EASA和FAA同意,零件/CS23第23.2510节和E第23.2410节的要求适用于小型飞机和EVTOL飞机(US)。§23.2410解决了可能的故障条件的区域,并允许最小化。 从推进系统的角度来看,最小化承认,考虑到这些缓解策略的现有技术和经济可行性,可能不可能从特定的风险事件中消除所有可能的猫出现,但需要在飞机级别进行适当的缓解。 SC E -19 EHPS.80 - 安全评估“强调”(尤其是第(a)(3)段),需要从飞机上得出推进系统的安全要求。 在EHP的安全评估中应考虑此类23.2410和23.2510。§23.2410解决了可能的故障条件的区域,并允许最小化。最小化承认,考虑到这些缓解策略的现有技术和经济可行性,可能不可能从特定的风险事件中消除所有可能的猫出现,但需要在飞机级别进行适当的缓解。SC E -19 EHPS.80 - 安全评估“强调”(尤其是第(a)(3)段),需要从飞机上得出推进系统的安全要求。在EHP的安全评估中应考虑此类23.2410和23.2510。
摘要:小型飞机类别(例如小型空中运输(SAT)、城市空中交通(UAM)、无人机系统(UAS))、现代航空电子解决方案(例如电传操纵(FBW))和减小的飞机(A/C)尺寸的异质性需要更紧凑、集成、数字化和模块化的空中数据系统(ADS),该系统能够测量来自外部环境的数据。在 Clean Sky 2 计划的框架内资助的 MIDAS 项目旨在通过经过商业应用认证的 ADS 满足这些最新要求。主要支柱在于 COTS 解决方案和分析传感器(专利技术)之间的智能融合,以识别气动角度。识别涉及飞行动态关系和基于神经技术的数据驱动状态观察器,一旦训练完成,它们就是确定性的。由于该项目将首次将分析传感器作为冗余系统的一部分安装在民用飞机上,因此本工作中记录的设计活动特别关注适航认证方面。在此成熟度级别,使用模拟数据,下一阶段将使用真实飞行测试数据。描述了训练和测试方面的数据收集。训练操作旨在激发所有动态模式,而测试操作旨在独立于训练集和所有自动驾驶仪配置验证结果。结果表明,替代解决方案是可能的,可以大大节省计算工作量和代码行数,但同时也表明,更好的训练策略可能有利于应对新的神经网络架构。
尽管已经做出了巨大努力来降低风险,但风险仍然存在于日常运营中,特别是在运营商与复杂系统交互时。然而,传统的风险识别策略是在问题发生后解决问题,这种策略是有限的。需要不断跟踪组织日常运营中当前关注的风险,以确保这个快速增长行业的安全。由于飞行数据监控 (FDM) 提供了日常飞行性能的全面可靠信息,因此它为当今公务航空运营商面临的许多问题和挑战提供了解决方案。快速访问记录器 (QAR) 技术长期以来被认为是全球航空公司的最佳实践,现在使 FDM 在小型飞机上变得实用。好处包括:安全 - 识别和拦截事故前兆。操作 - 生成汇总数据以支持轶事飞行操作反馈并改变操作环境或程序。维护 - 通过将汇总和单个飞机数据应用于发动机和机身维护成本。航空公司类别的 FDM 计划从最初的实验发展到今天的成熟计划,历时 45 年。商务航空有机会通过系统性和实验性的举措(例如 CASE FDM 项目)实现其自身的 FDM 成熟度发展。因此,我们希望您能加入我们,成为参与运营商。
