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草稿5 DII CRU LEU响应19032023 PL
任何新的连接策略都需要平衡和公平。我们还注意到，某些项目已经进步，现在已经沉没了迄今为止的大量投资，但是由于过去5年中能源政策环境的不断变化，现在发现自己没有通往公司（通常是以前商定）的电力能力的途径。政策变化和停顿的任意性质已冻结了一些项目。这对爱尔兰作为外国直接投资的值得信赖的地点的声誉极大地破坏了 - 投资者只能在基于重大投资的规则和政策并不能实质性地转移的环境中进行投资。至少，我们预计连接政策将优先考虑那些准备在2021年11月的CRU（CRU/21/124）终止之前终止网格连接之前打破地面的项目。
寒区研究与工程实验室
是一个公认的事实，即地面的状态是由下降的太阳能和IR助焊剂在很大程度上驱动的。模型为预测地面的状态而开发的模型急剧取决于这些通量的初始化。当无法使用测量的太阳能和红外通量时，必须计算它们。我们已经比较了使用不同太阳通量初始化方案进行的热模型计算的接地温度。这些初始化方案使用了在智能武器可操作性增强（SWOE）野外程序中测量的太阳通量值，并从半经验模型（Shapiro的模型），平面平行模型（Modtran）和ARL的AIM（大气照明模块）模型中计算出的太阳通量值。我们研究了表面温度对不同太阳通量初始化方案的响应，而所有其他环境参数均保持恒定。我们发现，对于晴朗的天空，所有方案都产生了几乎相同的表面温度。对于部分多云和多云的天空，只有AIM模型才能模仿测得的太阳通量观察到的空间变异性。云场景仿真模型（CSSM）用于确定云的空间变异性。然后使用AIM使用云分布来产生表面太阳负荷的变化。cssm还具有在短时间内在云场中产生时间变化的能力。因此，可以使用CSSM并旨在在太阳负载中产生时间和空间变化。诸如AIM之类的模型经常承担巨大的计算负担。为了减轻与目标相关的计算负担，我们已经实施了几个新的程序。用于预测地面状态的分布式能量预算模型需要分布式环境参数才能初始化。这些参数中的许多可以从中尺度模型中获得，例如MM5或与IMET等程序相关的数据库。，据我们所知，这些模型或程序都没有提供分布式的太阳能或红外通量，这是能源预算模型的关键初始化参数。诸如与CSSM相关的AIM，或为此而言，任何提供有关大气条件的空间和时间分布信息的模型，都可以用于提供辐射通量的空间和时间分布。
轨道系统 发射器 卫星
用于卫星和太空探测器的陀螺仪： • Astrix 系列：用于军事、科学和电信应用的高性能空间光纤陀螺仪，与空中客车防务与航天公司合作开发了 20 多年 • Astrix NS：用于新空间的新型、紧凑且具有竞争力的陀螺仪 发射器的惯性导航系统： • 用于阿丽亚娜发射器的安全惯性导航系统。自 2020 年以来已在飞行中通过认证 用于空间应用的 LiNbO 3 光调制器 • 用于从卫星到卫星、从太空到地面的激光通信终端的幅度和相位 LiNbO 3 调制器 • 用于激光腔稳定的相位 LiNbO 3 调制器 空间级光纤 • 具有多种涂层选择的 SM 和 PM 辐射硬化光纤 • 用于光源和放大器的掺铒和掺铒/镱光纤 • 定制设计的空间级光纤以及光纤光源和放大器
空间中的边缘计算：基于机器学习方法的热异常检测的FPGA体系结构的设计
在车载太空系统上的广泛的传感器，设备和仪器范围会产生大量旨在传输到地面的数据。但是，下行链路数据速率固有地通过传输功率和地面站访问来限制。边缘计算旨在通过将处理硬件靠近数据源的处理硬件来减少数据链路内链路内的延迟和带宽。在本文中，我们将边缘计算应用于卢森堡大学开发的热异常检测的有效载荷。有效载荷包括一系列前瞻性红外（FLIR）高分辨率长波长红外（LWIR）微摄像机作为边缘感应组件，以生成热图像。使用支持向量机（SVM）算法来检测异常情况，可用于处理热图像和热分布纤维的边缘计算系统，用于处理热图像和热分布。©2025 Cospar。由Elsevier Ltd发布的所有权利保留。
在黎曼框架内通过 CNN 特征的协方差池对 GPR 信号进行分类
