• 以适当的速度交付成果。成功不再属于率先开发新技术的国家,而是属于更好地整合新技术并适应其作战方式的国家。当前的流程无法满足需求;国防部过度优化以实现卓越绩效,却以牺牲及时向作战人员提供决策、政策和能力为代价。我们的应对措施是优先考虑交付速度、持续适应和频繁的模块化升级。我们绝不能接受繁琐的审批链、在非竞争性领域浪费资源或过度规避风险的思维,因为这些思维会阻碍变革。交付成果意味着我们将摆脱过时的管理实践和结构,同时整合来自业务创新的见解。
AMD Xilinx 的全新 Versal 自适应计算加速平台 (ACAP) 是一种 FPGA 架构,将可重构结构与其他片上强化计算资源相结合。AI 引擎就是其中之一,通过以高度矢量化的方式运行,它们提供了大量原始计算,这可能对包括 HPC 模拟在内的一系列工作负载有益。然而,这项技术仍处于早期阶段,尚未证明其可以加速 HPC 代码,缺乏基准测试和最佳实践。本文提供了一份经验报告,探讨了将 Piacsek 和 Williams (PW) 平流方案移植到 Versal ACAP 上,使用该芯片的 AI 引擎来加速计算。平流是一种基于模板的算法,在大气建模中很常见,包括最初开发该方案的几个气象局代码。使用该算法作为载体,我们探索了构建 AI 引擎计算内核的最佳方法,以及如何最好地将 AI 引擎与可编程逻辑连接起来。使用 VCK5000 与 VCK5000 和 Alveo U280 上的非 AI 引擎 FPGA 配置以及 24 核 Xeon Platinum Cascade Lake CPU 和 Nvidia V100 GPU 评估性能,我们发现虽然结构和 AI 引擎之间的通道数量是一个限制,但通过利用 ACAP,我们可以将性能提高一倍与 Alveo U280 相比。
B2Space 于 2016 年在英国成立,旨在为小型和微型卫星提供可靠、灵活且低成本的低地球轨道接入,使太空接入大众化,促进新技术和太空用途的发展;如今,没有公司可以定制小型卫星市场的发射需求。随着时间的推移,新的项目从这种需求中涌现出来,B2Space 正在利用其知识开发一个新平台来执行近太空任务和 HAPS 等。b2-space@b2space.com – wwwb2-space.com
高比功率或功率质量比是航空航天应用光伏 (PV) 的关键要求。有机太阳能电池 (OSC) 具有吸收系数高、与柔性基板兼容、重量轻等优点。此外,最近 OSC 通过结合非富勒烯基小分子受体实现了超过 20% 的功率转换效率 (PCE),相信可以获得高比功率。要进入市场,高空平台站 (HAPS) 可能是第一个切入点。在这项工作中,我们探索并比较了使用相同供体但不同受体的两种高性能 OSC 在模拟 HAPS 环境中的原位性能,其中压力、温度和光照条件受到控制。我们发现受体的使用会导致低温下性能的巨大差异。
日本的平流层平台 (SPF) 和 SkyNet Peter Lobner,2022 年 3 月 8 日更新 1. 简介 日本平流层平台 (SPF) 计划的可行性研究于 1998 年开始,历时 18 个月,由国家航空实验室 (NAL) 领导。SPF 计划的目标是开发一个基于大型无人驾驶太阳能平流层飞艇的系统,该系统可以在约 20 公里(12.4 英里,65,600 英尺)的高度保持地球静止位置,并执行长期任务,通过 SkyNet 电信基础设施提供各种电信和地球观测服务。自 2000 年以来,SPF 计划一直得到由总理办公室推动的千年项目的资金支持。 2003 年,日本宇宙航空研究开发机构 (JAXA) 由三个组织合并而成:NAL、宇宙航空科学研究所 (ISAS) 和日本国家宇宙开发机构 (NASDA)。NAL 组织在 JAXA 下重组,保留了其对 SPF 的领导作用,SPF 已发展成为一个分为三个阶段、为期八年的计划:
Cassini Mission为我们提供了监视2004年至2017年泰坦大气季节性演变的机会,即泰坦一年。平流层的下部(压力大于10 mbar)是一个特别感兴趣的区域,因为几乎没有可用的温度测量值,并且由于泰坦对季节性和子午失去量变化的热反应仍然很众所周知。在这项研究中,我们使用Cassini/CIRS光谱涵盖了整个任务持续时间(从2004年到2017年)和整个纬度范围,我们使用Cassini/CIRS光谱在6 MBAR和25 MBAR之间测量泰坦较低平流层的温度。因此,我们可以表征泰坦下层平流层中温度的子午分布,以及它如何从北部冬季(2004年)演变为夏至(2017年)。我们的测量结果表明,泰坦的下层平流层发生了重大的季节性变化,尤其是在南极,在4年内,温度在15 mbar时降低了19 k。
1 SSAI,美国弗吉尼亚州汉普顿 2 美国国家航空航天局兰利研究中心,美国弗吉尼亚州汉普顿 3 萨斯喀彻温大学,加拿大萨斯喀彻温省萨斯卡通 4 美国国家航空航天局喷气推进实验室,加州理工学院,美国加利福尼亚州帕萨迪纳
在基于物理的飞行动力学模拟中,描述和评估了双飞机平台 (DAP) 概念的基准配置,该模拟用于为期两个月的任务,作为佛罗里达中部低层平流层的通信中继,距离奥兰多市中心 150 英里。DAP 配置具有两个大型滑翔机式(翼展 130 英尺)无人机,它们通过一条可调节的长电缆连接(总可伸缩长度 3000 英尺),可利用可用的风切变有效地航行而无需推进。使用机载 LiDAR 风廓线仪预测风分布被发现是必要的,以使平台能够通过找到平台上足够的风切变来有效调整飞行条件以保持航行。与传统的太阳能飞机一样,该飞机从太阳能电池中获取电力,但当风切变过多时,它还会使用螺旋桨作为涡轮机来获取风能。 60,000 英尺附近长达一个月的大气剖面(间隔 3-5 分钟)来自卡纳维拉尔角 50 Mhz 多普勒雷达风廓线仪测量的存档数据,并用于 DAP 飞行模拟。对这些数据集的粗略评估表明,DAP 航行所需的风切变持续存在,这表明即使受到适度上升/下降率的限制,DAP 也可能航行超过 90% 的长达一个月的持续时间。DAP 的新型制导软件使用非线性约束优化技术来定义航点
