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World File Search System飞行控制
电动飞行控制，从空客 A320/330/340 到未来……
第一个民用飞机的电动飞行控制系统由 Aerospatiale 设计并安装在协和式飞机上。这是一个适用于所有控制面的模拟全权限系统。控制面位置指令与操纵杆输入成正比。三个轴上都配有机械备用系统。20 世纪 80 年代初，空中客车 A310 项目在几架民用飞机上出现了第一代采用数字技术的电动飞行控制系统。这些系统控制缝翼、襟翼和扰流板。这些系统的设计具有非常严格的安全要求（控制面失控的可能性必须极小）。由于这些功能的丧失会导致机组人员工作量大幅增加，因此在某些情况下可能会失去系统。
A380：飞行控制系统的发展 | 安全第一 | 空中客车
由于风洞测试，计算机的第一个版本已经准备就绪。下一步是将这些计算机安装在集成了最新空气动力学模型的模拟器上。评估可以开始，首先由专门从事这项工作的“开发模拟器”飞行员进行，然后由被提名按照程序进行的测试飞行员进行。一开始，会发现许多小问题，然后计算机会逐步改进。真正的证明来自试飞本身，因为即使模型通常是可靠的，它们也很少能完全代表飞机在低速、高速和地面效应下的状态。此外，在飞行测试开始时，飞行员第一次接触到飞机响应其指令的加速度。结构的灵活性可能会产生后果
具有作动障碍的飞机的最佳容错飞行控制
知识和批判性评论。为了纪念我的父亲；我仍然记得你无限的支持和鼓励。你是我的父亲、朋友，也是我这一生的伟大榜样。我也想向我的母亲表达我最诚挚的谢意，感谢她的爱、关怀、善良和慷慨。“谢谢”这个词对于你为我创造的美好事物来说太微不足道了。我感谢我的妻子 Hana，她一直是我最好的朋友和伴侣。感谢她的牺牲
对 CEASIOM 软件进行基准测试以预测飞行控制...
CEASIOM，即飞机综合与综合优化方法的计算机化环境，是一个集成了特定学科概念设计工具的框架。在设计的早期阶段，能够预测飞机的飞行和操纵品质非常有用。为了对所研究的配置进行此操作，需要计算空气动力学数据库并将其与稳定性和控制工具相结合以进行分析。本文介绍了 CEASIOM 的自适应保真计算流体动力学模块如何计算飞机配置的空气动力学数据库，以及如何通过飞行控制系统设计器工具包模块分析该数据以确定飞机的飞行品质和控制规律。本文将预测的飞行品质与波音 B747 飞机的飞行测试数据进行比较，以验证整体方法的优良性。
探索使用触摸式飞行控制面板为飞行员提供飞行控制...
触摸技术有望取代客机驾驶舱中现有的飞行员系统界面。使用触摸屏为飞行员和制造商提供了许多优势。然而，它也给航空安全带来了重大潜在风险。在本文中，我们探索了未来飞行员触摸式飞行控制面板的设计空间。我们尝试设计在不稳定条件下更具物理性和鲁棒性的手势，并且需要更少的视觉焦点，这些手势基于利用空间和本体感受技能的方向性手势和布局。我们观察了在湍流条件下实际飞行过程中控制面板的使用情况。这让我们探索了触摸式交互技术在使用环境恶化的情况下的局限性，并探索了有形和具体交互中的有形属性如何帮助设计这些手势。这也让我们更好地理解了触摸式交互和有形交互之间模糊的边界，并通过迭代构建明确的设计空间来反思退化环境中的交互设计原则。© 2019 作者。由 Elsevier B.V. 出版。同行评审由第 8 届国际航空运输会议 – INAIR 2019、全球航空趋势科学委员会负责 关键词：触摸式交互；基于手势的交互；有形交互；有形交互设计方法；有形框架；退化环境；航空学
四倾转翼飞机的设计、构造和飞行控制...