修订 2.0 日期:2019 年 7 月 31 日 初版 修订 3.0 日期:2022 年 1 月 31 日 将 SEI 列表重新格式化为表格格式,无技术内容更改。按顺序重新编号列表,修订 2.0 中的 SEI 编号移至主题作为参考。修订项目编号 2。修订项目编号 3。更新了 FAA 组织名称,小型飞机标准部门或 SASB 更改为政策和创新部门,飞机评估组或 AEG 更改为飞机评估部门或 AED。修订 4.0 日期:2022 年 8 月 15 日 删除第 4、8、9、10、13、15、16、36、38、43、44、45、46、47、52、79 号 修订第 1、11、12、17、27、29、35、48、56、57、58、63 号 增加注释和第 80 号 注:如果项目认证基础中任何修订前的 23-64 法规不足以或不适合解决新的设计变更,则必须使用适用的修订 23-64 法规以及 FAA 认可的合规方法。除非确定修订 23-64 不充分,否则不会发布新的特殊条件。
摘要:小型飞机类别(例如小型空中运输(SAT)、城市空中交通(UAM)、无人机系统(UAS))、现代航空电子解决方案(例如电传操纵(FBW))和减小的飞机(A/C)尺寸的异质性需要更紧凑、集成、数字化和模块化的空中数据系统(ADS),该系统能够测量来自外部环境的数据。在 Clean Sky 2 计划的框架内资助的 MIDAS 项目旨在通过经过商业应用认证的 ADS 满足这些最新要求。主要支柱在于 COTS 解决方案和分析传感器(专利技术)之间的智能融合,以识别气动角度。识别涉及飞行动态关系和基于神经技术的数据驱动状态观察器,一旦训练完成,它们就是确定性的。由于该项目将首次将分析传感器作为冗余系统的一部分安装在民用飞机上,因此本工作中记录的设计活动特别关注适航认证方面。在此成熟度级别,使用模拟数据,下一阶段将使用真实飞行测试数据。描述了训练和测试方面的数据收集。训练操作旨在激发所有动态模式,而测试操作旨在独立于训练集和所有自动驾驶仪配置验证结果。结果表明,替代解决方案是可能的,可以大大节省计算工作量和代码行数,但同时也表明,更好的训练策略可能有利于应对新的神经网络架构。
摘要:小型飞机类别(例如小型空中运输(SAT)、城市空中交通(UAM)、无人机系统(UAS))、现代航空电子解决方案(例如电传操纵(FBW))和减小的飞机(A/C)尺寸的异质性需要更紧凑、集成、数字化和模块化的空中数据系统(ADS),该系统能够测量来自外部环境的数据。在 Clean Sky 2 计划的框架内资助的 MIDAS 项目旨在通过经过商业应用认证的 ADS 满足这些最新要求。主要支柱在于 COTS 解决方案和分析传感器(专利技术)之间的智能融合,以识别气动角度。识别涉及飞行动态关系和基于神经技术的数据驱动状态观察器,一旦训练完成,它们就是确定性的。由于该项目将首次将分析传感器作为冗余系统的一部分安装在民用飞机上,因此本工作中记录的设计活动特别关注适航认证方面。在此成熟度级别,使用模拟数据,下一阶段将使用真实飞行测试数据。描述了训练和测试方面的数据收集。训练操作旨在激发所有动态模式,而测试操作旨在独立于训练集和所有自动驾驶仪配置验证结果。结果表明,替代解决方案是可能的,可以大大节省计算工作量和代码行数,但同时也表明,更好的训练策略可能有利于应对新的神经网络架构。
问题:漏洞 2009 年 4 月 24 日星期五,一个看似无关紧要的导航问题在华盛顿特区造成了紧张局面。一架小型飞机由于飞行员的 GPS 停止工作而误入禁区,白宫和国会山被疏散。美国政府机构的态度是“如果 GPS 失灵,还有其他系统可以备份”。当两架战斗机和两架美国海岸警卫队直升机被派去拦截飞机时,那些备用系统在哪里?飞机上没有备用导航接收器。在美国,这可能是因为 Loran 和增强型 Loran (eLoran) 的政策不一致,阻碍了行业开发和飞行员投资,这是唯一独立、互补、可互操作、多模式且具有与 GPS 不同的多种故障模式的技术。eLoran 是 GPS 唯一可用的共同主要解决方案。现实情况是,GPS 就像时间、电和水一样根深蒂固地存在于我们的生活之中。它以我们可能没有意识到的方式影响着我们的生活。GPS 服务中断可能会对一个国家的经济产生重大负面影响,甚至可能危及公民的安全。GNSS 的漏洞包括信号异常和故障、信号阻塞、频谱竞争以及有意和无意的干扰。干扰、欺骗以及现在的伪造技术的数量和复杂性不断增加
