STAR 联盟提供了一种高度创新和颠覆性的电力推进方案,使新一代地球静止 (GEO) 电信卫星和低地球轨道 (LEO) 航天器能够增强英国的实力。SSTL 提供了详细的任务要求,以在其 LEO 平台上实施 STAR 技术。南安普顿大学设计并测试了突破性的电力推进系统,该系统由一种新型专利电加热器和增材制造 (AM) 提供的设计自由度实现。STAR 推进器是世界上第一台高温电阻喷射推进器,使用氙气推进剂在 > 2,000 K 下持续运行。HC Starck Solutions (HCSS) 因其在耐火金属粉末方面的专业知识而被引入该联盟,以实现这一目标,而 HiETA Technologies Ltd (HTL) 成功地用这些新材料生产了组件。卫星应用弹射器为扩大生产提供了供应链战略和生产标准化方面的指导。下一步是通过南安普顿大学衍生公司 OhmSpace 将 STAR 技术商业化。
有许多物联网设备具有直接的潜在航空应用,包括测量产品和工厂的性能、将传感器放入乘客座椅、个性化环境条件以及通过可穿戴设备支持半自动驾驶操作。连接组织内的资产是优化其利用率和效率的第一步。实时数据使组织能够预测和计划维护要求,减少时间,管理利用率并模拟场景以提高 OEE。高价值制造业弹射器正在与行业合作,以确定如何使用简单的物联网设备提供有价值的信息来支持更好的决策。例如,测量机器的用电量可以确定准确的利用率。将产品和资产连接在一起可以实现动态调度和灵活的工厂自动化,其中可以通过同一工厂管理多种产品。将工作站连接到产品和流程可以对质量产生深远影响,提高操作员的能力并创建灵活、动态的工作区域。智能工具通过交互式平板电脑或增强现实耳机将机器和操作员连接起来。激光定位和标记,结合智能夹具,可以确保流程正确完成并提高质量。大数据分析当前状态
有许多物联网设备具有直接的潜在航空应用,包括测量产品和工厂的性能、将传感器放入乘客座椅、个性化环境条件以及通过可穿戴设备支持半自动驾驶操作。连接组织内的资产是优化其利用率和效率的第一步。实时数据使组织能够预测和计划维护要求,减少时间,管理利用率并模拟场景以提高 OEE。高价值制造业弹射器正在与行业合作,以确定如何使用简单的物联网设备提供有价值的信息来支持更好的决策。例如,测量机器的用电量可以确定准确的利用率。将产品和资产连接在一起可以实现动态调度和灵活的工厂自动化,其中可以通过同一工厂管理多种产品。将工作站连接到产品和流程可以对质量产生深远影响,提高操作员的能力并创建灵活、动态的工作区域。智能工具通过交互式平板电脑或增强现实耳机将机器和操作员连接起来。激光定位和标记,结合智能夹具,可以确保流程正确完成并提高质量。大数据分析当前状态
为了推动所有这些进步,威尔士继续加强其不断扩大的测试和演示设施网络。安格尔西岛外的莫莱斯潮汐示范区正在寻求陆上电网连接设施的同意和规划批准。最初计划容纳波浪设备的彭布罗克郡示范区 (PDZ) 也计划重新用于支持浮动风力发电。米尔福德港水道的海洋能源测试区 (META) 项目第一阶段已开始营业,重点是缩小规模和组件测试。海上可再生能源弹射器已在彭布罗克码头开设了海洋能源工程卓越中心 (MEECE)。这些项目,即 PDZ、META 和 MEECE,是价值 6000 万英镑的彭布罗克码头海洋项目的一部分,该项目是斯旺西湾城市区域协议的一部分。这些战略发展以及彭布罗克港基础设施的增强将为新老开发商提供广泛的机会,使威尔士成为这个新兴全球市场的主舞台。
在切达(Cheddar),我们试图将新项目与我们的三个一般研究支柱保持一致:1。新兴电信系统,2。可持续系统和3。以人为中心的系统。We encourage the co-creation of new ideas in the fields such as: Multi-access Edge Computing (MEC), Intelligent Cloud-Native RAN, Cloud Native Networked Control Systems, Digital Twins, Foundational Models, 6G Carbon-Neutrality, ISAC, Green AutoML, Trustworthy AI in Network Optimisation, Formal Verification, Network Intelligence Privacy, Security and Post-Quantum.Joiner将在代表性条件和规模下对电信研发的实验验证,以推动影响力的结果。Joiner将提供国家分布式基础设施,以支持增强的实验,协作和开发电信R&D。最初,我们的目标是结合10个大学研究实验室和Sonic Lab(数字弹射器),以促进整个学术界的合作,同时使行业与中小企业参与实验研究。这样的测试床对于支持电信研发至关重要,以解决跨技术(软件和硬件)的端到端挑战,复杂性和共同依赖性,这是对未来网络的核心挑战,并且是6G开发的关键重点。
