国际航空航天工程杂志

为了拓宽有效频率范围，提高传输损耗性能，提出了一种改进的亥姆霍兹谐振腔设计方案，并通过在腔内安装刚性挡板对其进行了评估。然后通过考虑在平均掠流情况下实现谐振腔的矩形管道，将所提出的设计与传统设计进行了比较。为此，在频域内建立了线性化的二维Navier-Stokes模型。利用已有的实验数据和我们的实验测量数据对模型进行了基准检验，并利用该模型对(1)宽度的影响进行了评价对于刚性挡板，(2)其实现位置/高度 ，(3)其实现配置(即，attached to the left sidewall or right sidewall), (4) the grazing mean flow(马赫数)和(5)颈形对噪声有阻尼作用。结果表明，在两种不同的结构中附加刚性挡板，不能用经典的理论公式预测共振频率和最大传输损耗 ，特别是掠射马赫数超过0.07时，即 。此外，存在一个最佳的放牧流马赫数对应于最大传输损耗峰，作为宽度是否小于腔宽的一半 ，即， 。由于刚性板的宽度增加到 ，在大约400hz产生一个额外的传输损耗峰值。在400hz产生的12db传输损耗峰值被证明是由于声音和结构的相互作用。最后，将颈部形状由常规改变为弧型，导致主共振频率增加约20%，二次透射损耗峰值增加2-5 dB。本文提出并系统地研究了一种改进设计的亥姆霍兹谐振腔，该腔在低频时为主导峰，高频时为附加传输损耗峰。

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频率变化阵列(FDA)利用阵列元素间的微小频率增量生成具有距离-角度依赖特性的波束。然而，传统的FDA的波束模式是“S”形，这意味着它在距离-角度域耦合，导致目标指示精度低，干扰抑制能力差。本文利用多输入多输出(MIMO)技术和多匹配滤波器的优点，提出了一种新的基于汉明窗加权线性频率增量的FDA框架。使用正确的FDA-MIMO框架和多个匹配的滤波器来消除时间参数的影响。可以产生一种具有尖锐的铅笔形主瓣和低副瓣电平的距离角解耦波束。与现有的解耦传输波束设计方法相比，可以实现更聚焦的波束。仿真结果验证了该系统的优越性。

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大部分球形无人机(SUAVs)利用副翼和升降舵的控制面来产生控制力矩。该工作提出了一种新的概念设计的SUAV系统控制重心(CG)的变化，其路径跟踪控制律设计的系统。与使用控制面的概念相比，所提出的概念在建造更轻、更小的suv的可扩展性方面是有益的，特别是。利用摆式运动部件的重心变分原理，对小型自走式汽车的平动和转动运动进行了控制。由于运动部件的运动引起的惯性矩(MOI)单元的变化影响了所提出方法的性能，因此对运动部件的所有角度范围进行了MOI分析。结果发现，移动部分的某些角度范围可以防止由于MOI变化的影响而导致路径跟踪性能的下降。考虑到这些发现，对悬停、上升、下降和水平跟踪任务进行了数值研究。通过数值仿真，验证了所提出的小型无人机系统及其控制器在实现路径跟踪任务中的适用性。

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基于反馈线性化的设计全面的自适应补偿控制策略，提出了具有不确定执行器故障和未知的不匹配的干扰多变量非线性系统。首先，通过非线性反馈线性化获得的线性动态系统，并且给出不匹配的扰动的动力学模型，以及其相关的非线性系统。扰动对系统输出的影响被抑制与线性化系统的基本控制器。然后，直接自适应控制器针对多个不确定执行器故障的发展。最后，基于自适应加权融合集成算法可以提供对多个不确定故障和不匹配的干扰的影响的有效的补偿。因此，稳定性和闭环系统的渐近跟踪性能得以确保。该控制策略的可行性和性能是通过数值模拟结果进行验证。

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边界层过渡是流体力学和航空航天工程中的一个研究热点。在低速流动中，二维的T-S波一直主导着流动的不稳定性，这是编码器和Maughmer在2013年建立的模型。然而，在超声速流动中，三维斜向托尔曼- schlichting波在流动不稳定性中起主导作用。受编码器和莫恩的启发放大系数对二维输运方程Tollmien-Schlichting波低速流和克鲁人,Sturdza线性稳定性理论(LST)分析结果斜Tollmien-Schlichting波在超音速流动,新放大系数输运方程基于LST斜Tollmien-Schlichting波了。引入可压缩的福尔克纳-斯堪相似方程，建立了非局部变量与局部变量之间的关系，使得本模型中使用的所有变量都可以用局部变量来计算。将这一新输运方程应用于超音速平板、3%厚的双面翼型和改进的超音速层流翼型上，与标准LST分析结果相比，结果令人满意。

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飞行员的生理，心理和物理特性将会对飞行安全的影响，主要表现在试点的意向。在另一个词，这意味着飞行员的各种因素的影响，并为决策或所显示的行为价值的偏好下的飞行状态的心理体验。飞行员的意图是反映认知状态，飞行员在飞机的操纵期间呈现。有意的探索是自动驾驶和飞行控制的主动安全系统的研究非常重要。此外，还经常参与的飞行中人为因素，特别是飞行员的microbehavior研究中的一个重要概念。飞行员的意图作为本文的研究对象;生理心理物理参数是通过从所设计的模拟飞行实验分析它们的影响因素而获得。随机森林分析方法用于排名影响驾驶员的意图的主要影响因素，并且形成因子序列。研究结果可为飞行员的意图识别的进一步研究奠定了基础。

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