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航空航天工程 - 康考迪亚大学
航空航天工程涉及控制飞行以及飞机和航天器设计和建造的工程科学。这包括大气和太空中飞行和推进的机制，包括空气动力学、升力和阻力，以及飞机、直升机、无人驾驶飞行器 (UAV) 和火箭等飞行器的设计和控制。航空航天工程课程包括基础工程课程和技术选修课，学生可以根据自己的兴趣和未来预期的职业活动在该领域的特定领域获得一些专业化。有三个选项可供选择：空气动力学和推进；航空航天结构和材料；航空电子和航空航天系统。空气动力学和推进与飞机的“飞行”方面密切相关，包括空气动力学、气体动力学、航空航天飞行器性能、涡轮机械和推进等主题。航空航天结构与材料与飞机和航天器的设计和制造有关，包括飞机应力分析、气动弹性和振动、复合材料和飞机设计等主题。航空电子和航空航天系统具有重要的电气和计算机工程内容，为控制现代飞机所需的航空电子和系统工程提供必要的背景，包括航空电子导航系统、通信网络、航天器任务设计和飞行控制系统等主题。
航空航天工程 - 康考迪亚大学
航空航天工程涉及控制飞行以及飞机和航天器设计和建造的工程科学。这包括大气和太空中飞行和推进的机制，包括空气动力学、升力和阻力，以及飞机、直升机、无人驾驶飞行器 (UAV) 和火箭等飞行器的设计和控制。航空航天工程课程包括基础工程课程和技术选修课，学生可以根据自己的兴趣和未来预期的职业活动在该领域的特定领域获得一些专业化。有三个选项可供选择：空气动力学和推进；航空航天结构和材料；航空电子和航空航天系统。空气动力学和推进与飞机的“飞行”方面密切相关，包括空气动力学、气体动力学、航空航天飞行器性能、涡轮机械和推进等主题。航空航天结构与材料与飞机和航天器的设计和制造有关，包括飞机应力分析、气动弹性和振动、复合材料和飞机设计等主题。航空电子和航空航天系统具有重要的电气和计算机工程内容，为控制现代飞机所需的航空电子和系统工程提供必要的背景，包括航空电子导航系统、通信网络、航天器任务设计和飞行控制系统等主题。
高空、长航时、太阳能电动飞机的载荷和气动弹性分析结果
高空平台 (HAP) 是一种重量极轻、高空长航时飞机 (HALE)，设计用于在 FL450 和 FL800 之间的高度上保持空中飞行并保持位置数天。携带光学测量设备，科学家可以长时间连续观测地球。与卫星相比，这是一个优势，卫星通常每隔几天才经过同一地点，而且飞行高度要高得多，例如，导致光学分辨率较低。启动和降落的能力允许重新配置和重新定位飞机以执行新的和不同的任务。此外，与卫星相比，飞机的购买和运营成本预计要低得多，包括基础设施（机场与航天港）。图 1 显示了 DLR 目前正在开发的 HAP 配置。我们的想法是制造一种飞行器，它飞行速度非常慢（V EAS = 9 .0 ...11 .0 米/秒），但在推进和空气动力学性能方面非常高效，并且由太阳能供电。这就要求设计能够提供较大的区域来安装太阳能电池板，同时重量要非常轻。在夜间，高度会降低并使用电池，然后在白天飞机重新获得高度时对电池进行充电。目前正在业界开发的类似配置包括空客 Zephyr [ 1 , 2 ]（原由 QinetiQ 开发）或 BAE Systems 的 Phasa-35 [ 3 ]。其他有或没有尾翼的类似飞机包括 Solar Impulse [ 4 ] 或 NASA Helios 原型机 [ 5 ]。前两个示例计划用于商业用途，而后者具有更多的科学背景。本文是系列出版物中的第二篇。在第一篇出版物 [ 6 ] 中，作者重点关注：
普韦布洛调度区
航空安全航空安全是普韦布洛调度区的首要任务。我们不会故意纵容和/或容忍在普韦布洛区域飞行时任何不安全的程序、做法或设备。安全的空中飞行需要团队合作以及参与飞行的所有人员的共同努力。我们尊重您作为飞行员和模块负责人的权威，因为您负有对乘客和飞行安全的最终责任。如果您在单位工作时发现任何不安全的操作或有任何疑虑，请立即通知单位航空官、调度办公室或当地 FMO。我们将尽一切努力立即纠正这种情况。危险的飞行条件在普韦布洛调度区飞行是危险的。该区域的海拔从 2,000 英尺到最高峰的 14,000 英尺不等。该地区大部分地势陡峭，峡谷和排水沟纵横交错。风、夏季温度和高地势可能导致严重的湍流和高密度高度，使固定翼和旋翼飞机的飞行变得危险。科罗拉多州西南部是高海拔地区的土地；这些地区的火灾可能导致空中作业在海拔 10,000 英尺以上持续很长时间。美国林业局合同要求满足 14 CFR 第 135.89 部分（氧气要求）。飞行员和管理人员通常是最先意识到不安全飞行条件的人。请毫不犹豫地建议或推荐暂停空中作业，直到条件改善。让其他飞机和调度办公室了解您工作区域的情况。您的建议和行动可能是安全的空中作业和发生事故/事故之间的区别。
高载荷和气动弹性分析结果...