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
学习四项动力学，以进行精确，安全和敏捷的飞行控制
在过去十年中，空中机器人已成为帮助人类解决广泛的时间敏感问题的重要平台，2020）。在不同类型的空中机器人中，四型二次运动因其在设计，低成本，较小，尺寸小，轻巧和出色的机动性方面的简单性而对在不确定和混乱的室内环境中的应用引起了兴趣（Emran＆Najjaran，2018年）。这些对时间敏感的任务通常需要四肢制定快速决策和敏捷的操作。因此，为了安全地控制这些系统，至关重要的是要准确地对其动力学进行建模和估算，并捕获空气动力和扭矩，螺旋桨相互作用，振动，模型近似和其他现象产生的高度非线性效应。但是，这种效果不能轻易测量或建模，因此通常保持隐藏状态（Saviolo，Li，＆Loianno，2022）。此外，在某些空中机器人应用中，该平台可能会赋予外部范围（例如有效负载，操纵器，电缆），这些件将通过改变系统配置（例如质量和惯性矩）来大大改变动态。总体而言，未能建模这种系统配置更改将导致飞行性能的显着降解，并可能导致灾难性故障。为了避免此问题，最近的工作已经调查了使用基于物理学的原理方法进行四型动力学的经典建模，从而导致非线性普通微分方程（ODE）（Loianno，Brunner，McGrath和Kumar，2017年）。但是，这些名义模型仅近似实际的系统动力学，并且不考虑由系统配置的积极操作或修改引起的外部效果。
具有动态结构参数的滑臂四轴飞行器飞行控制
摘要 — 介绍了一种新型四轴飞行器的概念设计和飞行控制器。该设计能够在飞行过程中改变无人机的形状，以实现位置和姿态控制。我们考虑动态重心 ( CoG )，它会导致无人机的转动惯量 ( MoI ) 参数不断变化。这些动态结构参数在系统的稳定性和控制中起着至关重要的作用。四轴飞行器臂长是一个可变参数，它由基于姿态反馈的控制律驱动。MoI 参数是实时计算的，并纳入系统的运动方程中。无人机利用螺旋桨的角运动和可变的四轴飞行器臂长进行位置和导航控制。重心的运动空间是一个设计参数，它受执行器限制和系统稳定性要求的限制。提供了有关运动方程、飞行控制器设计和该系统可能应用的详细信息。此外，通过航路点导航任务和复杂轨迹跟踪的比较数值模拟对所提出的变形无人机系统进行了评估。
使用支持向量机进行飞机飞行控制执行器故障检测
摘要：未来几代飞行控制系统，例如无人驾驶飞行器 (UAV) 的飞行控制系统，可能会更具适应性和智能性，以应对无人驾驶带来的额外安全性和可靠性要求。高效的故障检测和隔离 (FDI) 系统至关重要，应该能够监控飞机的健康状况。从历史上看，硬件冗余技术已用于检测故障。然而，由于成本高且附加组件质量大，在无人机中复制执行器并不理想。幸运的是，也可以使用分析冗余技术检测飞机执行器故障。在本研究中，设计了一种使用支持向量机 (SVM) 的数据驱动算法。所研究的飞机执行器故障是效率损失 (LOE) 故障。故障检测算法的目的是根据执行器的健康状况将特征向量数据分类为正常或故障类。结果表明，SVM 算法几乎可以立即检测到 LOE 故障，平均准确率为 99%。
使用 SysML 进行飞行控制系统建模以支持验证、鉴定和认证
飞机上的大多数作动系统都由液压驱动，其特点是整体效率差，维护操作频繁。为了应对使用液压技术的缺点，研究工作集中于“更多电动飞机”（参见Derrien（2012），Reysset（2015））。在此范围内，飞行控制系统（FCS）逐渐依靠电能来取代全部或部分液压系统来驱动飞行控制面。引入这种新的FCS意味着使用新技术，新的执行器和机载控制单元。这将导致新的故障模式，由于缺乏经验反馈，这些模式无法掌握。因此，在设计以及验证、确认和鉴定这些系统是否符合航空安全标准（例如 ARP 4761 SAE-Aerospace（1996））方面，面临着新的挑战。