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World File Search System亚音速
用于监视和物体跟踪的飞翼无人机
飞翼无人机的开发是一个反复的过程，其中考虑和分析了各个领域。飞翼无人机的机身采用 3D 打印，以便快速制作原型和重新配置，以便在短时间内测试不同的有效载荷配置。机翼和翼梢小翼由高密度泡沫制成，以保持重量并提供足够的耐用性（图 72）。初始翼型测试首先在 xflr5 软件（第 4 章：翼型选择）中利用计算流体动力学 (CFD) 进行，然后在 Solidworks（第 5 章：翼型分析）中进一步分析。经过分析，选择 Eppler 344 作为根翼型，Eppler 325 作为翼梢翼型。翼梢小翼是 GOE 330 翼型。利用 Solid Works 中的 CFD（第 8 章：最终飞机设计）对最终模型进行了分析，发现足以满足要求。通过在肯尼索州立大学亚音速风洞中测试比例模型（第 10 章：风洞测试），确认了 CFD 结果。这些测试的结果证实了通过 CFD 获得的结果。
在 FSU 多声速风洞设施中对 RAE 2822 跨声速翼型进行表征
进行了风洞试验，以表征 RAE 2822 超临界翼型并实施主动流动控制技术。试验在各种亚音速和跨音速马赫数和攻角下进行。沿四分之一弦轴连接到翼型端部的两个称重传感器用于量化作用在翼型上的气动力。跨音速翼型已集成，控制技术已在佛罗里达州立大学 Polysonic 风洞中成功实施。本文介绍了一些初步实验结果，并描述了实施过程中获得的经验教训。油流可视化显示翼型吸力面上存在角涡，下表面存在楔形图案，这表明局部过渡流和湍流区域的组合，没有冲击或冲击非常弱。基准翼型上测量的升力系数远低于基于文献的估计值。这些结果表明，测试的翼型需要修改其纵横比和横截面积以适应设施。基于同流喷射的主动流动控制技术在改善气动性能方面显示出良好的前景。
利用机器学习优化穿越高射炮射击的飞行路径
我们提出了一种方法，旨在优化穿越敌方高射炮占领的飞行走廊的飞行路径。这与穿越完全或部分由此类枪支控制的空域的所有类型的飞机、导弹和无人机相关。为此，我们使用 Q 学习 - 一种强化（机器）学习 - 它试图通过重复的半随机飞行路径试验找到避开高射炮的最佳策略。Q 学习可以在不直接对高射炮进行建模的情况下产生穿越敌方火力的最佳飞行路径。仍然需要对手的反应，但这可以来自黑盒模拟、用户输入、真实数据或任何其他来源。在这里，我们使用内部工具来生成防空火力。该工具模拟由火控雷达和卡尔曼飞行路径预测滤波器引导的近防武器系统 (CIWS)。Q 学习还可以通过神经网络（即所谓的深度 Q 学习 (DQN)）进行补充，以处理更复杂的问题。在这项工作中，我们使用经典 Q 学习（无神经网络）展示了一个防空炮位的亚音速飞行走廊通行结果。
图-144超音速运输机的地面效应特性
为了加深对此类飞行器地面效应现象的了解，我们通过飞行和地面试验获得了 Tu-144 超音速运输机的地面效应特性。飞行试验计划包括在下降飞行机动过程中获得的动态测量值和在跑道上平飞机动过程中获得的稳态测量值。我们利用 NASA 兰利研究中心 14 英尺 x 22 英尺亚音速风洞中的开发模型支持系统，为 Tu-144 的简单平面模型获取了动态和稳态风洞试验数据。我们还提供了 Tu-144 稳态全配置风洞试验数据。我们将实验方法的结果与简单计算方法（面板理论）的结果进行了比较。结果表明，幂律关系可以有效拟合所有数据集的升力随离地高度的变化。我们已使用组合数据集来评估测试技术并评估地面效应对各种参数的敏感性。机身、起落架、鸭翼和发动机气流等配置细节对各种数据集之间的相关性影响不大。没有发现任何明显的趋势与飞行路径角度或下降率有关。
利用机器学习优化防空炮火下的飞行路径
我们提出了一种方法，旨在优化穿越敌方高射炮占领的飞行走廊的飞行路径。这适用于穿越完全或部分由此类枪支控制的空域的各种飞机、导弹和无人机。为此，我们使用 Q 学习 - 一种强化（机器）学习 - 它试图通过重复的半随机飞行路径试验找到避开高射炮的最佳策略。Q 学习可以在不直接模拟高射炮的情况下产生穿越敌方火力的最佳飞行路径。仍然需要对手的响应，但这可以来自黑盒模拟、用户输入、真实数据或任何其他来源。在这里，我们使用内部工具来生成高射炮火力。该工具模拟由火控雷达和卡尔曼飞行路径预测滤波器引导的近距离武器系统 (CIWS)。Q 学习还可以补充神经网络 - 所谓的深度 Q 学习 (DQN) - 来处理更复杂的问题。在这项工作中，我们使用经典 Q 学习（无神经网络）展示了亚音速飞行走廊通过一个高射炮位置的结果。
飞机的几何形状和推进架构可视化未来飞机尺寸工具（快速）
未来的飞机尺寸工具（FAST）是密歇根大学为早期概念飞机设计开发的基于MATLAB的开源软件。快速通过新颖的推进系统来促进传统和高级飞机配置的设计和分析，从而基于特定要求，所需的技术目标以及系统级别的目标来实现初步尺寸和性能评估。它已被用于NASA的电气化飞机推进和电气化动力总成飞行演示项目，以评估新型飞机概念，包括电气化商用货轮（notionility lockheed Martin LM-100J）和NASA的亚音速单单船尾发动机配置。本文介绍了快速的可视化软件包的开发，从而满足了整个尺寸过程中飞机设计的视觉表示的需求。集成的软件包提供了飞机外模线和推进架构的示意图的可视化。用户可以创建自定义的飞机几何形状或使用快速可用的预设。此外，随着飞机尺寸的过程的进行，可视化软件包会动态更新飞机的形状和尺寸，从而通过使设计师能够在早期设计阶段有效地可视化和完善其飞机概念来快速增强飞机。
课程名称 PPL 理论 课程代码 AVM111 课程类型 ...
