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主题：陆军航空维修机库综合体标准、TDA 旋翼航空部队
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DVE 中的旋翼 (RW) 事故 - 最新统计数据 - NATO STO
目视下降 (BO) 是指直升机在干旱气候下起飞或降落时，旋翼下洗气流扬起灰尘，然后旋翼叶片将灰尘带回，导致驾驶舱窗外能见度很低或完全没有能见度的情况。在雪地（白化目视下降）或水面上着陆或起飞也会出现类似情况。值得注意的是，机组人员通常将雪地条件下的目视下降称为“雪球”，以将这种特殊情况与大气目视下降区分开来，大气目视下降是由全向卷云形成、雾气或连续积雪表面的阴天或间歇性云层与积雪地形混合而引起的。一般而言，目视环境恶化 (DVE) 会导致飞行员依赖不充分的驾驶舱仪表、机上机组人员的呼叫以及天生的驾驶技能来成功执行 DVE 着陆。在 DVE 中飞行对旋翼机飞行员来说一直是一个挑战。由于北约一直在干旱气候下（例如伊拉克、非洲和阿富汗）作战，因此旋翼机故障 (RWB) 是大约 75% 的联军直升机事故的罪魁祸首。在 HFM-162 任务组结束时的 2013 年报告中，总结了每个派遣国因 DVE 导致的旋翼机事故。这些统计数据在此处提供，在某些情况下，已更新至 2016 年。提出了改进 RW 飞机的建议，以帮助减少飞机和人员伤亡。
使用频率响应分析进行旋翼小型空中平台的自动飞行测试和系统识别
旋翼机具有垂直起降和悬停能力，以及天生的灵活性和可控性，将扩大无人机的潜在作用。直升机在飞机中已经发挥了不可替代的作用，对于从医疗后送到运输到密闭空间施工等各种任务都是必不可少的。这种旋翼无人机 (RUAV) 已经受到军方的高度重视，可用于各种战场任务，例如勘探甚至作战行动。民用应用也有很多例子，包括电影制作（允许稳定和动态的空中视图）、近距离检查（桥梁、建筑物、水坝）和数字地形建模（小型飞行器由于可能更接近地形和结构，可以收集更详细的特征）。
采用广义粒子群优化的多旋翼无人机编队路径规划
关键词 路径规划，粒子群优化，广义 PSO，光学避障，无人机，无人机编队。摘要 本文研究了多旋翼无人机（UAV）在编队形状中协作检查周围表面的路径规划技术问题。我们首先将问题描述为在复杂空间中规划编队质心路径的联合目标成本。然后提出了一种路径规划算法，称为广义粒子群优化算法，用于在避开障碍物并确保飞行任务要求的同时构建最佳的可飞行路径。然后结合路径开发方案为每架无人机生成相关路径以保持其在编队配置中的位置。进行了仿真、比较和实验以验证所提出的方法。结果表明，使用 GEPSO 的路径规划算法是可行的。缩写
Helicat-darts：一个高保真，闭环旋翼飞行器模拟器，用于行星探索
旋翼飞机为探索外星环境提供了独特的功能。与诸如漫游者之类的勘探工具相比，旋翼船能够越来越快地到达感兴趣的目的地。此外，它们只需要合适的起飞和降落区，并且可以飞越由于障碍物或粗糙地形而可能无法遍历流浪者可能无法穿越的地形。这些优势激发了火星的创造任务，该任务涉及第一个飞行火星的旋翼飞机[1]。这项任务的成功继续激励未来的任务，例如可能使用直升机来返回火星样本[2]。设计一种在火星氛围环境中运行的首个旋翼飞机，需要进行设计，开发和操作的独特工具。在开发的工具中是Helicat-darts（简单地称为简洁的Helicat），用于旋转动力学建模和仿真。此仿真工具是指导，导航和控制（GNC）算法和软件开发的测试床，并作为分析飞行性能和动态的工具。Helicat在Ingenuity任务的整个生命周期中都使用，包括以下内容：
