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全电动无人机沿飞行任务最优轨迹的多学科设计优化...................................................................................................................................................... 52
• 计划进行地球轨道飞行任务以测试登月舱 • 开展更具雄心的任务 • 重新用于首次载人登月飞行 • 为期 6 天的任务,无需登月舱
诺斯罗普·格鲁曼航空系统公司 (NGAS) 于 2019 年将 Mini Cooler Plus (MCP) 引入了他们的脉冲管制冷机系列 [1]。这种热机械单元 (TMU) 是其太空级脉冲管制冷机的延伸,所有这些制冷机都旨在为战术机载和太空应用中的高光谱和红外成像有效载荷提供长寿命(十年以上)的低质量、高冷却能力。该制冷机采用模块化分体式配置,可灵活放置压缩机(波发生器)和冷头,以满足可用的封装限制。冷头组件可以相对于压缩机组件定向到任何位置,传输管线(长度和形状)可以根据个别应用定制。TMU 重量不到 3 公斤,在 300K 排出温度下,可在 45K 下提升 1.5 W 或在 110K 下提升 11 W,电输入为 150 W。本文报告了 MCP 单元的鉴定测试,该单元为即将执行的太空飞行任务达到了技术就绪水平 (TRL) 6,并介绍了在飞行配置下在一系列输入功率和排斥温度下获得的测试数据。冷却器在适合其太空应用的一系列运行和待机条件下经受了发射振动和热循环条件。在整个鉴定程序中,冷却器的测量负载线和稳定的制冷性能证明了该设计已准备好飞行。还使用 Northrop Grumman 的 TRL9 CCE(控制电子设备)对该单元进行了功能测试,没有主动振动控制,并针对所有轴描述了 TMU 的振动特征。
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。
摘要:在异常或紧急情况下,意外事件引起的航路变更往往会对操作人员在飞行任务中的认知和行为产生不利影响。在这种情况下,尤其有必要研究通常基于常规环境设计的交互显示效用。本研究旨在探讨航路变更和显示设计对模拟飞行任务中操作人员态势感知、任务绩效和心理负荷的影响。24 名被试参加了一项实验,被试被要求在航路按计划和航路变更两种条件下执行三种显示设计的模拟飞行任务。采用主观测量、行为测量和眼动测量来评估被试的态势感知、任务绩效和心理负荷。结果表明,由于注意力资源的需求和供应之间的差距,意外航路变更增加了心理负荷,同时也降低了态势感知和任务绩效。在应对异常情况下的意外事件时,应重点降低操作人员注意力资源的需求。此外,合理的信息布局,如关键决策信息的中心布局设计,对提高异常情境下的态势感知和任务绩效比信息显著性更重要。然而,具有高显著性的指标可能对异常情境下的态势感知和任务绩效产生不利影响。
人类太空探索设想的是长期太空飞行任务,其飞行距离远远超出近地轨道 (LEO)。然而,在长期载人飞行任务中维持必要的资源面临诸多挑战。目前,在国际空间站 (ISS) 上,宇航员通过补给任务获得资源。这些任务运输各种资源,如食物、航天器材料、医疗用品或科学实验。对于长期远距离任务,如 500 天的人类火星任务或月球殖民任务,地球和航天器之间的频繁交换是不可能的。此外,发射航天器时每公斤的成本约为 12,600 美元(Harper 等人,2016 年),这使得一次性携带所有所需补给不切实际。太空探索的成功需要能够独立于地球,尤其是在资源方面。理想的情况是
我们提出了Aesim,这是一种使用基于变压器的跨性生成对抗网络开发的数据驱动的飞机发动机模拟器。AESIM生成飞机发动机传感器测量的样品,以完整的航班为条件,以代表飞行条件的给定飞行任务配置文件进行。它构成了飞机发动机数字双胞胎的重要工具,能够模拟它们的不同飞行任务的性能。可以比较在相同的操作条件下不同发动机的行为,为给定引擎的各种方案ios模拟,促进了诸如发动机行为分析,绩效限制识别以及在全球预后和健康管理策略内的维护时间表等应用。它还允许缺少飞行数据,并通过综合可用于公共研究目的或数据挑战共享的合成飞行数据集来解决机密性问题。