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World File Search System着陆
探索太空旅行，月球着陆和流动撞击
ROVER驾驶学院计划是一项令人着迷的教育计划，专为6 - 9年级的学生设计。它对月球科学和太空任务进行了深入的探索，涵盖了各种令人兴奋的主题，例如月球地质，火山口形成，月球阶段，潮汐锁定，太空旅行，月球登陆和罗佛行动。该计划由多个课程组成，每个课程都有一个独特的主题，使学生能够对这些主题有全面的了解。流浪汉驾驶学院的亮点是学生积极参与学习经验的机会，在该学习体验中，他们成为在模拟的月球环境中经营着真正的月球漫游器的团队的一部分。
新颖的电池电源能力评估改进了EVTOL飞机着陆
电动垂直起飞和降落（EVTOL）飞机部署的关键方面是所使用的电池的安全性和性能能力。安全要求的一个组成部分是需要储备能源，只有在紧急情况下才能使用。在文献中，已经观察到应限制电池能量储备区域的下限，以避免发生急剧下降电压下降的区域。在此，提出了一种定义下限的方法。这旨在延长飞机可以在登陆不再完成之前巡航的时间。一种新型的功率能力测试程序用于测量可以完成恒定功率脉冲的最低电荷（SOC）。这与在预定的SOC点执行脉冲的现有功率能力测试不同。提出的方法的目标是复制着陆条件，以了解低SOC的功率能力性能。对各种环境条件和用例进行了测试，包括温度和功率脉冲以及两组不同老化的细胞。对于定义的测试条件，日历老年细胞的最低SOC值范围为6％至14％，而循环老化细胞的范围为8％至27％SOC。该测试的结果是一个特征图，将温度，脉冲功率和脉冲持续时间与最低SOC相关联。特征图指示需要在需要执行降落之前允许电池的最低SOC值。将特征图的精度与从测试数据参数参数的电池等效电路模型进行了比较。根据一组先前未测量的实验条件对定义的方法进行了实验验证。总体而言，与测量值相比，特征图提供了良好的精度，而MAP和模型方法的平均最大绝对百分比误差最多为7.5％。此外，测试结果表明，如果将最坏情况的降落场景用作储备区的下限，则如果不考虑细胞降解，则可用的名义飞行的可用SOC范围将受到很大的影响。
GSOA对TCRA卫星着陆指南的贡献...GSOA对TCRA卫星着陆指南的贡献...
卫星，因为它围绕太阳旋转。人造卫星是人造的，并有意发射到太空中。有成千上万的人造卫星在绕地球绕。这些人造卫星充当了传输语音，视频和数据通信的空间中的继电器站。卫星沿着另一个天体旋转时所遵循的路径称为轨道。卫星信号所覆盖的地球面积称为卫星足迹的大小，取决于卫星在其轨道中的位置，其反板子产生的光束的形状和大小以及距地球距离的距离。一些卫星具有全球覆盖范围，而另一些卫星则提供区域覆盖。除了在某个地区具有信号覆盖范围外，卫星操作员还需要授权其卫星以在该地区提供服务。授权可能以许可证或着陆权的形式，具体取决于对不同管理的规定。着陆权是运营商必须为其卫星提供在特定国家提供服务的许可或授权。
用于探测月球的智能着陆器 (SLIM) 结果来自......
避障后，着陆点瞄准图中安全区域的中心。现在优先考虑安全性，选择先避障，然后准确降落在目标地点（因此航天器瞄准了距离目标地点 11.8 米的地点）。因此，在避障之前先评估精确着陆的准确性。
确保着陆正确
确定哪些燃料有资格获得 IRA 税收抵免将取决于政府如何更新评估 SAF 类型对温室气体排放影响的分析模型。2022 年 IRA 立法指示拜登政府采用联合国国际民用航空组织制定的国际航空碳抵消和减排计划或基本相似的模型。正如所写，政府目前的分析方法，即温室气体、受管制排放和交通运输能源使用模型，低估了土地使用变化产生的排放量，为补贴那些生产可能导致温室气体排放增加的燃料打开了大门。如果不进行修改就使用这种方法将引发对额外行政指导、监督和护栏的需求，以保护环境完整性。在更新 GREET 模型时，政府需要纳入正确的保障措施，以便大量具有重大土地使用变化排放的第一代生物燃料不会以牺牲负担过重的社区和保护我们健康的生态系统为代价，获得慷慨的公共补贴。
锂离子电池电量功率性能评估电动垂直起飞和着陆（EVTOL）应用程序
摘要：高功率是锂离子电池的关键要求，旨在满足先进的空气移动性的负载轮廓。在这里，我们模拟了由锂离子电池供电的电动垂直起飞和降落（EVTOL）车辆的初始起飞步骤，该车辆在放电周期开始时遭受了强烈的15 c排放脉冲，然后进行后续的低率放电。我们进行了广泛的电化学测试，以评估在这些高应变条件下锂离子电池的长期稳定性。主要发现是，尽管在低速率下观察到的性能恢复，但高率的重新置换会导致剧烈的细胞衰竭。虽然结果强调了EVTOL电池的寿命挑战，但这些发现还强调了对EVTOL应用量身定制的电池化学设计的需求，以解决阳极电镀和阴极不稳定性。此外，EVTOL服务完成后，创新的第二使用策略将是至关重要的。
