机场运营与管理概论：机场基础设施、相关方及机场在民航行业中的作用。 机场设计与容量管理：影响机场设计的因素、容量规划策略以及优化空间和资源的方法。 机场安全管理：安全法规、风险评估及安全措施的实施。 机场运营中的技术：信息系统的角色、自动化及新兴技术在提升运营效率中的作用。 机场运营中的运筹学：用于解决机场运营管理问题的优化方法，包括跑道调度、登机口分配及飞机滑行路径规划。 机场商业与收入模式：理解商业活动、航空与非航空收入及财务管理。 环境考量：管理环境影响、可持续实践及合规性方法。
航空金融概论：航空金融在航空业中的概述及其重要性；航空组织中资金管理部门和财务部门的职责与责任。 航空金融风险管理：识别和评估航空业中的金融风险；风险管理策略，包括套期保值、保险和衍生品。 航空投资策略：评估航空业的投资机会，包括飞机购置、租赁和基础设施开发；投资决策中的财务分析技术。 航空资金运作：航空组织中的现金管理和流动性规划；资金运作的财务报告与分析；航空业的融资策略与资本结构。 航空金融决策：航空项目中的资本成本与投资评估技术；航空组织中的财务规划与预算；航空业的绩效衡量与财务控制。
航空机队、增长与需求 - 航空机队交付历史；航空订单预测；按机型和市场细分的机队；租赁商市场份额。 航空市场与细分市场 - 航空公司类别；按地理市场划分的航空公司业务；航空市场趋势；航空公司成本与收入。 航空租赁商 - 航空租赁背景与历史；按规模、结构、机队和股东划分的租赁商；航空租赁的关键绩效因素与惯常司法管辖区。 航空租赁经济学 - 单机租赁的财务建模；机队租赁的财务建模方面；会计与审计的公允价值估值。 航空租赁风险管理 - 航空租赁的总体评级；航空租赁规格与价值；不仅仅是信用风险的航空公司风险；航空租赁交易风险；航空租赁组合风险与租赁商企业风险。 航空租赁交易风险管理提交与委员会 - 协助准备航空租赁交易投资提交，用于讨论、审查和批准决策，并进行相应的航空租赁交易投资审查委员会，结果与建议。
结构：机身；机翼；尾翼；起落架；薄壁梁；渐变梁；隔框；开口；作用在航空器上的载荷；航空器结构部件的应力分析 材料：典型航空器材料及其特性；复合材料特性 航空器结构的无损检测与评估（NDT&E）：有限元方法（FEM）在航空器结构分析中的应用
航空器设计导论：设计过程和基本航空器要求；航空器设计及其性能的演变：简要历史；航空器设计迭代周期概述。现代航空器构型：传统和现代构型的优势与劣势；特殊航空器的考虑；机身、机翼和尾翼设计的主要考虑因素。航空器设计的气动考虑：气动基础；摩擦阻力和压力阻力；翼型；有限翼展；升力和阻力；升力和阻力随迎角的变化；机翼端部效应；诱导阻力。尺寸与成本估算：内部布局；结构和重量；几何约束；尺寸方程；重量分数法；重量和平衡；成本分析；生命周期成本要素；成本估算方法；运营和维护成本；性能指标。主要部件选择与设计：选择和设计主要部件如机身、机翼、尾翼和起落架；控制面如副翼、升降舵和方向舵的计算与设计。多学科设计优化（MDO）：使用优化方法解决涉及多个学科的设计问题。航空器认证与适航性：适航性要求；载荷因子确定；航空器安全；机体载荷；疲劳设计；预测航空器疲劳寿命。
