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公共承运人飞行运营规则的历史
一、简介 商业航空旅行在美国政治经济中扮演着重要角色。商业客机最初是摇摇晃晃、用帆布包裹、用木头和电线包裹的装置，现在已经发展成为能够在几个小时内跨越浩瀚海洋的高性能喷气式飞机。每年有数百万付费乘客享受这种便捷安全的旅行方式带来的便利。事实上，美国运输统计局指出，2015 年乘坐商业航空公司的乘客人数接近 9 亿人次，创历史新高。这种相对安全的旅行环境是航空旅行行业吸取的许多教训的结果，这些教训往往以流血和无辜生命的损失为代价。商业航空的早期几乎没有监管或安全标准。制造商无需制造符合任何性能或安全要求的飞机。运营商无需执行任何严格的飞行计划。联邦空中交通管制 (ATC) 直到 1936 年才成立，距离第一次商业飞行已过去近 20 年。 [1] 在此期间，联邦政府开始对该行业实施规则和标准。这些法规提高了安全性和可靠性的标准。在本文中，我们介绍了公共承运人法规的历史。我们解释了定期商业航空服务的设计和运营标准与通用航空的不同之处以及原因。我们还详细介绍了导致这些规则实施的具体事故和事件。如今，现代商用飞机的设计和运营标准比通用航空飞机更为严格。商用客机需要事故调查硬件，如驾驶舱语音和飞行数据记录器。[2][3] 商用客机需要地形规避警告系统 [4]、空中防撞系统 [5] 和风切变探测系统。[6] 它们必须拥有比其他飞机更好的灭火系统 [7][8]、防火系统 [9] 和更好的机舱通风 [10]。它们必须由比普通飞机休息充分 [11] 和训练有素 [12] 的机组人员驾驶
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pipistrel.ad › 系统 › 资源 PDF 2022 年 9 月 18 日 — 2022 年 9 月 18 日 经过型号认证的飞机，价格与超轻型飞机相当。... • 配备双触摸屏的功能性玻璃驾驶舱给人一种客机的外观。
机组人员与现代驾驶舱之间的接口...
1994 年 4 月 26 日，一架由中华航空公司运营的空客 A300-600 在日本名古屋坠毁，造成 264 名乘客和机组人员死亡。导致事故发生的原因是机组人员和飞机自动驾驶仪采取的相互冲突的行动。此次坠机事件提供了一个鲜明的例子，说明机组人员/自动化界面故障如何影响飞行安全。虽然这起事故涉及一架 A300-600，但其他事故、事件和安全指标表明，这个问题并不局限于任何一种飞机类型、飞机制造商、运营商或地理区域。1995 年 12 月 20 日，美国航空公司一架波音 757 客机在哥伦比亚卡利附近坠毁，1995 年 11 月 12 日，一架美国航空公司道格拉斯 MD-80 客机在接近康涅狄格州布拉德利国际机场时，下降到最低下降高度以下，撞到树顶，在跑道外着陆，悲剧性地证明了这一点。
用氢和燃料电池驶向零发射的乘客飞机
目的 - 该项目评估了使用液体氢（LH2）和燃料电池为空中客车A320的高级飞机要求（TLAR）设计的客机的可行性，以实现“零排放”。方法论 - 对喷气机和螺旋桨飞机的现有初步尺寸工具（CS-25）进行了修改，包括所有用于LH2存储和燃料电池整合的元素，包括电动机和热交换器。当前和可能的未来技术参数是根据文献综述确定的。发现 - 第一个参考飞机是A320的重新设计。第二个参考飞行器是A320的涡轮螺旋桨飞机，其巡航手算仅为0.65。涡轮螺旋桨发行的燃油质量和直接运营成本（DOC）分别仅为66.1％和86.5％。与A320重新设计有关，燃料电池飞机具有燃料能量，并且根据当前技术参数，燃料电池能量较高140％和221％。如果考虑合理的未来技术参数，相同的值为74％和146％。