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用于扩展数据的比奇 C90 飞机传感器...
飞行控制系统可靠性和性能的不断提高导致技术复杂性急剧增加。这些系统的功能基于许多信息源，并且更容易受到错误和环境条件的影响。为克服这些异常而开发的制导、导航和控制系统缺乏飞行数据验证。风洞测试对于精确模拟飞行条件来说非常困难且成本过高。飞行测试和数据采集为控制系统的优化提供了基础，在估计误差和纠正飞机测量中发挥着重要作用。除非考虑所有任务配置和与整个任务相关的大量单个传感器，否则无法讨论研究飞机上的数据采集[6]。它必须集成到一个足够简单的系统中，以确保在最低限度的事先培训下进行正确的校准和安全操作。当今的空中交通量及其预期增长，以及不断上涨的燃料成本和降低燃料消耗等雄心勃勃的目标都可以通过减轻机身重量来实现。因此，在机上安装传感器时要考虑的主要方面之一是重量因素。通常，飞机（AC）的设计可承受飞行载荷（力和力矩），这些载荷是响应外部施加的力（空气动力学、惯性、推力等）而作用于 AC 结构上的。这些设计载荷是
通过大规模飞行数据分析评估机场着陆效率
摘要 轨迹优化是航空运输和空中交通管理的一个主要研究课题，因为它对乘客、航空公司和整个环境都有深远的影响，从而对航空运输的感知价值和成本也有深远的影响。虽然人们很好地理解了优化飞行途中部分的挑战，但对最后一部分，即进近和着陆的关注相对较少。在这里，我们展示了如何使用开放的大规模飞机轨迹数据集来表征飞机降落在机场的效率，通过在 10,000 英尺以下飞行的时间和距离来测量。产生的图像高度异质，在低空停留的时间从苏黎世的平均 10 分钟到伦敦希思罗机场的 16 分钟不等。抵达同一机场的航班也会经历截然不同的时间，例如伦敦希思罗机场的到达时间从 12 分钟到 20 分钟不等，具体取决于交通量、一年中的时间和一天中的时间，以及与其他交通模式和机场的互动等因素。从更一般的角度来看，本文说明了如何利用大型数据集的可用性来提高我们对系统实际行为的理解，尤其是其与计划的偏差。
驻军指挥官市政厅 – 2024 年 2 月 29 日 | 问答池
问：在克莱兵营和威斯巴登驻地外住房区之间建立直达班车线路（双向）的前景如何？过去几个月来，往返克莱兵营的交通量显著增加，在高峰时段尤其明显。IMCOM-Europe 总部迁至克莱北后，只要只有一个出入克莱兵营的出入控制点，这种情况就会持续下去。在克莱兵营停车是另一个挑战。如果有有吸引力的交通替代方案，整体交通和停车情况可能会得到缓解。更准确地说，克莱兵营和威斯巴登驻地外住房区（特别是 Aukamm 住房）之间建立直达班车连接。根据目前的巴士时刻表，从 Clay Kaserne 到 Aukamm Housing 的出站巴士首先进入和离开 Hainerberg，然后是 Crestview，最后到达 Aukamm Housing。这段通勤时间太长，因此无法真正替代开车上班。Clay Kaserne 和 Aukamm Housing 之间的直达班车连接（以及 Clay Kaserne 和 Hainerberg 以及 Clay 和 Crestview 之间的直达连接，
通过大规模飞行数据分析评估机场着陆效率
摘要 轨迹优化是航空运输和空中交通管理的一个主要研究课题，因为它对乘客、航空公司和整个环境都有深远的影响，从而对航空运输的感知价值和成本也有深远的影响。虽然人们很好地理解了优化飞行途中部分的挑战，但对最后一部分，即进近和着陆的关注相对较少。在这里，我们展示了如何使用开放的大规模飞机轨迹数据集来表征飞机降落在机场的效率，通过在 10,000 英尺以下飞行的时间和距离来测量。产生的图像高度异质，在低空停留的时间从苏黎世的平均 10 分钟到伦敦希思罗机场的 16 分钟不等。抵达同一机场的航班也会经历截然不同的时间，例如伦敦希思罗机场的到达时间从 12 分钟到 20 分钟不等，具体取决于交通量、一年中的时间和一天中的时间，以及与其他交通模式和机场的互动等因素。从更一般的角度来看，本文说明了如何利用大型数据集的可用性来提高我们对系统实际行为的理解，尤其是其与计划的偏差。