飞机六自由度（6-DOF）运动方程：飞机坐标系；运动学模型；动力学模型；推进系统模型；模型线性化方法。纵向和侧向飞行动力学与控制：纵向运动与模态近似；侧向运动与模态近似；操纵品质。经典与现代飞行控制系统：经典飞行控制系统；现代飞行控制系统；状态空间建模；稳定性、可控性和可观测性；状态反馈设计与最优控制。自主飞行规划：全局路径规划方法，包括基于搜索的方法和样本基于的方法；局部平滑轨迹生成方法。自动驾驶系统集成与飞行模拟：开源飞行控制器；飞行模拟平台；编程与硬件接口；控制与规划算法的实现；自主航空机器人系统简介。
1. 引论——推进简史，航空活塞发动机，航空涡轮发动机，涡扇发动机的性能参数，其他空气喷气发动机； 2. 航空发动机子系统——整流罩，进气道，喷管，风扇，压气机，涡轮，燃烧室，加力燃烧室，流体系统（空气、油和燃料），控制系统，发动机测试与维护，发动机启动； 3. 燃烧简介——燃烧科学简史，燃烧模式和火焰类型； 4. 热化学——热力学复习，化学计量学，化学平衡，绝热火焰温度； 5. 质量传递——斯蒂芬问题，液滴蒸发和燃烧； 6. 化学动力学——全局/基本反应，反应速率，一些重要的化学机制，四种反应器，反应流简化守恒方程； 7. 火焰——层流预混火焰，层流扩散火焰，湍流预混火焰，湍流扩散火焰； 8. 燃料与低碳燃烧——氢气/氨气，燃烧不稳定性。
1. 航空航天人工智能的数学与编程基础：介绍航空航天人工智能所需的数学和编程基础知识。主题包括线性代数、概率论、优化方法，以及基于 Python 和 PyTorch 的实践练习。重点在于将理论概念转化为实用模型，培养在航空航天挑战中实现算法的信心。 2. 航空航天数据的经典监督学习算法：探索用于航空航天数据分析的经典监督学习技术。包括概念学习、回归和分类算法（支持向量机、k-近邻、决策树和朴素贝叶斯），并进行实践实现。培养在算法选择和性能分析方面的熟练程度，以支持航空航天数据的解释。 3. 航空航天应用中的深度空间学习：介绍用于提取和解释航空航天情境中空间信息的深度学习架构。涵盖用于特征嵌入的多层感知器、用于卫星图像和网格分析的卷积神经网络，以及用于处理非结构化数据的图神经网络。重点在于利用空间相关性以增强模式识别和地图精度。 4. 航空航天系统的时序序列建模：探索用于捕捉航空航天传感器数据中时间关系的高级神经技术。主题包括循环神经网络、LSTM 和 GRU 单元以及基于注意力的模型，应用于控制信号预测和异常检测。讨论建模时间依赖性模式以支持准确轨迹预测、实时监控和自适应控制策略。 5. 航空航天中的数据统计与机器学习应用：探讨数据统计与机器学习在航空航天中的应用。涵盖航空航天情境中的模式发现、主题建模、基因组学和预测。讨论航空航天数据统计中的可扩展性、可解释性以及法律/社会/伦理考量。
一维和准一维流动——正常激波关系；截面-速度关系；喷管。 斜激波和膨胀波——斜激波关系；圆锥流；普朗特-迈耶膨胀波。 线性化流动——速度势方程；亚音速流动的线性化；压缩性修正；超音速流动的线性化。 跨音速和超音速流动——全速度势方程；牛顿理论；马赫数无关性。 边界层流动——边界层理论；自相似解。 案例研究——航天工程中典型流动问题的理论分析。
