團體總分第二！南京航空航天大學在第七屆中國研究生未來飛行器創(chuàng)新大賽再創(chuàng)佳績

　　11月20日至21日，“飛鯊杯”第七屆中國研究生未來飛行器創(chuàng)新大賽決賽以線上、線下混合模式開展，南航24支研究生隊伍克服疫情影響取得佳績，2項作品獲一等獎，11項作品獲二等獎，11項作品獲三等獎，5項作品獲最佳實物演示獎，以團體總分第二名蟬聯(lián)最佳組織獎。

　　獲獎項目

　　中國研究生未來飛行器創(chuàng)新大賽是“中國研究生創(chuàng)新實踐系列大賽”主題賽事之一，在研究生群體、研究生培養(yǎng)單位、航空航天院所廠企以及社會上具有較大影響力，被國內外行業(yè)廣泛認可的全國性、高層次賽事。本屆大賽以“逐夢空天，挑戰(zhàn)未來”為主題，由西北工業(yè)大學承辦，初賽411支隊伍提交有效作品，決賽共有來自國防科技大學、北京航空航天大學、哈爾濱工業(yè)大學、電子科技大學等35家培養(yǎng)單位的137支隊伍入圍，其中常規(guī)賽道99支，企業(yè)賽道16支，挑戰(zhàn)賽道10支，國際賽道12支。本次大賽我校共有24個隊伍入圍決賽，入圍數(shù)在全部高校中排名第二。

　　相比往屆大賽，本屆大賽共有四類賽道，常規(guī)賽道包括“航空飛行器設計”、“新材料、新結構、新動力分系統(tǒng)設計”等三個賽題，企業(yè)賽道包括變構型飛行器、空射型機載無人機、單級入軌飛行器、新一代高超速智能可重構變形飛行器等四個賽題，挑戰(zhàn)賽道包括無人察打一體平臺智能飛行挑戰(zhàn)賽、火箭飛行挑戰(zhàn)賽等兩個賽題，國際賽道賽題為未來飛行器設計。

　　從大賽通知發(fā)布以來，我校第一時間在校內展開全面宣傳，航空學院、能源于動力學院、自動化學院、機電學院、航天學院等校內單位積極響應，在新增挑戰(zhàn)賽道組織航模隊、航空學院師生積極迎戰(zhàn)，克服疫情影響，最終共成功入圍24支團隊進入決賽，入圍隊伍數(shù)量僅次于東道主西北工業(yè)大學。備賽期間，通過邀請校內資深專家、歷屆獲獎隊伍為隊伍開展線上指導和經(jīng)驗分享，為決賽做好充分準備。

　　決賽雖幾度因疫情延期并最終改為線上答辯形式，但我校研究生依然保持昂揚的斗志，在各自的賽題上大膽創(chuàng)新，謹慎作答，充分展現(xiàn)了南航研究生的創(chuàng)新與活力。

　　多年來，南航積極組織動員研究生參加國內外高水平競賽，有效助推了我國航空航天領域復合型、高素質拔尖創(chuàng)新人才的培養(yǎng)，激勵了廣大具有優(yōu)秀專業(yè)素養(yǎng)、富有創(chuàng)新創(chuàng)造精神的研究生為中國的航空航天事業(yè)發(fā)展貢獻力量。希望我校研究生們能夠繼續(xù)努力，投入航空航天事業(yè)，共同守護祖國的藍天！

　　一等獎作品展示

　　所獲獎項：“飛鯊杯”第七屆中國研究生未來飛行器設計大賽一等獎

　　項目名稱：全地形垂直起降無人機

　　所在學院：航空學院

　　指導老師：鄭祥明

　　項目成員：和浩然、劉建民、張勇

　　項目簡介：我們以進一步降低飛行器的起飛場地限制為設計目標，設計了一款極具特色的全地形垂直起降無人機。基于大角度矢量傾轉動力機構，解決了飛翼式布局與傾轉旋翼一體化設計技術、差動控制傾轉旋翼技術、斜面垂直起降技術等關鍵技術，無人機可以實現(xiàn)在大角度斜面、水面等復雜地形情況下以任意待機姿態(tài)安全起飛，進一步降低了飛行器對場地的要求，極大地提升了無人機的場地適應能力、場景適應性，豐富現(xiàn)有垂直起降無人機的研究成果。

　　一等獎作品展示

　　所獲獎項：“飛鯊杯”第七屆中國研究生未來飛行器創(chuàng)新大賽一等獎

　　項目名稱：“夢及”隱身子母航天器系統(tǒng)

　　所在學院：航天學院

　　指導老師：華冰、吳云華、陳志明

　　項目成員：于圣欣、王培源、蔣文凱、高曉峰、張楠

　　項目介紹：本作品設計隱身子母航天器的概念，使得子母航天器系統(tǒng)具備一定的隱身與分布式偵察能力。上述子母衛(wèi)星航天器系統(tǒng)主要包含四個層面：

　?。?）子母設計：子母航天器通過模仿自然界中智能體的工作協(xié)商和協(xié)同機理，搭載不同的偵察載荷，進行各航天器之間的管理與協(xié)同。

　?。?）隱身設計：針對高威脅下的空間對抗情況，子母航天器基于多邊體外形設計，實現(xiàn)針對敵方探測雷達的隱身。

　?。?）偵查探測裝置：用于發(fā)現(xiàn)、跟蹤、指示地面、海面目標，可提供窄視場下遠距離的精確探測、追蹤成像和識別。

　　（4）姿態(tài)敏捷機動：各智能部件利用各自專家系統(tǒng)，根據(jù)故障數(shù)據(jù)庫進行訓練學習，進行故障診斷，并根據(jù)新的學習結果完善數(shù)據(jù)庫

　　對未來提升航天器偵察資源利用率，提高偵察情報體系作戰(zhàn)效能，促進多域空間偵察打擊一體化具有重要意義。