航空法和空中交通管制程序：国际民用航空公约 - 空中航行、航空器适航性、航空器国籍和登记标志、人员许可、空中规则、空中运营、空中交通管理、航空情报服务、机场、搜索和救援、安全、航空器、事故调查、国家法律。 人为表现：基本概念、航空中的人为因素、基础航空生理学和健康维护、人与环境、基础航空心理学、人为错误和可靠性、决策、避免和管理错误 - 驾驶舱管理、人为行为、危险态度的识别（错误倾向）。 气象学：大气、气温、大气压、空气密度、ISA、高度计、风、湍流、热力学、云、雾、薄雾、霾、降水、气团和锋面、压力系统、气候学、飞行危险（结冰、湍流、风切变、雷暴、逆温、山区危险、能见度降低现象）、气象信息、天气图、飞行计划信息、气象服务。 通信：VFR 通信、定义、一般操作程序、相关天气信息术语 (VFR)、通信故障、遇险和紧急程序、甚高频传播的一般原则和频率分配。 飞行原理（飞机）：亚音速空气动力学、基本概念、定律和
系列/平行部分混合动力总成的系统健康管理
电动飞机动力总成包含多个相互作用的子系统，从而使它们比传统的飞机推进系统在整合和控制方面更为复杂。电气化使飞机可以分布产生推力的风扇，使飞行控制系统可以利用可增强的可操作性，从而进一步提高控制复杂性。NASA概念飞机，亚音速船尾发动机（Susan）电动汽车，就是这样的车辆。Susan是一款系列/平行的部分混合电气单向运输飞机，它利用其电气化动力总成在与最先进的艺术品相比提供燃料燃烧和排放效益。实现这些好处需要适当设计的控制体系结构，以协调各种动力总成和飞行控制子系统。因此，Susan飞机的设计具有高水平的自动化，使其可以正确管理耦合子系统，并对失败和异常迅速做出反应。必须有效地执行此操作，必须开发和实施组件健康管理，故障检测，隔离和适应性以及持续优化的算法。本文描述了用于系统健康管理的某些算法的开发，该算法应用于Susan概念飞机的动力总成。
噪声认证法规在概念飞机设计中的应用
摘要：ICAO 附件 16 规定用于认证亚音速运输飞机的声学性能。每架飞机都根据在进场和离场沿线特定认证位置测量到的 EPNL 水平进行分类。通过模拟此认证过程，可以确定所有相关参数并评估有希望降低噪音认证水平的措施，以符合基本 ICAO 规定，即飞机的允许运行条件。此外，模拟是评估新技术和不存在的飞行器概念的唯一方法，这也是本文所述研究活动的主要动机。因此，ICAO 附件 16 规定被整合到 DLR 现有的噪音模拟框架中，并在概念设计阶段实现新型飞机概念的虚拟噪音认证。预测的认证水平可以直接选择为设计目标，以便为新飞机设计实现有利的 ICAO 噪音类别，即同时考虑设计和由此产生的飞行性能。可以对所考虑的每种概念飞机设计的操作限制和允许的飞行程序进行详细评估和识别。可以对影响预测噪声认证水平的相关输入参数进行敏感性研究。具有主导作用的特定噪声源
课程名称 PPL 理论 课程代码 AVM111 课程类型 ...
航空法和空中交通管制程序：国际民用航空公约 - 空中航行、航空器适航性、航空器国籍和登记标志、人员许可、空中规则、空中运营、空中交通管理、航空情报服务、机场、搜索和救援、安全、航空器、事故调查、国家法律。 人为表现：基本概念、航空中的人为因素、基础航空生理学和健康维护、人与环境、基础航空心理学、人为错误和可靠性、决策、避免和管理错误 - 驾驶舱管理、人为行为、危险态度的识别（错误倾向）。 气象学：大气、气温、大气压、空气密度、ISA、高度计、风、湍流、热力学、云、雾、薄雾、霾、降水、气团和锋面、压力系统、气候学、飞行危险（结冰、湍流、风切变、雷暴、逆温、山区危险、能见度降低现象）、气象信息、天气图、飞行计划信息、气象服务。 通信：VFR 通信、定义、一般操作程序、相关天气信息术语 (VFR)、通信故障、遇险和紧急程序、甚高频传播的一般原则和频率分配。 飞行原理（飞机）：亚音速空气动力学、基本概念、定律和