本文追溯了 Kuechemann 创办《航空航天科学进展》杂志 50 年来远程喷气式运输机的发展历程。本文特别关注跨音速空气动力学。在 Kuechemann 的一生中,人们对跨音速流动和后掠翼设计有了很好的定性理解,但跨音速流动仍然难以定量预测。在过去的 50 年里,随着复杂数值算法的引入和可用计算能力的惊人提升,这种情况已经完全改变,结果是空气动力学设计现在主要通过计算机模拟进行。此外,基于控制理论的气动形状优化的发展使得只需两次模拟就可以设计出具有竞争力的后掠翼,如本文所示。虽然远程喷气式飞机的外观没有太大变化,但信息技术的进步实际上已经通过计算机辅助设计 (CAD)、计算结构力学 (CSM) 和多学科优化 (MDO) 的同步进步改变了整个设计和制造过程。他们还通过采用数字电传操纵和先进的导航技术改变了飞机的运行。& 2011 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
1.1.1 未来空中导航系统特别委员会 (FANS) 发现,多年来指示所需导航能力最常用的方法是规定强制携带某些设备。这限制了现代机载设备的最佳应用。此外,随着卫星的出现,这种方法将迫使国际民用航空组织进行繁琐的选择过程。为了克服这些问题,委员会提出了所需导航性能能力 (RNPC) 的概念。FANS 将 RNPC 定义为一个参数,该参数描述了与指定或选定航迹的横向偏差以及基于适当遏制水平的沿航迹定位精度。虽然这个概念从一开始就避免了 ICAO 在竞争系统之间进行选择的需要,但它并不妨碍 ICAO 处理国际上使用的导航技术。RNPC 概念已获得国际民航组织理事会的批准,并被指派给分离总体概念审查小组 (RGCSP) 进行进一步阐述。1990 年,RGCSP 注意到能力和性能截然不同,空域规划取决于测量性能而非设计能力,因此将 RNPC 改为所需导航性能 (RNP)。
摘要 - 在与人类共享的公共空间中,确保多机器人系统在没有冲突的情况下导航,而尊重社会规范是具有挑战性的,尤其是在有限的社区中。尽管当前的机器人社会导航技术利用了强化学习和深度学习的进步,但它们经常忽略模拟中的机器人动态,从而导致模拟对真实差距。在本文中,我们通过介绍一个使用DEC-POSMDP和多机构增强学习制作的新的多机器人社会导航环境来弥合这一差距。此外,我们介绍了Samarl:合作多机器人社会导航的新颖台。samarl采用独特的时空变压器与多机构增强学习结合。这种方法有效地捕获了机器人与人之间的复杂相互作用,从而促进了多机器人系统中的合作倾向。我们的广泛实验表明,在我们设计的环境中,萨玛尔的表现优于现有的基线和消融模型。这项工作的演示视频可以在以下网址找到:https://sites.google.com/view/samarl
1极端条件的联合实验室重要的特性,制造过程测试技术的关键实验室,教育部,国家主要的能源材料的国家主要实验室,西南科学技术大学,Mianyang 621010,中国2个物理与电子学院,中国北部大学,中国北部大学,中国北部大学,jandsha 410083,j ghandsha 410083,j Chandsha 41008 3 434023,中国; shubocheng@yangtzeu.edu.cn 4 416000 Jishou University,Jishou 416000,中国5物理学系,金宗大学,金宗大学,Jinzhong 030619,中国; phys.zhangjg@gmail.com 6物理学学院,吉安根技术大学,杭州310023,中国; chaojuntang@126.com 7 Guangxi精密导航技术与应用主要实验室,Guilin电子技术大学,Guilin 541004,中国8号物理与电子信息工程学院,荷西工程大学,小号432000,中国432000,中国); yougenyi@csu.edu.cn(y.y。);电话: +86-0816-2480830(Z.Y。)†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。