基于反步滑模的共轴旋翼飞行器轨迹跟踪控制算法及试验
摘要：针对共轴旋翼飞行器自主飞行过程中模型参数的不确定性、外界扰动及传感器噪声对飞行的影响，研究位置姿态反馈控制系统的鲁棒反步滑模控制算法，以解决未知外界干扰情况下飞行器的轨迹跟踪问题。本文针对未知飞行，建立了基于受扰共轴旋翼飞行器的非线性动力学模型。然后，设计了非线性鲁棒反步滑模控制器，分为共轴旋翼飞行器的姿态控制器和位置控制器两个子控制器。在控制器中引入虚拟控制，构造Lyapunov函数，保证各子系统的稳定性。通过数值仿真验证了所提控制器的有效性。最后通过飞行试验验证了反步滑模控制算法的有效性。
搭载空中机械手的六旋翼飞行器的导航控制与稳定性研究
摘要 本文使用牛顿-欧拉法建立了配备机械臂的六旋翼飞行器的动力学模型，并研究了其稳定性。为了模拟干扰，使用了简化的摆锤法。这种六旋翼飞行器配置以前从未在科学论文中涉及过。所得模型是一个非线性、耦合和欠驱动的动力学模型，其中包括由于六旋翼飞行器配备机械臂而产生的空气动力学效应和干扰。本文的目的是全面研究使用简化摆锤法确定六旋翼飞行器的惯性矩，同时考虑到质量分布和重心变化的影响，这是六旋翼飞行器在空中运动期间机械手连续运动的结果。实验测试是使用 Solid Works 应用程序进行的，并使用 LabVIEW 进行评估，以便全面了解插入到动力学模型中的干扰。整个飞行器模型由四个经典的 PID 控制器驱动，用于控制飞行器的姿态和空间中所需轨迹的高度。这些控制器用于很好地理解如何评估和验证模型，使其成为抗干扰模型，此外，它们还易于设计和快速响应，但它们需要开发才能获得最佳结果。将来，将定义精确的轨迹，
多旋翼飞行器储能配置对飞行时间影响的快速确定方法及评估
摘要：城市空中交通 (UAM) 是指在大都市地区为有人驾驶飞机和无人机系统提供安全高效的空中交通运营，目前正由工业界、学术界和政府进行研究和开发。这种交通方式为构建一个绿色可持续的子行业提供了机会，它借鉴了数十年来航空业的经验教训。由于电动垂直起降 (eVTOL) 飞机操作无污染且空中交通管理简单，目前正在为此目的开发和试验这种技术。然而，要成功完成认证和商业化阶段，需要克服几个挑战，特别是在性能方面，例如飞行时间和续航能力以及可靠性。本文开发了一种快速确定 eVTOL 多旋翼飞行器推进链组件尺寸和选择方法，并在 GTOW 为 15 公斤的电动多旋翼飞行器缩小比例原型上进行了验证。该方法与储能系统配置的比较研究相关，以评估它们对飞行器飞行时间的影响。首先，使用全局非线性优化选择最佳的电机/螺旋桨对，以最大限度地提高这些部件的比效率。其次，确定五种储能技术的尺寸，以评估它们对飞行器飞行时间的影响。最后，基于此尺寸确定过程，使用基于推进链供应商数据的回归方法评估每种储能配置的优化推进链总起飞重量 (GTOW)。
全向多旋翼航空车辆姿势优化：一种新型物理层安全的方法
摘要将多转飞机（MRAV）集成到5G和6G网络中，增强了覆盖范围，连通性和拥堵管理。这促进了通信意识到的机器人技术，探索了机器人技术与通信之间的相互作用，但也使MRAV易受恶意攻击（例如干扰）。对抗这些攻击的一种传统措施是在MRAV上使用横梁来应用物理层安全技术。在本文中，我们探讨了姿势优化，作为反对对MRAV攻击的替代方法。该技术旨在全向MRAVS，它们是能够独立控制其位置和方向的无人机，而不是无法独立控制其位置的更常见的低估MRAV。在本文中，我们考虑了一个全向MRAV作为合法地面节点的基站（BS），受到恶意干扰的攻击。我们优化了MRAV姿势（即位置和方向），以最大程度地比所有合法节点上的最小信噪比加上噪声比（SINR）。
旋转机
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