问题:漏洞 2009 年 4 月 24 日星期五,一个看似无关紧要的导航问题在华盛顿特区造成了紧张局面。一架小型飞机由于飞行员的 GPS 停止工作而误入禁区,白宫和国会山被疏散。美国政府机构的态度是“如果 GPS 失灵,还有其他系统可以备份”。当两架战斗机和两架美国海岸警卫队直升机被派去拦截飞机时,那些备用系统在哪里?飞机上没有备用导航接收器。在美国,这可能是因为 Loran 和增强型 Loran (eLoran) 的政策不一致,阻碍了行业开发和飞行员投资,这是唯一独立、互补、可互操作、多模式且具有与 GPS 不同的多种故障模式的技术。eLoran 是 GPS 唯一可用的共同主要解决方案。现实情况是,GPS 就像时间、电和水一样根深蒂固地存在于我们的生活之中。它以我们可能没有意识到的方式影响着我们的生活。GPS 服务中断可能会对一个国家的经济产生重大负面影响,甚至可能危及公民的安全。GNSS 的漏洞包括信号异常和故障、信号阻塞、频谱竞争以及有意和无意的干扰。干扰、欺骗以及现在的伪造技术的数量和复杂性不断增加
摘要 汽车发动机具有出色的质量控制和极高的成本效益。这是精益、大规模生产的典型特征。因此,将这些发动机应用于飞机最具吸引力。超轻型运动飞机率先采用了这种方法。市场上已经有几款汽车飞机认证的发动机。然而,这种方法并没有像几年前预见的那样成功。这是由于汽车应用和飞机使用之间的差异。这些差异导致了初期问题,这些问题在近 20 年的研究工作中得到了解决。现在达到的水平和获得的经验使得将任何“成功”的汽车发动机转换为飞机发动机成为可能。这项工作从描述汽车制造商提供的数据开始。汽车发动机具有大量关于性能、可靠性和 TBO(大修间隔时间)的统计数据背景。这些数据与飞机应用的相关性并不简单。然后介绍可从新飞机发动机获得的性能曲线。最后,算法计算汽车发动机的剩余寿命与 TBO(大修间隔时间)。该方法已在几台小型上一代 CRDID(共轨直喷柴油机)和火花点火(汽油)发动机上进行了测试。这些发动机还被改装用于功率从 60 到 200HP 的小型飞机。T
摘要:小型飞机类别(例如小型空中运输(SAT)、城市空中交通(UAM)、无人机系统(UAS))、现代航空电子解决方案(例如电传操纵(FBW))和减小的飞机(A/C)尺寸的异质性需要更紧凑、集成、数字化和模块化的空中数据系统(ADS),该系统能够测量来自外部环境的数据。在 Clean Sky 2 计划的框架内资助的 MIDAS 项目旨在通过经过商业应用认证的 ADS 满足这些最新要求。主要支柱在于 COTS 解决方案和分析传感器(专利技术)之间的智能融合,以识别气动角度。识别涉及飞行动态关系和基于神经技术的数据驱动状态观察器,一旦训练完成,它们就是确定性的。由于该项目将首次将分析传感器作为冗余系统的一部分安装在民用飞机上,因此本工作中记录的设计活动特别关注适航认证方面。在此成熟度级别,使用模拟数据,下一阶段将使用真实飞行测试数据。描述了训练和测试方面的数据收集。训练操作旨在激发所有动态模式,而测试操作旨在独立于训练集和所有自动驾驶仪配置验证结果。结果表明,替代解决方案是可能的,可以大大节省计算工作量和代码行数,但同时也表明,更好的训练策略可能有利于应对新的神经网络架构。