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旋翼推进器以其全向矢量推力而闻名，使飞行器能够在悬停和前飞之间平滑过渡，使其成为无人驾驶飞行器（UAVs）和电动垂直起降（eVTOL）飞机的理想选择。然而，旋翼推进器的悬停效率通常低于螺旋桨推进器。在叶片尖端添加端板可以提高悬停效率，通过减少叶片尖涡。但这些端板的影响以及将它们纳入旋翼推进器的最优设计尚未得到充分研究。本文旨在优化悬停效率并开发带有端板的旋翼推进器设计理论。进行了广泛的力测量实验以识别具有最佳悬停效率的设计。采用滑动网格技术求解非稳态雷诺平均纳维-斯托克斯（URANS）方程，进行详细分析。实验结果表明，带有端板的设计通常比没有端板的设计实现显著更好的悬停效率。端板有助于维持悬停效率，即使叶片长宽比小至1.5。固定端板的设计优于旋转端板，因为旋转会因摩擦力引入额外的扭矩。具有厚端板的设计优于薄端板设计，因为圆角边缘可以消除端板涡流。最佳设计具有固定厚端板、弦长与半径比为0.65以及大p（预印本；同行评审状态请核对原文。）
先进空中交通飞机需要高效的飞行计划才能具有经济可行性。本文定义了从航路点到航路点的最小能量直接轨迹，用于Lift+Cruise电动垂直起降（eVTOL）飞机。能量消耗在加速和巡航飞行剖面中进行优化，考虑了模式转换。由于eVTOL操作从悬停开始和结束，因此使用悬停航路点。能量消耗被建模为空速函数，为证明多模式遍历的能量最优性提供了基础。风的大小和方向决定了直线遍历的可行性，因为Lift+Cruise飞机在悬停时指向相对风方向，但也受到最大航向率限制。能量和功率使用通过实验验证的QuadPlane小型eVTOL飞机在所有飞行模式下相对于空速和加速度进行表征。最优的QuadPlane遍历被展示。对直线QuadPlane遍历的加速度和风的约束被推导出来。结果表明，对于一个代表性案例研究，与纯垂直飞行遍历相比，最优的QuadPlane $500m$ 遍历在有直接 $4m/s$ 侧风的情况下节省了 $71\%$ 的能量。能量最优的eVTOL直接轨迹定义，包括悬停的转换，是本工作的创新。未来的工作应建模三维飞行和风，并在需要时优化机动原始操作。（预印本；同行评审状态请核对原文。）
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研究人员开发了一种基于事件驱动的低功耗无线系统，用于先进空中交通（AAM）的结构健康监测。该系统通过物理传感器线断裂触发硬件中断，结合多种节能技术，显著降低了功耗和传输时间。测试显示，系统在传感器断开后唤醒和中断服务程序（ISR）的延迟为58.80微秒，电池寿命预计可达13.2个月。
升力+巡航飞机的垂直升力螺旋桨的尾迹在从悬停过渡到前飞过程中与机翼相互作用。本研究探讨了垂直升力螺旋桨与机翼之间轴向和纵向间距的变化对这一关键阶段气动性能的影响。轴向变化通过将电机分别朝上或朝下设置在相对于机翼的两个纵向位置来实现。在雷诺数范围52,000至377,000内，对由此产生的升力+巡航机翼构型进行了风洞测试，使用绒毛、压力测点和载荷传感器来捕捉气动行为。结果表明，过渡初期阶段（前螺旋桨推进比在0到0.25之间）对构型变化特别敏感。后电机的朝向有显著影响：当在最短纵向间距处朝上设置时，主动升力螺旋桨使设计的升阻比增加了约4个单位，而在后电机朝下设置的情况下，设计的升阻比减少了4个单位。减少纵向间距放大了后螺旋桨的有益升力贡献和前螺旋桨通常不利的影响。然而，在朝上设置的情况下，将前螺旋桨更靠近机翼可提升推进比在0.11到0.25之间的性能，这是由于机翼与前螺旋桨尾涡之间有利的相互作用。（预印本；同行评审状态请核对原文。）
本研究提出了一种利用先进的计算流体力学（CFD）模拟和强制振荡测试对飞行器过渡阶段动态气动导数进行全面评估的方法。研究分析了两个案例：三维战斗机（标准动态模型，SDM）和UT24 eVTOL模型。通过谐波振荡技术分析从垂直悬停到前向巡航的过渡阶段，以捕捉非稳态气动载荷和力矩。网格敏感性研究和多区域网格策略确保了模拟的准确性，而ANSYS Fluent有限体积求解器和耦合压力速度算法提供了高保真度的结果。动态导数来源于攻角、飞行路径和旋转运动的变化，实验和数值数据验证了该方法。研究结果为稳健控制设计和稳定性分析提供了有价值的见解，支持未来城市空中交通和航空航天工程的发展。总体而言，该方法在优化飞行器关键过渡阶段性能方面展现出巨大的潜力。这些结果为未来创新奠定了基础（预印本；同行评审状态请核对原文。）
传统的电池等效电路模型（ECMs）在预测高放电速率下的性能方面能力有限，其中锂耗尽区域可能会形成并导致电池端电压突然指数下降。在电动垂直起降（eVTOL）飞行器应用中，需要准确预测在这些条件下的性能，因为在故障场景下可能需要高放电电流，而无法提供这些电流可能是安全关键的。为了解决这一挑战，我们利用数据驱动建模方法，推导出一种对传统ECM的简洁补充，可以仅通过一个额外的状态来捕捉观察到的电压急剧下降。我们还提供了一种详细的方法来识别由此产生的模型参数，包括一个广泛的表征数据集以及一个良好的正则化目标函数公式。该模型通过一个包含超过150次飞行的新型数据集进行验证，涵盖了eVTOL飞行器的各种条件，使用一个应用特定且与安全相关的储备持续时间指标来量化准确性。该模型被证明可以预测着陆悬停能力，其误差均值和标准差分别为2.9秒和6.2秒，定义了模型在高放电电流下捕捉电池电压行为的能力。（预印本；同行评审状态请核对原文。）