Marinha e Escola Naval distinguem projeto do AeroTéc

ATLAS recebeu menção honrosa pelo exercício de voo realizado na Base Naval de Tróia.

A Marinha Portuguesa e a Escola Naval Portuguesa atribuíram uma menção honrosa ao projeto ATLAS – Systems & Aeronautics, do Núcleo de Estudantes de Engenharia Aeroespacial do Técnico (AeroTéc). Esta distinção reconhece a «qualidade do trabalho e o resultado da demonstração» bem como os «vários testes efetuados com segurança e sucesso» no exercício NAVAL-REX22, na Base Naval de Tróia, em setembro.

O exercício consistiu numa demonstração de voo de uma aeronave equipada com Vertical Take-off and Landing (VTOL), totalmente desenvolvida pela equipa do projeto. Durante a prova, os estudantes passaram por um processo de aprovação de voo de uma aeronave civil, em ambiente militar. Este incluiu o preenchimento de formulários sobre os procedimentos de voo, uma entrevista presencial com o inspetor da Autoridade Aeronáutica Nacional (AAN), seguida de um voo de teste onde a aeronave. Os sistemas envolventes e os próprios alunos foram testados quanto à sua capacidade de realizar uma operação profissional e segura, ao nível das restantes atividades a decorrer no contexto militar da Base Naval de Tróia.

Neste voo, o piloto e o operador da aeronave, também membros do projeto, efetuaram vários testes requeridos pelo inspetor da AAN. Realizou-se, por exemplo, uma simulação de perda de sinal entre o piloto e a aeronave (desligando o comando do piloto) e um teste de alcance, em que se afastou a aeronave até mais de 600 m sem perda do sinal de rádio. Por último, testou-se o mecanismo VTOL que permitiu ao piloto aterrar a aeronave em modo vertical devido às condições climatéricas adversas que se verificavam na pista para uma aterragem tradicional. Provou-se, assim, a flexibilidade acrescida que um sistema VTOL pode providenciar numa operação de voo.

Além das competições em que participa, o ATLAS desenvolve soluções integradas para monitorização de incêndios – desde a construção de aeronaves de asa fixa até à integração de algoritmos de deep-learning para a deteção daqueles.

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