基于机器学习的网络入侵检测优化云计算环境
摘要 - Cloud Computing是世界各地企业之间的新兴选择，因为它提供了灵感和全球的Web计算机功能作为可自定义的服务。由于云服务的分散性质，安全是一个主要问题。由于入侵者对任何形式的攻击，隐私和安全性都是极大的选择，这是对按需服务成功的重大障碍。网络交通量的大量增加为日益困难和广泛的安全脆弱性开辟了道路。使用传统的入侵检测系统（IDS）防止这些尝试无效。因此，本文提出了一种基于机器学习（ML）模型的新型网络入侵检测系统（NIDS），称为支持向量机（SVM）和极端梯度增强（XGBoost）技术。此外，基于乌鸦搜索算法的高参数优化技术正在利用来优化NID的性能。此外，基于XGBoost的特征选择技术用于提高NIDS方法的分类精度。最后，使用NSL-KDD和UNR-IDD数据集评估了提出的系统的性能，实验结果表明，它的性能优于基线，并且有可能在现代NID中使用。
学会下注：使用强化学习来改善基于拍卖的智能交叉口中的车辆出价
摘要：随着物联网的出现，城市将很快被自动驾驶汽车填充，并由能够与城市基础设施和车辆积极互动的智能系统管理。在这项工作中，我们提出了一个基于强化学习的模型，该模型教授自动连接的车辆如何在这种环境中进行导航时如何节省资源。尤其是在基于拍卖的交叉管理系统的背景下，我们专注于预算节省。，我们通过不同的交通条件进行了一些深入的Q学习训练，以在节省货币和旅行时间之间的权衡方面找到最有效的变体。之后，我们将模型的性能与先前提出的随机策略进行了比较，即使在不利的交通状况下也是如此。我们的模型似乎很强大，并设法节省了大量货币，而无需大大增加流量的等待时间。例如，学习者出价者在交通繁忙的情况下节省了至少20％的预算，相对于标准投标者，较轻的交通量高达74％，并且节省了随机投标者的三倍。结果和讨论表明，在预见的未来现实生活中，该提案的实际采用。
使用机器学习的流量预测
a夫人流量是几乎每个城市中人们面临的主要问题之一。预测，对于运输计划和城市经理，交通量一直是非常具有挑战性的。人口的增长和车辆使用的增加增加了对可靠的交通预测系统的需求。系统应减少拥塞，避免事故并优化增强道路安全性的交通流量。使用机器学习算法更适合处理交通和维持车辆的流动。本文重点介绍了使用机器学习原理（例如LSTM和Random Forest（RF）算法）处理流量相关的工作。使用用于流量预测的高级在线数据集。在功能工程的帮助下，对系统进行了测试以提高精度。基本数据集具有以下字段：车辆ID，时间，日期，接线ID是预测每个区域流量的主要参数。与此相关，我们添加了日常和周末组件，以增强我们的结果。关键字：流量，人工智能，机器学习，流量预测，LSTM，随机森林（RF），智能交通系统。Samriddhi：一本《物理科学，工程和技术杂志》（2023）； doi：10.18090/samriddhi.v15i03.10
ATM 研究与开发 - 欧洲空中航行安全组织