卫星工程导论：介绍卫星工程的历史和发展现状，卫星任务和应用，以及卫星工程课程中使用的数学工具和技能。 空间环境：空间真空条件和地球大气层，空间环境对卫星轨道、姿态、结构和材料的影响，静电放电等。 轨道力学：牛顿运动定律和万有引力定律，开普勒定律，轨道类型，轨道转移和机动，轨道摄动。 姿态确定与控制（ADCS）：坐标系，卫星姿态动力学，执行机构和传感器，姿态控制系统。 测控子系统（TT&C）：TT&C 功能，指令系统，遥测系统，覆盖和链路分析，调制/解调。 其他卫星子系统：机载数据处理系统（OBDH）、电力系统、推进系统、地面系统等。 卫星软件工程：软件生命周期、成本、设计、测试、维护；基于组件的软件工程。 卫星集成与测试：集成与测试的设施和程序，包括振动测试、热真空测试、天线展开测试、电磁兼容性和干扰测试等。 卫星任务分析与项目管理：任务目标；顶层要求及其分解；初步设计评审（PDR）；接口控制文档（ICDs）、关键设计评审（CDR）；系统和任务模拟；排程；成本；文档等。 纳星设计项目：使用 NASA GMAT 软件和/或 MATLAB® 立方星工具箱进行纳星任务分析与设计。
回顾流体控制方程——物质导数；雷诺输运定理；纳维-斯托克斯方程的推导。 湍流——柯尔莫哥洛夫尺度；雷诺平均纳维-斯托克斯模拟；大涡模拟。 数值方法简介——误差；一致性；准确性；稳定性；收敛性。 有限差分方法——时间与空间导数的离散化；显式和隐式形式；稳定性分析；傅里叶误差分析。 时间推进技术——拉克斯-温德罗夫技术；麦克莫克技术； crank-nicolson技术；龙格-库塔方法。 有限体积方法——有限体积法（FVM）的基本原理；FVM在扩散和对流问题中的应用；应用于纳维-斯托克斯方程的SIMPLE算法、PISO算法。 现代CFD技术——激波捕捉技术；上风方案；限制器；总变差减小；隐式方法。 案例研究——将数值技术应用于航空航天工程中的典型流场问题。
介绍推进技术：空气喷气发动机和火箭，火箭推进的应用。热力学和可压缩流的基础知识：质量、动量和能量守恒定律；热力学第一定律和第二定律；理想气体定律；熵；绝热过程；静止状态性质；激波；喷管流动。火箭推进的基础知识：推力；排气速度；能量和效率；多推进系统；典型性能值；可变推力。液体推进剂火箭发动机：推进剂类型；储箱；供油系统；气压供油系统；储箱加压；涡轮泵供油系统和发动机循环；用于机动、轨道调整或姿态控制的火箭发动机；发动机系列；阀门和管道；发动机支撑结构；液体推进剂燃烧及其稳定性。固体推进剂火箭发动机：基本关系和推进剂燃烧速率；性能问题；推进剂药柱和药柱配置；推进剂药柱应力和应变；固体推进剂药柱姿态控制和侧向机动；固体推进剂；固体推进剂燃烧及其稳定性；固体火箭发动机组件和设计。混合推进剂火箭推进：应用和推进剂；设计示例；燃烧不稳定性。电推进：理想飞行性能；电热推力器；非热电推力器；最佳飞行性能；任务应用；电空间电源和电源调节。其他空间推进系统：核推进；太阳帆推进；无推进剂推进（例如，太空电梯、动量轮）。
航天器动力学导论：介绍航天器动力学原理；航天器动力学中使用的坐标系和变换；适用于航天器的刚体动力学和运动学基本概念。 航天器运动与动力学：空间中的位置、速度和加速度；相对运动和参考框架；作用于航天器的力和力矩；旋转运动学；航天器的动力学微分方程；作用于航天器的外部扭距。 轨道确定与传播：使用地面和机载传感器的轨道确定技术；轨道要素的传播和轨迹预测。 姿态动力学与控制：姿态表示和动力学；姿态控制系统和稳定技术。 制导与导航：空间制导与导航的基本原理；轨道转移机动和对接操作。 航天器编队飞行：多航天器编队的动力学；维持编队构型的控制策略。 任务设计与分析：任务需求和约束；轨迹优化和任务分析技术；案例研究与应用。