在切达(Cheddar),我们试图将新项目与我们的三个一般研究支柱保持一致:1。新兴电信系统,2。可持续系统和3。以人为中心的系统。We encourage the co-creation of new ideas in the fields such as: Multi-access Edge Computing (MEC), Intelligent Cloud-Native RAN, Cloud Native Networked Control Systems, Digital Twins, Foundational Models, 6G Carbon-Neutrality, ISAC, Green AutoML, Trustworthy AI in Network Optimisation, Formal Verification, Network Intelligence Privacy, Security and Post-Quantum.Joiner将在代表性条件和规模下对电信研发的实验验证,以推动影响力的结果。Joiner将提供国家分布式基础设施,以支持增强的实验,协作和开发电信R&D。最初,我们的目标是结合10个大学研究实验室和Sonic Lab(数字弹射器),以促进整个学术界的合作,同时使行业与中小企业参与实验研究。这样的测试床对于支持电信研发至关重要,以解决跨技术(软件和硬件)的端到端挑战,复杂性和共同依赖性,这是对未来网络的核心挑战,并且是6G开发的关键重点。
3. 范围。ALREMP 提供一套集成系统,用于对船上安装的飞机发射和回收系统以及相关外围支持系统和设备执行维护和相关支持功能。ALREMP 的规定也适用于位于马里兰州帕塔克森特河和新泽西州莱克赫斯特的飞机发射和回收设备 (ALRE) 测试设施。测试设施可向战术飞机项目执行办公室 (PEO(T))、ALRE 项目办公室 (PMA 251) 申请必要的偏差,以使其符合项目意图。本指令概述了指挥、行政和管理关系,并制定了为 ALREMP 分配维护任务和职责的政策和程序。该计划包括名义上由 PEO(T) 和海军海上系统司令部指挥官 (COMNAVSEASYSCOM) 主持管理的设备。 ALREMP 建立了标准程序来控制维护,提供性能质量保证验证,并根据参考 (a) 提供更有效的海军舰艇维护和材料管理 (3-M) 系统。ALREMP 涵盖与航母和测试设施 ALRE 的操作、返工、维修、生产和支持有关的所有海军活动,包括弹射器、拦阻装置、
• 开发系统以协调能够可靠传输数据的多个网络,然后管理 ICT 系统资源以有效提取有用信息来支持智能电网应用 • 具有大规模可再生资源整合的灵活主动配电网的运营规划和优化 • 与海上可再生能源弹射器合作开发新型电力系统规划方法,用于在严重不确定性下规划海上风电输电系统的基础设施 • 多学科多合作伙伴项目,研究实现大规模海上风电整合的措施 • 为电网规模存储应用和电网整合研究建模抽水热电存储系统 • 证明分布式能源资源控制器的自组织网络可以获取网络拓扑信息以做出智能控制决策。该方法包括在闭环运行的网络上运行的控制器硬件,并使用 RTDS 进行实时配电网络模拟。 • 设计智能定价方案以增强需求侧管理功能。它采用多目标优化方法,赋予智能电网中各种市场参与者权力。此外,还解决了消费者的隐私问题。 • 研究网络灵活性对增强网络稳定性和运行安全性的影响 • 评估大规模可再生能源整合对电力系统稳定性和安全性的影响
定向能武器 (DEW)、电磁发射器和脉冲功率系统等技术已经发展到可以考虑用于未来军事行动,尤其是海军行动的程度。事实上,高能激光 (HEL) 在海军舰艇上的首次演示最近蓬勃发展,增加了人们对高功率光纤激光器的兴趣。高功率微波 (HPM) 系统也正在成为一种有前途的中和无人机的技术,特别是在饱和攻击场景中。基于电磁加速的系统,如电磁炮和电磁弹射器,在技术准备方面取得了显著进展。目前,电磁炮可以以非常高的速度(> 2 公里/秒)发射射弹,射程超过 200 公里。这些技术需要高功率和/或高能量发电机。电能存储和功率倍增方面的最新进展使得现在可以考虑在水面战舰上实施这些技术。电动武器系统,包括激光、高功率微波和电磁炮,可以为海军部队在海上作战场景中提供显著的作战优势,因为这些系统对导弹、飞机和无人机特别有效。特别关注非对称威胁,在这些威胁中,成本效益高的对策至关重要,以及需要快速自我保护的新型常规威胁。此外,电动武器的实施可能会影响船舶结构、危险、标准、设备兼容性和隐身性,所有这些都需要仔细评估。
非接触式伤害在职业足球运动员中普遍存在。然而,关于此主题的大多数研究都是回顾性的,仅着眼于全球局势系统(GPS)指标和伤害发生之间的统计相关性,忽视了伤害的多因素性质。这项研究介绍了使用机器学习,利用GPS数据和特定于玩家的参数的自动伤害识别和预测方法。分析了来自葡萄牙第一分区团队的34名男性专业球员的样本,将弹射器接收器的GPS数据与机器学习模型的描述性变量结合在一起 - 支持向量机(SVMS),Feedforward神经网络(FNNS),以及适应性增强(Adaboost),以预测受伤。这些模型,尤其是具有成本敏感学习的SVM,在检测伤害事件,达到71.43%的敏感性,74.19%的特异性和总体准确性74.22%方面表现出很高的精度。关键预测因素包括玩家的位置,会话类型,播放器负载,速度和加速度。开发的模型以其平衡的灵敏度和特异性,无大量手动数据收集的效率以及预测短时间伤害的能力而着称。这些进步将有助于教练人员确定高风险的球员,优化团队绩效并降低康复成本。