高空平台 (HAP) 是一种重量极轻、高空长航时飞机 (HALE)，设计用于在 FL450 和 FL800 之间的高度上保持空中飞行并保持位置数天。携带光学测量设备，科学家可以长时间连续观测地球。与卫星相比，这是一个优势，卫星通常每隔几天才经过同一地点，而且飞行高度要高得多，例如，导致光学分辨率较低。启动和降落的能力允许重新配置和重新定位飞机以执行新的和不同的任务。此外，与卫星相比，飞机的购买和运营成本预计要低得多，包括基础设施（机场与航天港）。图 1 显示了 DLR 目前正在开发的 HAP 配置。我们的想法是制造一种飞行器，它飞行速度非常慢（V EAS = 9 .0 ...11 .0 米/秒），但在推进和空气动力学性能方面非常高效，并且由太阳能供电。这就要求设计能够提供较大的区域来安装太阳能电池板，同时重量要非常轻。在夜间，高度会降低并使用电池，然后在白天飞机重新获得高度时对电池进行充电。目前正在业界开发的类似配置包括空客 Zephyr [ 1 , 2 ]（原由 QinetiQ 开发）或 BAE Systems 的 Phasa-35 [ 3 ]。其他有或没有尾翼的类似飞机包括 Solar Impulse [ 4 ] 或 NASA Helios 原型机 [ 5 ]。前两个示例计划用于商业用途，而后者具有更多的科学背景。本文是系列出版物中的第二篇。在第一篇出版物 [ 6 ] 中，作者重点关注：
人类界面和信息管理（HIMI）...
摘要。国家领空系统的设想转换以加入了航空安全管理系统（IASMS），以确保先进空中移动性（AAM）的安全性为人类界面的设计和安全信息管理带来前所未有的挑战。设计和操作安全保证的安全是人类如何与越来越多的自主系统相互作用的关键因素。IASM的操作概念是由传统的商业操作员安全管理和AAM复杂的规模建立的。未来航空系统的变革性变化带来了潜在的新的关键安全风险，具有新型的飞机和其他具有不同性能能力的车辆，在日益复杂的领空中飞行，并使用适应性意外事件来管理正常和非正常操作。这些变化迫使开发新的和新兴的功能，从而为人类与数据互动和管理信息提供创新的方式。AAM的复杂性与使用预测建模，数据分析，机器学习和人工智能相对应，以有效解决已知危害和新兴风险。 人类的作用将随着这种技术和运营进化而动态发展。 人类将如何与越来越复杂和确保的系统相互作用以自主运行以及如何提供信息的界面是要解决的重要挑战。AAM的复杂性与使用预测建模，数据分析，机器学习和人工智能相对应，以有效解决已知危害和新兴风险。人类的作用将随着这种技术和运营进化而动态发展。人类将如何与越来越复杂和确保的系统相互作用以自主运行以及如何提供信息的界面是要解决的重要挑战。
神经适应驾驶舱中的自动化惊喜
背景。操作飞机是多维且复杂的。飞行员必须“飞行、导航、通信”——保持空中飞行、管理飞机航线并与空中交通管制部门通话。为了方便完成这些任务，驾驶舱引入了自动化（Billings，1997 年）。当这种自动化发生故障时，后果充其量是令人讨厌的，最坏的情况是危及生命（Endsley & Kiris，1995 年）。自动化中的错误可能会令人惊讶和分心，从而导致自动化意外（Boer & Dekker，2017 年）。这些可能会导致飞行员感到困惑，进而导致人为错误，这是航空事故的主要原因（Lyssakov，2019 年）。识别这种混淆及其原因可能会改善人机交互 (Dehais 等人，2015)。在之前的一项研究中 (Krol 等人，2018)，我们表明可以通过脑电图 (EEG；Berger，1929) 记录飞行员对飞行相关事件的认知反应，使用被动脑机接口 (pBCI；Zander & Kothe，2011) 确定不同级别的事件关键性并实时将解释报告回驾驶舱。此程序可用于使驾驶舱适应飞行员的认知，从而形成神经自适应驾驶舱 (Krol 等人，即将出版)。在本研究中，我们开发了一个更具体的分类器，可以可靠地检测飞行员对意外和/或错误的飞行相关事件的认知反应，这些事件对于持续操作飞机至关重要。方法。记录了 13 名试飞员（均为男性）的脑电图活动和眼球运动，年龄 44-62 岁（平均 54 岁），飞行经验 7210 ± 4809 小时。我们在两部分实验中使用了 32 通道移动无线脑电图系统 1 和双目眼球追踪眼镜 2。在第一部分中，参与的飞行员进行了 10 个新设计的训练范例。我们打算针对意外事件（S 分类器）、错误事件（E 分类器）以及意外和错误事件（AS 分类器）校准不同的分类器，以对应可能的自动化意外。因此，我们设计了一种训练范式组合，即交互奇特范式。该范式由 2 个独立部分组成，分类器在结果数据的不同部分上进行训练。为了唤起与意外和/或错误相对应的认知状态，我们模拟了一个计算机程序，需要教它何时计数音调以及何时忽略它。在 10 个块中的每个块中呈现 50 个音调序列。每个音调可以是标准音调（概率 70%-80%）、非目标音调（概率 10%-15%）或目标音调（概率 10%-15%）。这代表了一个标准的奇特范例（Friedman 等人，2001 年）。研究发现，目标音调会引起参与者的惊讶（Squires 等人，1975 年）。指示参与者在每个音调之后口头说明它是目标音调（“是”）还是不是目标音调（“否”）。然后计算机给出声音反馈：“计数”或“忽略”。由于语音识别是（参与者不知道）模拟的，因此反馈与参与者的评估无关。这使我们能够控制反馈中发生的错误数量。在前 7 个区块中，不一致反馈的概率为 14%-18%，即计算机在“是”后回答“忽略”，或在“否”后回答“计数”。这对应于罕见的、令人惊讶的错误。在最后 3 个区块中，不一致概率为 38-40%，对应于频繁的错误。