目前，民航领域中很少有领域比空中交通管理 (ATM) 更需要持续的研究和开发，而空中交通管理是欧洲空中导航安全组织的一项核心任务。只有在研发活动所开辟的各种可能性范围内以及在整个行业的合作下，才能规划未来欧洲 ATM 系统所需的巨大进步。合作是我们的未来，也是我们的下一个重大挑战。单一欧洲天空 ATM 研究 (SESAR) 将需要联盟成员之间的大量合作，同时需要资金合作伙伴的良好治理安排。预计到 2020 年，交通量将达到每年 1600 万架次，因此，空中交通管理的许多领域都需要付出更多努力，以防止延误增加并保持良好的安全记录。SESAR 定义阶段已经开始。该项目将团结 ATM 利益相关者，共同制定未来欧洲 ATM 系统总体规划。该计划必须是一个可持续的高性能系统，所有利益相关者都可以接受，并且是可行的，我们愿意投资以实现它。实现这一期望是 SESAR 必须接受的挑战。但是，欧洲空中导航安全组织可以通过为整体审议提供有效的意见来帮助 SESAR 定义阶段的合作伙伴。我们的实验中心开展的工作对此至关重要。四十多年来，该中心一直是 ATM 研究和开发的中心，支持整个欧洲的项目并协调泛欧层面的研发工作。合作式空中交通管理 (C-ATM) 是一个项目，通过我们行业的主要参与者的参与，它有助于更好地理解欧洲未来空中交通管理系统的中期运营概念，从而为未来的范式转变打开大门。现在，SESAR 联盟的任务是分析、采纳和改进各种概念提案，包括 C-ATM 提案。这种联合研发方法源于绩效审查委员会在 2002 年第五次绩效审查报告中发布的建议，该报告强调了欧洲研究的分散性和低效性。SESAR 计划是对这一需求的回应。事实上，SESAR 应该通过设定一个共同的基线来帮助巩固分散的研究方法，这将为 ATM 性能提供必要的量子飞跃。除了目前表现强劲之外，欧洲实际上还在准备应对未来二十年空中交通量预计强劲增长所带来的挑战。为此，密切合作和共同的研究方法是绝对必要的，并将继续发挥根本性作用。今天，我们业内所有人都有独特的机会向前迈进，并期待研发计划更加协调一致，这将验证该系统的长期发展，满足可持续的航空运输增长需求。
基于全 SiC 隔离 DC-DC 转换器的直流电气化铁路固定（轨道旁）储能系统
摘要：目前，在欧洲的几条铁路网络中，使用传统的直流电气化系统，既无法增加交通量，也无法使机车以标称功率运行。轨道旁储能系统 (TESS) 可以作为新建变电站的替代解决方案。TESS 限制接触线电压下降并平滑高峰交通期间吸收的功率。因此，可以在限制成本和环境影响的同时提高电力系统的效率。本文提出了一种基于全 SiC 隔离 DC/DC 转换器的 TESS 新拓扑，该转换器与锂离子电池和电流隔离相结合，为运行安全提供了重大优势。发生故障时，转换器的输入和输出端子将电气分离，并且接触线电压绝不会直接施加到电池上。此外，使用 SiC MOSFET 可以获得具有高开关频率的出色效率。本文第一部分介绍了基本 TESS 模块的主要特性，第二部分针对 1.5 kV 直流线路的典型情况提出了一种尺寸确定方法，该方法表明了使用 TESS 增强电源的局限性。最后，介绍了基本模块原型的实验结果。
航空业的可持续性评估：IEOM 简介
摘要 多年来，可持续航空实践显著减少了温室气体 (GHG) 排放。然而，这些实践并没有使航空业充分发挥其实现联合国可持续发展目标 (UN SDG) 的潜力。空中交通量的增加和从这一领域获得的好处阻碍了航空公司的可持续运营。本文对用于航空业可持续性评估的几种工具和方法进行了小规模的文献综述，以解决这一问题，涵盖了所有社会经济和环境可持续性维度。本文还讨论了用于可持续航空公司运营生态效率评估的各种模型和技术。使用人工智能 (AI)、深度学习和神经网络 (NN) 模型的决策支持系统 (DSS) 也是本研究的基础。本文的工具和模型支持战略和战术决策，以促进航空业的可持续运营；从而有助于缓解当前的挑战。关键词：航空业、生态效率评估、可持续性、温室气体排放、联合国可持续发展目标 1. 引言 全球新兴经济体的工业都力求通过采用可持续的碳中和发展实践大幅减少温室气体 (GHG) 排放 (Alsarayreh et al., 2020; Kutty et al., 2020)。航空业