空军技术学院 (AFIT) 的研究项目与国防重点保持一致,并提供宝贵的技术和管理经验,以提高我们毕业生在整个职业生涯中的表现。AFIT 与许多空军和国防部组织的研究赞助商密切合作,以确定符合我们教师专业知识和教育要求的热门问题,以实现价值最大化。AFIT 的自主和导航技术中心、网络空间研究中心、定向能中心、作战分析中心、技术情报研究中心、空间研究和保障中心和其他研究小组是我们许多研究计划的焦点。新兴研究小组正在研究改变游戏规则的技术,包括高超音速、人机系统、数据科学和开发与国防相关的增材制造应用。AFIT 通过科学测试与分析技术测试与评估卓越中心为 40 多个主要采购项目提供建议,以实现测试资源的最大效率。新的咨询工作包括探索空军核心任务的多领域方法。 AFIT 与空军研究实验室、国家航空航天情报中心、空军生命周期管理中心、美国运输司令部以及许多其他组织和运营机构建立了战略合作伙伴关系
空军技术学院 (AFIT) 的研究项目与国防重点保持一致,并提供宝贵的技术和管理经验,以提高我们毕业生在整个职业生涯中的表现。为实现价值最大化,AFIT 的研究工作针对了指导方针中确定的战略重点,例如《美国空军:呼唤未来》(2014 年)、美国空军首席科学家的报告《技术前景、2010-2030 年空军科学技术愿景》和《空军科学与技术战略 2014 年》。AFIT 的自主和导航技术中心、网络空间研究中心、定向能中心、作战分析中心、技术情报研究中心、空间研究与保障中心和其他研究小组是我们许多研究计划的焦点。新兴研究小组正在研究包括高超音速和人机系统在内的改变游戏规则的技术、探索能源安全战略以及开发与国防相关的增材制造应用。 AFIT 与空军研究实验室、国家航空航天情报中心、空军生命周期管理中心、美国运输司令部以及许多其他组织和运营团体建立了战略合作伙伴关系,以最大限度地发挥我们的研究项目对国防需求的贡献。我们的教师和学生
空军技术学院 (AFIT) 的研究项目与国防重点保持一致,并提供宝贵的技术和管理经验,以提高我们毕业生在整个职业生涯中的表现。AFIT 与许多空军和国防部组织的研究赞助商密切合作,以确定符合我们教师专业知识和教育要求的热门问题,以实现价值最大化。AFIT 的自主和导航技术中心、网络空间研究中心、定向能中心、作战分析中心、技术情报研究中心、空间研究和保障中心和其他研究小组是我们许多研究计划的焦点。新兴研究小组正在研究改变游戏规则的技术,包括高超音速、人机系统、数据科学和开发与国防相关的增材制造应用。AFIT 通过科学测试与分析技术测试与评估卓越中心为 40 多个主要采购项目提供建议,以实现测试资源的最大效率。新的咨询工作包括探索空军核心任务的多领域方法。 AFIT 与空军研究实验室、国家航空航天情报中心、空军生命周期管理中心、美国运输司令部以及许多其他组织和运营机构建立了战略合作伙伴关系。
摘要—我们介绍了智能自动驾驶系统 (IAS),该系统能够通过使用人工神经网络和模仿学习观察和模仿人类飞行员,实现大型喷气式飞机(如客机)的自主导航和着陆。IAS 是解决自动飞行控制系统当前问题的潜在解决方案,该系统无法执行从给定机场起飞并在另一个机场降落的全程飞行。提出了一种导航技术和一种强大的模仿学习方法。模仿学习使用人类飞行员在飞行模拟器中演示要学习的任务,同时从这些演示中捕获训练数据集。然后,人工神经网络使用这些数据集自动生成控制模型。控制模型模仿人类飞行员在航路点之间倾斜导航以及执行最后进近和着陆时的技能,而飞行管理程序则生成飞行路线,并决定在当前飞行阶段启动哪些 ANN。实验表明,即使在提供有限的示例后,IAS 也能高精度地处理此类飞行任务。所提出的 IAS 是一种新方法,使用与经验丰富的人类飞行员的技能和能力相匹配的 ANN 模型来实现大型喷气式飞机的完全控制自主。
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本文介绍了一种新型编队飞行任务 Cal X-1 的相对导航和卫星间指向的误差预算。尽管进行了广泛的地面校准活动,但轨道 X 射线天文台的交叉比较表明,测量的天体源通量存在超过 10% 的系统性差异。Cal X-1 任务将通过使用一对编队飞行的 SmallSat 建立在轨 X 射线通量标准来解决这一问题。第一艘航天器将搭载一台 X 射线望远镜,而第二艘航天器将搭载一个绝对校准的 X 射线源。任务设计需要精确的卫星间指向,但由于尺寸、重量、功率和成本方面的限制,无法使用专用硬件。本文试图证明通过先进的相对导航技术可以满足具有挑战性的卫星间指向要求。高保真模拟展示了合适的相对导航系统的性能。接下来,开发一个数学模型,该模型考虑了相对导航、姿态确定和航天器结构组装引起的误差,以便计算指向知识误差。通过将该指向知识误差与 Cal X-1 任务的要求进行比较,证明了所提出的卫星间指向方法的可行性。