这些结果表明，燃料电池乘客飞机对当前技术是不可行的，并且对未来的技术仍然不可能。水排放既不能通过飞行中的储水，也不能通过以冰块形式的飞行中丢弃水。研究局限性 - 需要进一步研究进入大气的液态水排放的影响，但根据最近的出版物，似乎并没有产生重大影响。独创性 - 看来，到目前为止，没有公开可用的氢气飞机的初步飞机尺寸工具。实用含义 - 燃料电池客机的新初步尺寸工具可提供，可用于进一步研究。社会影响 - 到目前为止，大型燃料电池客机被视为解决航空环境问题的可能解决方案。现在可以由公众讨论氢 - 电飞机的一般可行性，能源需求，环境和经济影响。
航空航天领域的当前和新兴趋势
因此，随着对电力的需求增加，传统的液压和气动系统、飞机的发电容量也需要显著增长。目前正在酝酿另一场推进技术的革命：每架 787 飞机都能为其机载系统产生约 1,000kVA 的电力，而根据波音公司的数据，大量初创公司的计划在其机载系统中使用某种形式的电力推进，其发电容量明显高于上一代机型。机载心脏目前正在开发中。这些飞机的电力存储量也有显著增长。在从小型通用航空飞机到城市机动性设计一直到军事领域，这种阶跃变化一直伴随着商用客机的出现，F-35 能够为商用客机产生约 400kVA 的电力，而如果要在未来实现后者类别的电动飞机，空客认为需要在平台上添加传感器和系统。该系统消除了船舶重量和复杂性，作为实现最终目标的一步，
飞机加速度引起的身体力对... 有影响吗
本研究对客机机舱模型中飞机加速引起的体积力对气流和污染物扩散的影响进行了数值模拟。六氟化硫 (SF 6 ) 被用作机舱内污染物，并代替粒径为 1.6 至 3.0 mm 的咳嗽颗粒。研究发现，这些体积力对污染物扩散现象和浓度有显著影响，尤其是在爬升阶段，在大部分模拟时间内，两个监测位置的时间积分浓度是稳定水平（巡航）飞行情况下的时间积分浓度的 2.4 到 2.8 倍。然而，在下降阶段，污染物的暴露量并没有明显变化。另一方面，空气速度在爬升和下降阶段明显增加，导致气流模式、气流循环幅度以及某些位置的气流循环方向发生明显变化。当前研究存在局限性，需要进行详细计算并考虑参数变化。研究结果值得进一步研究飞机加速产生的体力对各种客机客舱内气流和污染物扩散的影响。
公共承运人飞行运营规则的历史
I.简介 商业航空旅行在美国政治经济中发挥着重要作用。从摇摇晃晃、用帆布包裹、用木头和电线包裹的装置开始，商业客机已经发展成为能够在数小时内跨越浩瀚海洋的高性能喷气式飞机。每年有数百万付费乘客享受这种便捷安全的旅行方式带来的便利。事实上，美国运输统计局指出，2015 年有近 9 亿乘客乘坐商业航空公司出行，创历史新高。这种相对安全的旅行环境是航空旅行行业吸取的许多教训的结果，这些教训往往以流血和无辜生命的损失为代价。商业航空的早期几乎没有监管或安全标准。制造商无需制造满足任何性能或安全要求的飞机。运营商无需执行任何严格的飞行计划。联邦空中交通管制 (ATC) 直到 1936 年才出现，距离第一次商业飞行已过去近 20 年。[1] 在此期间，联邦政府开始对该行业实施规则和标准。这些法规提高了安全性和可靠性的标准。在本文中，我们介绍了公共承运人法规的历史。我们解释了定期商业航空服务的设计和运营标准与通用航空的不同之处和原因。我们还详细介绍了导致这些规则实施的具体事故和事件。如今，现代商用飞机的设计和运营标准比通用航空飞机更为严格。商用客机需要事故调查硬件，例如驾驶舱语音和飞行数据记录器。[2][3] 商用客机需要地形规避警告系统 [4]、空中防撞系统 [5] 和风切变探测系统。[6] 它们必须具有比其他飞机改进的灭火系统 [7][8]、防火系统 [9] 和更好的机舱通风 [10]。必须由休息充分 [11] 且训练有素 [12] 的机组人员驾驶
eVTOL 泡沫即将破裂？