计算工具介绍：介绍 MATLAB、Python 和 C++ 等计算软件包；基本编程概念和语法。 数值方法：根寻找方法（如二分法、牛顿-拉夫森法）；数值积分和微分技术；求解线性方程组。 曲线拟合与插值：最小二乘拟合；插值方法（如拉格朗日插值、样条插值）。 微分方程与建模：介绍常微分方程和偏微分方程；使用微分方程建模物理系统；微分方程数值解法（如欧拉法、龙格-库塔法）。 有限元分析（FEA）基础：有限元方法的基本知识；网格生成和离散化；求解线性和非线性 FEA 问题。 计算流体动力学（CFD）基础：介绍计算流体动力学；流体流动的控制方程；CFD 模拟的数值解法。 优化技术：介绍优化问题；梯度基和非梯度基优化算法；优化技术在工程设计和分析中的应用。 统计分析与数据可视化：描述性统计和概率分布；假设检验和回归分析；数据可视化技术。
低空运输的操作管理：旋翼机场和垂直机场位置的决策，服务网络的构建，机队分配，航班时刻表设计，排队分析，以及无人机、电动垂直起降（eVTOL）飞机和其他空中交通工具的车辆路径规划。 多式联运：博弈论分析，不同运输模式之间的合作与竞争分析，时刻表的同步，以及低空运输中需求分析和定价策略。 特殊情境下的服务设计：复杂网络理论，点对点/中心辐射型网络模型；eVTOL旋翼机场/小型机场；无人机在包裹配送和救援物流中的应用目标和约束的推导，模型构建与实施。 此外，还将介绍业务规划和项目管理的相关背景知识。
介绍：概述和基本概念U空域，包括U空域的组成部分、U空域基础设施、影响U空域容量或需求的因素、引入新兴UAM的前景和缺点以及潜在解决方案。 低空空域结构与设计：低空空域的定义、设计与分类，针对UAM的不同低空空域结构类型（如分层、走廊、混合）。操作环境包括空域、操作类型、法规与程序，以支持操作。 基于不同空域设计的低空空域容量分析：UAV在低空空域的交通需求与容量定义。介绍用于估算空域容量的模型。不同空域结构类型下的空域容量分析。介绍当请求资源无法支持集体UAM操作意图需求时的需求与容量平衡技术。 UAS交通管理：空中交通管理，UAM的空中交通管制策略。介绍新的空中交通管制战术冲突解决技术，包括利用增强的飞机性能和空中交通管制系统精度来制定新的分离标准。 U空域利用：U空域生态系统、服务与框架；e-VTOL飞行与自动化技术；U空域系统的整体安全性、航路持续时间与航路距离决策；U空域项目需解决的关键领域（CONOPs、数据链路、UAV信息管理、地面技术）。 拥堵管理与资源分配：介绍低空空域的空中交通服务，服务网络的设计与组成部分。基于空中交通管理策略，介绍资源分配模型，以高效利用空域。 现有挑战与机遇：地形问题、天气危害问题、城市复杂结构中的空域设计、风场约束与噪声控制。描述不同问题如空中走廊限制与自然环境，以应对复杂多变的空域、复杂障碍、低空飞行、噪声与气象条件，从而进行更精细的规划与管理。
低空航空器先进传感技术：传感技术概览：详细研究各种传感技术，如GNSS、LiDAR、视觉传感器、毫米波雷达、热成像相机和深度传感器，强调这些技术在提升飞行器导航和障碍物检测中的作用。操作集成：这些仪器的集成和校准技术，以在各种环境条件下实现最佳功能，包括城市和农村景观。 航空系统数据集成与分析技术：数据处理技术：探索从多个传感器获取大量数据的方法，重点在于同步、对齐和实时处理的挑战。高级分析：使用复杂的算法进行噪声抑制、特征提取，并结合数据源创建全面的环境模型，增强决策过程。 航空系统计算工具与方法：工具集熟练度：深入培训使用现代编程语言开发和测试机器学习模型。