比较三种深钢筋学习算法用于解决月球着陆器问题的比较
摘要。月球着陆器问题在强化学习领域提出了巨大的挑战，因此需要创建能够在月球表面安全着陆的自主航天器。在这项研究中，研究并检查了三种突出的增强学习算法，即深Q-Network（DQN），Double Deep Q-Network（DDQN）和策略梯度，并进行了检查并检查以解决此问题。最初，将神经网络和Q学习的DQN算法利用以学习最佳着陆政策。通过通过神经网络培训近似Q值，该航天器学会了做出明智的决定，从而成功着陆。随后，使用减轻高估偏差的DDQN算法。利用两个神经网络（一个用于行动选择，另一个用于评估），DDQN可提高稳定性和收敛性，从而产生精致的着陆策略。此外，这项工作探讨了策略梯度方法在此问题中的应用。通过使用梯度上升直接优化策略，该航天器可以最大化累积奖励，从而实现有效而准确的降落。通过广泛的模拟来评估该算法的性能，该模拟涵盖了不同的月球表面条件。结果证明了这些方法的有效性，展示了它们促进成功和燃油效率的航天器登陆的能力。总而言之，这项研究有助于了解Lunar Lander问题的DQN，DDQN和政策梯度算法。这些发现突出了每种算法的独特优势及其在自主航天器上的潜力。这项研究所获得的见解对未来的月球任务中智能着陆系统的发展具有影响，从而推进了航空航天应用中强化学习领域。
软着陆农业技术创业创新跨农场
6 AIP于2020年12月5日由PJTSAU的Aghub正式推出，用于10家选定的初创企业。首席秘书（工业与商业，信息技术与电子与通信部）的首席秘书Jayesh Ranjan Ias博士的就职功能都进行了调整； Naga Prakasam先生（兼职教师和天使投资人）； PJTSAU副校长V Praveen Rao博士。
木卫二着陆器任务自主原型
人们希望机器人航天器能够在未知的动态环境中进行探索。欧罗巴着陆器任务概念就是这样一个任务，它需要处理极其有限的寿命和能源供应，管理长时间停电的间歇性通信，面临众多环境危险，最终距离地球太远而无法依赖人类控制。迄今为止，没有任何任务能够达到所需的自主性水平，也没有任务能够像这次任务一样，在通信限制、不确定性和任务概念复杂性方面达到同等水平。因此，必须证明自主性的可行性，然后才能委托它进行关键任务规划。在本文中，我们提出了一个自主软件原型，它可以展示和测试不同规划人员和执行人员在有限的人类干预下执行复杂、以科学为中心的任务的能力。原型使用分层效用模型，用于最大化预期的科学回报量以及地面施加的任务目标数量。我们展示了该系统如何处理复杂太空任务中预期的一些自主任务，例如决策、现场数据采集和分析、数据优先级排序、资源管理和故障响应处理（无论是在模拟中还是在实际硬件上）。通过几个基于场景的实验，我们展示了不同的规划人员和执行人员如何应对欧罗巴着陆器任务概念的挑战。我们还展示了该系统可以与硬件原型配合使用，进行自主现场测试。
FECM氢计划R＆D概述 净零微电网程序 国家可再生能源实验室历史：1977-2016 推进集中太阳能电源的HelioStat技术的路线图 igiugig的可持续性之旅 电池电极的机器学习驱动的高级表征 冬季2023太阳能行业更新 能量存储的基础 能源计划和分析的数据和工具 朝着陆基风力涡轮机叶片的高级制造：预印本 北极能量的分布式可再生能源：案例研究 子组件验证海洋能源高级材料项目的复合关节 离岸混合能源系统 美国海上风能的供应链路线图 地热技术办公室增强了地热分析：预印本 高级分布式能源资源管理的测试床和控制解决方案 从越南工业园区太阳能光伏和电池储能的技术经济分析中学到的教训 在电力系统中集成可变的可再生能源 2023春季太阳能行业更新 技术成本和价值的作用
• $8B for at least four regional clean hydrogen hubs • $1B for electrolysis research, development and demonstration • $500M for clean hydrogen technology manufacturing and recycling R&D • Aligns with Hydrogen Shot priorities by directing work to reduce the cost of clean hydrogen to $2 per kilogram by 2026 • Requires developing a National Hydrogen Strategy and Roadmap President Biden Signs the Bipartisan Infrastructure Bill on 2021年11月15日。照片来源：肯尼·霍尔斯顿/盖蒂图像