12 月 16 日，最后一架空中客车 A380 客机 MSN272 交付给巨型客机客户阿联酋航空，使这一短暂却具有标志性的飞机项目的总交付量达到 251 架。这款四引擎巨型客机深受乘客喜爱，是阿联酋航空连接世界的巨型航空公司战略的关键支柱，但它诞生于新一代燃油效率更高的宽体双引擎客机（以波音 787 为代表）推出的时代，这种客机提供点对点旅行，绕过了拥挤的大型枢纽。与此同时，A380 的进一步发展，如货机、加长机身和重新配备引擎的新型变体，都化为泡影。然而，尽管 A380 在商业销售方面失败了（并且将继续飞行多年），但它确实成功地将欧洲实体 EADS 更紧密地整合到空中客车这个单一的企业巨头中，目前空中客车在商业航空航天领域占据主导地位。因此，A380 广为人知的布线问题源于法国和德国设计办公室之间的差异，这有助于形成空客如今的单一团队关注点。然而，这是一个代价高昂的教训——一些批评者会认为，这个欧洲旗舰航空航天项目的傲慢加剧了这一教训。快进到今天——特大城市的不断增长正在帮助推动另一个主要航空航天领域——电动垂直起降飞机和城市空中交通的发展。在这里，电动垂直起降飞机的倡导者预见到城市交通拥堵（而不是像 A380 那样的机场交通拥堵）将迫使通勤者飞上天空，摆脱拥挤的地面交通方式。这个预测会像 A380 那样（见 eVTOL 泡沫？，第 14 页）还是会成功（见垂直起降梦想由此而生，第 29 页）？有一件事是肯定的——无论如何，我们都将迎来一段激动人心的旅程。
利用数据实现安全：机器学习/人工智能实现及时航空安全 Nikunj C. Oza 博士、Chad Stephens 美国宇航局全系统安全项目 现代喷气式客机每飞行一次记录近 1GB 的原始数据，几乎是不到十年前投入使用的喷气式客机记录数据的两倍。鉴于这一宝贵的数据宝库，数据分析是一项非常重要的能力，它可以将这些数据转化为知识，从而帮助理解和实现安全操作。数据分析的实践涉及应用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等方法来获取见解并识别数据中的有意义关系。人工智能是一门专注于在基于计算机的代理中开发模拟人类智能的研究领域。ML 是人工智能的一个分支，涉及开发预测或决策算法，这些算法不是明确编程来预测或决策的，而是从代表过去预测或决策的数据中学习的。您可能体验过 ML 支持的功能，例如 Netflix 或 Amazon 中的自定义推荐。由于机器学习算法具有从过去的操作中学习的能力，因此虚拟助手（例如 Apple 的 Siri 或 Amazon 的 Alexa）以及部分或完全自动驾驶汽车成为可能。
利用数据实现安全：机器学习/人工智能实现及时航空安全 Nikunj C. Oza 博士、Chad Stephens 美国宇航局全系统安全项目 现代喷气式客机每飞行一次记录近 1GB 的原始数据，几乎是不到十年前投入使用的喷气式客机记录数据的两倍。鉴于这一宝贵的数据宝库，数据分析是一项非常重要的能力，它可以将这些数据转化为知识，从而帮助理解和实现安全操作。数据分析的实践涉及应用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等方法来获取见解并识别数据中的有意义关系。人工智能是一门专注于在基于计算机的代理中开发模拟人类智能的研究领域。ML 是人工智能的一个分支，涉及开发预测或决策算法，这些算法不是明确编程来预测或决策的，而是从代表过去预测或决策的数据中学习的。您可能体验过 ML 支持的功能，例如 Netflix 或 Amazon 中的自定义推荐。由于机器学习算法具有从过去的操作中学习的能力，因此虚拟助手（例如 Apple 的 Siri 或 Amazon 的 Alexa）以及部分或完全自动驾驶汽车成为可能。