介绍专门适用于航空数据分析的软件环境和库。学习技术：详细探讨监督学习、无监督学习和强化学习范式及其在低空环境中的应用，如预测建模、异常检测和自适应感知。 动态环境中的稳健场景感知：场景分析：全面覆盖动态场景理解算法，包括用于跟踪车辆运动的视觉里程计和3D建图以创建详细的环境表示。算法挑战：讨论在低空场景中实施这些算法的挑战，如应对可变光照条件、天气影响和移动障碍物。 低空航空系统中的实际应用：数据驱动解决方案：重点在于应用模式发现、主题建模和预测分析等技术，以增强低空环境中的导航和操作决策。实际考虑：讨论对于实时应用至关重要的机器学习模型的可扩展性和可解释性。同时，还讨论在此背景下部署数据分析的法律、社会和伦理考虑。
低空域监管与政策 - 介绍低空域环境，探讨运营的法律和监管框架，研究国际标准和最佳实践，分析空域管理与准入，以及政策和经济考量。 利益相关者利益与合作 - 重点分析参与低空域活动的利益相关者，包括运营商、制造商、监管机构和社区。学生将探索行业视角、监管视角、社区关注以及成功的整合策略。 无人机/电动垂直起降飞行器研发认证与制造 - 介绍低空飞行器制造技术概览，理解监管框架和型号认证要求。 可靠性和可维护性分析 - 介绍可靠性分析技术：故障模式与效应分析（FMEA）、威布尔分析和可靠性框图方法。学生将能够确定低空飞行器组件的寿命行为，计算低空飞行器系统的故障率，并提供经济有效的预测性维护解决方案。 安全评估与风险管理 - 使学生掌握对无人机（UAV）和其他低空飞行器进行彻底安全评估的技能。涵盖内容包括安全管理系统、风险评估与缓解、航空安全的人因因素、操作安全程序与标准以及安全数据的分析与报告。 事故与事件调查 - 为学生准备有效调查低空域事件与事故的能力。学生将学习事故调查原则、数据收集与分析、事故中的人因因素、安全建议与实施，以及案例研究与最佳实践的审查。
动力学模型：坐标系；运动学模型；动力学模型；六自由度（6-DOF）运动方程；推进系统模型；模型线性化方法。 控制器设计：经典飞行控制系统；现代飞行控制系统；状态空间建模；稳定性、可控性和可观测性；状态反馈设计与最优控制。 自主飞行规划：全局路径规划方法，包括基于搜索的方法和样本基于的方法；局部平滑轨迹生成方法。 自动驾驶系统集成与飞行模拟：开源飞行控制器；机载计算机；机器人操作系统；飞行模拟平台；编程和硬件接口；关键方法的机载实现。
1. 低空系统先进电子与系统设计 • 低空飞行器电路设计与优化 • 无人航空器（UAV）嵌入式系统与微控制器编程 • 低空电子设备的电源管理与能效 2. 低空系统信息技术 • 低空系统中的数据处理、存储与传输 • 低空应用中的网络安全与数据保护 • 低空信息化中的云计算与边缘计算 • 传感器原理与数学模型：GPS/GNSS、LiDAR、相机与IMU • 传感器融合的统计分析与数学基础 • 误差建模、不确定度传播与随机过程 • LiDAR SLAM算法与点云注册技术 3. 实践实施与应用 • 低空系统数据采集方法与统计分析技术 • 非线性优化理论与数值方法 • SLAM/导航算法的实现 • 实践传感器集成与系统验证 • 严酷环境条件下的电子系统设计 • 低空系统法规符合性与认证 • 机器人操作系统（ROS）架构与实现 4. 低空电子与信息技术挑战与创新 • 严酷环境条件与加固设计 • 电磁干扰与兼容性 • 法规符合性与认证 • 低空电子与信息技术新兴技术与未来趋势
