AAM:先进空中机动性 ACA:机场碳排放认证(根据为减少机场直接和间接碳排放所采取的行动范围,将机场分为 1、2、3、4 和 4+ 级) ACI:国际机场理事会 ADP:巴黎机场 APU:辅助动力装置 ATAG:航空运输行动组 CCUS:碳捕获、使用和储存 CORSIA:国际航空碳抵消与减排计划 DAC:直接空中捕获 ETS:排放交易计划 EVTOL:电动垂直起降飞机 EV:电动汽车 GESAC:坎帕尼机场服务管理公司,运营那不勒斯和萨勒诺机场 GHG:温室气体 ICAO:国际民用航空组织 ICT:信息和通信技术 OEM:原始设备制造商 SAF:可持续航空燃料 SAGAT:都灵机场服务管理公司 SEA:可持续航空燃料服务公司Aeroportuali,运营米兰马尔彭萨机场和利纳特机场 SGP:Société du Grand Paris UAM:城市空中交通
本文的目的是开发一种既具有垂直起飞 (VTOL) 能力又具有固定翼飞机能力的固定翼飞机。为了实现这一目标,开发了一种带有两个螺旋桨的固定翼旋翼机原型,其旋翼可以像无人机一样机动,同时还具有类似直升机的垂直起降能力。这项研究为旋翼机提供了制导、导航和控制算法。首先,本研究描述了固定翼飞机的动力学及其控制输入,即油门、桨叶螺距和推力矢量。其次,分析了来流速度、作用在旋翼叶片上的力以及影响旋翼速度的因素。然后,给出了旋翼、双引擎、机翼以及垂直和水平尾翼的数学模型。随后,设计了使用全球处理系统 (GPS) 模块的飞行控制策略。检查的参数包括姿态、速度、高度、转弯和起飞控制。最后,基于硬件在环 (HWIL) 的仿真证明了导航制导和控制机制的有效性和稳健性。仿真证实,所提出的新机制是稳健的,并满足任务要求。旋翼机在整个飞行过程中保持稳定,并有效地操纵指定路径。
摘要 — 我们介绍了 AAM-Gym,这是一种用于先进空中机动 (AAM) 的研发测试平台。AAM 有可能通过利用新型飞机(例如电动垂直起降 (eVTOL) 飞机)和新的先进人工智能 (AI) 算法来减少地面交通和排放,从而彻底改变旅行方式。验证 AI 算法需要有代表性的 AAM 场景,以及快速模拟测试平台来评估其性能。到目前为止,还没有这样的测试平台可用于 AAM,以便为政府、行业或学术界的个人提供一个通用的研究平台。麻省理工学院林肯实验室开发了 AAM-Gym 来解决这一差距,它提供了一个生态系统来开发、训练和验证各种 AAM 用例中的新 AI 算法和已建立的 AI 算法。在本文中,我们使用 AAM-Gym 研究两种强化学习算法在 AAM 用例(AAM 走廊中的分离保证)上的性能。基于 AAM-Gym 提供的一系列指标展示了这两种算法的性能,展示了测试平台对 AAM 研究的实用性。
摘要 本文主要研究涵道风扇垂直起降 (VTOL) 无人机 (UAV) 的过渡控制。为了实现从悬停到高速飞行的稳定过渡,提出了一种基于神经网络的控制器来学习系统动态并补偿飞机动态和所需动态性能之间的跟踪误差。首先,我们推导了飞机全包络动力学的非线性系统模型。然后,我们提出了一种基于神经网络的新型控制方案并将其应用于欠驱动飞机系统。所提出的控制器的主要特征包括投影算子、状态预测器和动态形成的自适应输入。证明并保证在整个神经网络学习过程中,状态预测器和神经网络权重的跟踪误差都有上限。高度自适应的输入形成动态结构,有助于实现所提出的控制器可靠的快速收敛性能,尤其是在高频扰动条件下。从而使飞行器的闭环系统能够以期望的动态性能跟踪一定的轨迹,仿真和实飞试验均取得了满意的结果,完成了设计的飞行路线。
摘要:本文将新颖的 LPV(线性参数变化)模型和 MPC(模型预测控制)方法应用于电动垂直起降飞机的倾斜过渡过程,该飞机具有六个分布式电动旋翼和固定翼,用于平飞,其中两个旋翼可倾斜以在从悬停到稳态平飞的倾斜过渡期间产生可变推力矢量,其余四个旋翼不能倾斜。在平飞过程中,固定翼引起的气动升力保持飞行高度。基于由倾转旋翼角位置和故障旋翼速度预定的标称倾斜轨迹,通过沿倾斜轨迹线性化非线性 eVTOL 飞机模型,基于显著减少的线性时不变模型数量构建了离散时间 LPV 模型,其中倾转旋翼角度和故障旋翼速度可以实时测量。提出了一种基于σ移位H 2 范数的LPV建模误差评估方法,并设计了具有动态参考补偿的自适应模型预测控制器。仿真研究表明,基于转子故障倾斜过渡LPV模型的自适应MPC策略是成功的。
