小鹏汇天“陆地航母”飞行汽车试飞成功——研究航空航天有关课题

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2024年12月14日下午，小鹏汇天的"陆地航母"飞行汽车在上海核心商务区陆家嘴成功完成试飞。

上海陆家嘴核心商务区，具体位于上海国际会议中心东方滨江大酒店的草坪空地上，这里也被视作陆家嘴的“户外机库”。在无人驾驶、不载乘客的情况下，地面技术人员通过远程系统操控“陆地航母”飞行器垂直升空，并在草坪上方完成了悬停、左右转体、平飞等一系列飞行动作。同时，飞行器在空中“打卡”了上海的“三件套”标志性高楼——上海环球金融中心、上海金茂大厦、上海中心大厦。

小鹏汇天成为首个飞越陆家嘴核心区域的飞行汽车品牌。此次试飞的成功充分验证了小鹏汇天在科技实力和安全性方面的卓越表现。标志着上海等核心城市在低空经济应用场景探索方面取得了实质性进展。

小鹏汇天“陆地航母”飞行汽车在陆家嘴的成功试飞标志着航空航天领域的研究也在不断深入和发展，包括新型飞行器设计、智能操控与自动驾驶技术、低空经济与空中交通管理以及航空航天材料等方面的研究都在积极推进。



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基于MWC的多旋翼无人机设计及高度优化控制

四旋翼飞行器不仅在军用领域有诸多应用实例，在民用市场也得到越来越多的关注。在军事用途上，四旋冀飞器可以用来做侦查、战场监视等工作，这样可以避免不必要的伤亡；同时，四旋翼飞行器还可以用于电子对抗、禁飞巡逻等其它用途。在民用方面，由于四旋翼飞行器可以实现悬停且对降落的地点环境要求很低，可以用于森林搜救、火场救援、地震后的搜救等风险比较大的工作。四旋翼飞行器同样可以用在很多工程用途上，比如高速路的路况监测、高压电线线路的巡检、桥梁检测、水利监测等。航拍是目前四旋翼飞行器应用的一个热点。

本课题围绕四旋翼飞行器，研究其运行机制和各种算法，拟对四旋翼的机架进行轻量化和通用化设计。软件部分基于MWC的体系，在新的硬件平台下完成对飞控系统的编写，并做姿态解算的研究和信息融合的试验，并着重对四旋翼的高度控制进行深入的探究。本课题将充分锻炼学生提出问题、分析问题、解决问题的科研能力，训练学生学术论文写作的规范与方法，最终学生将完成一篇具有独特研究视角的高质量论文。





航空自动驾驶热点话题结合混合动力无人驾驶飞机设计研究

本课题紧扣学生对航空动力的研究兴趣，结合航空自动驾驶的热点话题，研究混合动力无人飞机的需求和特点，设计合理的动力系统结构，提升无人飞机具有良好的性能，对未来实现航空领域的自动驾驶、 航空领域的节能减排具有重要意义。同时让学生学习和了解无人驾驶飞机系统结构设计和选型，实战分析不同工作模式和设计动力能源系统的过程，深度理解机械动力理论在航空领域实践和科研的全过程， 帮助学生培养深厚的工程理论，发挥其热爱动手实践的优势。能够体现学生善于从自己感兴趣的工业领域入手，敏锐地把握科研热点的特质，帮助学生在中请中讲好一个极具个人特色的科研故事。过程中， 教授将指导学生对混合动力能源系统的参数设计与部件选型，最终研究、设计一种混合动力结构能源系统方案，产出具有创新性的研究成果和高质量论文，为之后科研道路打下坚实的基础。





航空航天多功能超材料设计研究

现代工业的飞速发展对材料性能提出了极为严苛的要求，自然界存在的材料逐渐难以满足需求，从而推动了人工超材料的科学研究，其中承载散热减震多功能超材料已广泛应用在航空航天、高速机车等尖端技术领域，吸波超材料是新一代雷达隐身设计的关键技术之一，缓冲吸能超材料将成为未来装甲及防护装备的核心材料。然而超材料的设计是集材料学、力学、热学、电磁学、计算机科学等多学科知识的交叉学科设计，目前尚不存在成熟的设计体系，依旧依赖于研究人员的经验及突发奇想，创新思维最为活跃的青少年能为超材料的“脑洞“设计带来更多奇思妙想，为材料发展的未来增添色彩。

本课题中，教授将指导学生学习、利用ABAQUS软件进行简单结构的有限元建模与仿真，学习并掌握超材料功能与结构的基本关系，了解超材料功能设计的基本原则，认识已有超材料的特殊性质及其应用前景，最终围绕航空器或航天器，指导学生"脑洞“设计一种超材料，并完成力学功能仿真。





基于数据的飞机引气系统故障诊断与预测研究

目前航空公司对飞机各个系统的排故和维修方法，主要是依赖国外的监控平台和维修手册，需要高额的软件费用，而且维修手册的查询也十分繁琐，造成人力的浪费。因此，建立适合我国民机的故障诊断与健康管理(Prognostics and Health Management, PHIM)系统是航空公司及飞机维修公司的迫切需求。 本项目利用数据清洗方处理噪声数据、重复数据或者缺失数据，并将非结构化运行数据转换为结构化数据，建立基于QAR数据的引气系统数据集；通过聚类分析、神经网络等方法，实现引汽气系统的故障诊断与剩余寿命预测。本课题面向航司明确需求牵引，涉及民机设计、人工智能、故障诊断多个学科交叉问题。主要研究内容包括:制作飞机引气系统数据集；开展基于聚类分析的引气系统故障诊断；开展基于深度学习的引气系统故障诊断与剩余寿命预测(要求学生熟悉RNN、LSTM等基本算法)；最终完成数据验证。




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