数据，并使用数据可视化技术，功能工程来提取预测模型的相关功能，构建机器学习模型，以预测Falcon 9 Rocket登陆的成功或使用适当的模型的表现，并使用适当的Metrics进行了预测。该项目使用机器学习算法来预测Falcon 9火箭着陆的成功或故障。该模型对历史数据进行了培训，并对新数据进行了测试以评估其性能。该项目旨在洞悉导致Falcon 9火箭登陆的成功或失败的因素。
软着陆农业技术创业创新跨农场
6 AIP于2020年12月5日由PJTSAU的Aghub正式推出，用于10家选定的初创企业。首席秘书（工业与商业，信息技术与电子与通信部）的首席秘书Jayesh Ranjan Ias博士的就职功能都进行了调整； Naga Prakasam先生（兼职教师和天使投资人）； PJTSAU副校长V Praveen Rao博士。
农历着陆系统的设计和分析
摘要：在航天器的整体设计和性能预测中，旨在完成月球上的微妙着陆时，着陆阶段的达阵动态分析是最重要的任务之一。过去的任务由于覆盖着死火山和撞击火山口覆盖的月球范围的表面而经历了降落器的倒塌，这些山口限制了降落者的光滑着陆。将来也可能出现类似的问题。工作的主要目的是确保同时六英尺触摸倾斜的地形，以使胶囊保持水平与地面平行并在着陆期间完整。当着陆器撞到地面时，部队将从地面传播到打滑垫，然后转到下腿，最后到阻尼器。然后，阻尼器吸收了着陆造成的影响。蜂窝结构通过垂直压碎来消耗施加力。在特定点上，这种力不足以进一步粉碎结构，而折断的停止，而着陆器实现了其稳定性。进行了阻尼器设计和起落架设计的模拟，以达到月球着陆稳定性。关键字：月球勘探，兰德，漫游者，支柱，蜂窝软骨阻尼器，BLDC电机简介