电动汽车可以高效、低成本、低环境影响地运送人员和产品。个人车辆和公共交通在电气化行业方面拥有巨大的技术和立法动力,而随着电动垂直起降 (eVTOL) 和常规起降 (eCTOL) 飞机的出现,航空业也准备效仿。Cuberg, Inc. 是一家电池制造商,成立于 2015 年,2021 年被 Northvolt 收购,该公司正在开发一种独特的锂金属电池化学成分,可以在紧凑、轻巧的封装中提供巨大的功率输出。高功率和低重量是电动航空业实现商业化的关键属性。该项目帮助开发了这种小型电池,为高通量制造提供了概念验证。该项目最终开发了 Cuberg 的低速率初始生产 (LRIP) 生产线,使用现有的工艺重新用于锂金属电池制造,每月可生产多达 3,000 个电池。这些电池提供 370 Wh/kg 的卓越能量密度。 LRIP生产线正在不断迭代改进,以提供高收益平台来支持更大规模的制造项目,从而支持航空业电气化和运输技术脱碳。
Green Hills Software 宣布推出适用于 Saab 的 Skeldar UAV(2008 年的无人驾驶飞行器)的 Integrity RTOS(实时操作系统),该系统具有 MULTI 调试器和基于 Freescale MPC5554 微控制器的 Probe。操作系统中的集成调试和监控功能特别有用,所提供的板级支持包构成了 BSP 的基础。Skeldar 是一种完全自主的轻型无人直升机。它可以在最少的现场准备或附加设备下悬停并执行 VTOL(垂直起降)。它旨在支持国内和国际任务中的军事和民事行动,并且可以在白天和夜间条件下运行。重量为 150 公斤,最高速度为 100 公里/小时,续航时间为 4 小时,行驶距离可达 100 公里。RTOS 为嵌入式应用程序提供可靠性,允许多个应用程序在同一台嵌入式计算机上安全可靠地运行。内存分区可防止一个应用程序访问、窃取或破坏另一个应用程序的内存或数据。时间分区可防止同一台计算机上低关键性应用程序窃取高关键性应用程序的 CPU 时间。
摘要 具有过渡飞行能力的微型飞行器,或简称为混合微型飞行器,结合了固定翼配置在续航能力方面的有益特性以及旋翼机的垂直起降能力,可在典型任务中执行五个不同的飞行阶段,例如垂直起飞、过渡飞行、前飞、悬停和垂直着陆。这种有前途的微型飞行器类别比传统微型飞行器具有更宽的飞行包线,这对控制界和空气动力学设计师都意味着新的挑战。混合微型飞行器的主要挑战之一是过渡飞行阶段气动力和力矩的快速变化,很难准确建模。为了克服这个问题,我们提出了一种飞行控制架构,它使用智能反馈控制器实时估计和抵消这些快速动态。所提出的飞行控制器旨在稳定混合微型飞行器的姿态以及它在所有飞行阶段的速度和位置。通过使用无模型控制算法,所提出的飞行控制架构无需精确的混合微型飞行器模型,因为该模型成本高昂且耗时。介绍了一套全面的飞行模拟,涵盖了尾座微型飞行器的整个飞行包线。最后,进行了真实飞行测试以比较模型
无人驾驶飞行器 (UAV) 是一种飞行机器人,在民用和军用领域均有使用,且使用量呈急剧增长趋势。它们已广泛应用于民用领域,如执法、地球表面测绘和灾害监测,以及军事任务,如监视、侦察和目标捕获。随着对无人驾驶飞行器使用量的需求不断增长,在自主性、飞行能力和有效载荷方面具有更大进步的新型设计正在涌现,可携带更复杂、更智能的传感器。随着这些技术进步,人们将为无人驾驶飞行器找到新的作战领域。本论文主要研究新型无人驾驶飞行器 (SUAVI:萨班哲大学无人驾驶飞行器) 的设计、构造和飞行控制。SUAVI 是一种电动紧凑型四倾翼无人驾驶飞行器,能够像直升机一样垂直起降 (VTOL),并通过倾斜机翼像飞机一样水平飞行。它携带机载摄像机,用于捕捉图像并通过与地面站的射频通信进行广播。在 SUAVI 的气动和机械设计中,考虑了飞行时间、飞行速度、尺寸、电源和要执行的任务。气动设计是通过考虑气动效率的最大化和安全飞行特性来进行的。推进系统中的组件的选择是为了优化推进效率并满足要求
摘要:本文旨在介绍四轴飞行器的设计、仿真和控制,以无人机 (UAV) 为例。为了实现这一目标,我们开发了四轴飞行器的数学模型。在 MATLAB/Simulink 环境中开发了模型仿真和控制器设计。尽管它仍然是一个完整的非线性系统,但本文采用了四轴飞行器的数学表示和目标系统的建模。对所获得的数学模型进行了线性化。为了设计姿态控制器,使用系统识别技术获得了负责四轴飞行器运动的无刷直流电机 (BLDCM) 的传递函数。本文描述了一个完整的测试实验以实现这一目标。对设计的控制器进行了评估,并讨论了仿真结果。关键词:无刷直流电机 (BLDCM)、无人机 (UAV)、电子速度控制 (ESC)。1. 简介四轴飞行器无人机已被证明可用于许多军事和民用应用。最重要的特点是垂直起降 (VTOL) 和悬停能力,因此它适合于执行诸如监视、道路交通监控、自然灾害后的受害者定位等任务。此类飞行器也引起了学术研究机构越来越多的兴趣,因为它们可以用作机器人研究的低成本试验台 [1] , [2], [3]。为了让 au