探地雷达 (GPR) 是一种成像系统，可用于观察现场地下情况，以研究土壤的层组成或埋藏物体的存在。由于地面的电磁特性，此类图像通常具有非常低的信噪比 (SNR)。此外，根据设计，埋藏物体被观察为双曲线，其形状可能与物体类型（例如空腔或管道）相关联。在这种情况下，埋藏物体的分类在民用应用中非常重要，例如恢复埋藏天然气管道的位置 [1] 或军事应用，例如地雷探测 [2]。为了进行这种识别，一些研究考虑使用信号反演技术 [3] 来提高 SNR，以便地球物理学家进行手动解释。当需要处理大量图像时，这种解决方案可能不切实际，因为它需要专门的人力资源。因此，自动识别方法已成为必需，并受到社区的关注。GPR 信号的自动分类分两步进行。首先，感兴趣区域（ROI）对应于
轨道系统 发射器 卫星
用于卫星和太空探测器的陀螺仪： • Astrix 系列：用于军事、科学和电信应用的高性能空间光纤陀螺仪，与空中客车防务与航天公司合作开发了 20 多年 • Astrix NS：一款新型、紧凑且具有竞争力的空间陀螺仪 用于发射器的惯性导航系统： • 与赛峰数据系统合作生产的用于阿丽亚娜发射器的安全惯性导航系统 用于空间应用的 LiNbO 3 光调制器 • 用于卫星到卫星、太空到地面的激光通信终端的幅度和相位 LiNbO 3 调制器 • 用于激光腔稳定的相位 LiNbO 3 调制器 空间级光纤 • 具有多种涂层选择的 SM 和 PM 辐射硬化光纤 • 用于光源和放大器的掺铒和掺铒/镱光纤 • 定制设计的空间级光纤以及光纤光源和放大器
使用振动标准 - VC 曲线进行用例实验室评估
一般振动评估 当实验室处理微纳米技术时，振动监测至关重要，以确保以最高的精度和可靠性实现最佳制造工艺。振动由多种来源产生，包括地面的弱地震运动、机械、结构和其他来源（图 1）。在实验室的设计阶段，通常会进行特定的建模，以分析并将其与外部振动源隔离。一个关键方面是从一开始就使用特定的材料和施工技术来摊销地面振动，由于相关成本非常高，很少在施工后实施。然而，正如前面提到的，它并不是唯一需要解决的振动，也来自内部来源。为了检测和减轻所有这些振动，需要进行监测，分析全频谱并隔离相关频率。在隔离阶段之后，下一步是与 VC 曲线相关的实验室评估，以符合特定仪器在可接受的振动噪声基底方面的要求。
用于地面监视的战术雷达
''在战场战场监视的舞台上始于1967年，其计划开发了一个雷达系统，该系统将穿透丛林叶子并检测到移动的敌对入侵者。在越南战争期间发生了这项努力，当时呼吁国家实验室为战场战场监视提供解决方案，包括涉及地面和机载的传感器。地面传感器可以松散分为两类。特殊的地面雷达剂量用于检测矿山和其他炸药，以及隐藏的隧道和埋藏的商店。其他基于地面的雷达系统用于调查传感器视野内的大区域地形区域，以检测和识别固定的地面目标并检测，识别和跟踪移动的地面目标。为战术战场设计而设计的空气传感器需要及时地调查地面上的大面积，以检测和识别可能隐藏在地面混乱中或受对策保护的固定和移动的表面目标。林肯实验室已经开发了
航空航天行业的添加剂制造
摘要：航空航天行业中金属添加剂制造（AM）的主要优点是整合；减少交货时间，以强大的强度对（s：w）比很容易构建复杂的结构；生产按需零件，库存降低，不确定性和供应链成本的生产。Ti6al4v和镍基合金是航空航天零件的常用材料。基于地面的AM为航空航天取得了巨大进步。AM有可能开发用于通用航空，飞机，导弹和较少巨大卫星系统的零件。这项研究介绍了AM优势，AM的技术，AM的材料和应用以及航空航天行业的研究进度；涉及AM的最新技术及其航空航天的趋势；并强调了它的挑战和未来的研究。关键字：添加剂制造（AM），航空航天，人工智能（AI），直接能量沉积（DED），粉末床融合（PBF），缺陷，残余压力，供应链简介
基于卫星的监测和关键基础设施的状况评估的机器学习
在该项目中，申请人将将机器学习技术集成到基于卫星的变形监测和运输基础设施的结构性绩效分析中。基于卫星的监控的应用是通过远程捕获公共基础设施的小小的流离失所来检测和防止结构/岩土技术恶化，其中可能包括桥梁，海洋港口码头和机场跑道。NRC建筑研究中心（NRC-CRC）进行的有关机场跑道和港口码头的案例研究表明，使用常规的，确定性分析，对基于卫星的基于卫星的监测和基于地面的监测之间的一般性协议。但是，在数据中观察到了一些可变性，并且所使用的确定性方法并不能清楚其意义。在拟议的项目中，申请人将采用替代的机器学习方法进行数据处理，包括AI训练和校准的概率模型，该模型将说明测量值的不确定性和可变性，从而赋予观察到可变性的显着性。