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World File Search System翼展
无尾飞机
• 将机翼前缘向后掠，无论是后掠翼还是三角翼，并减小外翼部分的迎角，使其作用更像传统的尾翼稳定器。如果沿着外翼部分的翼展逐渐这样做，则称为翼尖后掠。机翼的外翼部分现在充当传统的尾翼，在平飞时，飞机应进行调整，使翼尖不产生任何升力：它们甚至可能需要提供一点下推力。这会降低机翼的整体效率，但对于许多设计（尤其是高速设计）而言，与传统稳定器相比，阻力、重量和成本的降低可以抵消这一影响。这种方法是由英国飞行员 JW Dunne 在 20 世纪初开发的，但直到喷气时代才得到广泛使用。自 Dunne 以来，这种方法通过使用低或零俯仰力矩翼型得到了增强，例如在 Horten 系列滑翔机和战斗机中看到的。
高空长航时容错控制
摘要：高空长航时 (HALE) 飞机由极轻的结构、大翼展和大纵横比组成。这些特性的组合导致飞机系统具有独特的动态行为，其特点是结构和刚体特征模态的强烈相互作用。这些特性对此类飞机的飞行控制算法的稳健性和容错性提出了特定要求。控制系统必须能够让飞机安全地沿着定义的轨道飞行，即使在发生故障的情况下也是如此。由于这些飞机的尺寸较大，它们通常会过度驱动，具有多个冗余控制面。本文利用这种冗余来设计容错控制系统，以确保在故障情况下实现最佳控制性能。该策略基于故障检测和隔离 (FDI) 算法来检测故障的控制面。此故障信息用于在多模型控制方法中切换到备用控制律。FDI 滤波器是使用基于零空间的设计范例设计的，而备用控制器是应用结构化 H ∞ 控制设计技术合成的。
雷恩圣雅克 - LFRN - DIRCAM
南 1 停机坪：南停车场 1：1) 1) ACFT MTOW < 5.7 t。 ACFT 最大起飞重量 < 5.7 吨。 2) 2) 最大跨度：12 m，除非经 AD 操作员批准。最大翼展：12 m，除非经 AD 运营商同意，3) 3) 出于安全原因，直升机仅允许停放在标记的 HEL 停机位上。出于安全原因，直升机只能停在标记的 HEL 岗哨上。4) 4) HEL 停车站禁止停放总尺寸大于 12 m 的直升机。禁止使用外形尺寸大于 12 m 的高能激光展位。 5) 5) 在白色虚线标出的停机坪内，ACFT 位置由飞行员自行决定：机长确保自身安全。在白虚线标记的停机坪内，停车位置由飞行员选择：CDB 确保自身安全。6) 飞机仅驻扎在南 1 个机库。6) 为位于南机库的飞机保留 1.
行为和社会科学
翼：空速的翼展？PS-052第二位温度如何影响磁体的强度？PS-053 Micro-Fast PS-054第三名音乐流派和时间估计PS-055第二瓦特瓦特瓦特瓦特瓦，冷ps-058第三名如何影响水的表面张力？PS-060大理石过山车PS-081在太阳PS-082中排名第三的第三名首位最佳绝缘体PS-083第三名，面粉PS-084第二名的力量快速而激怒！PS-085首先在电池寿命PS-086首先获得科学ps-086高影响力PS-093第三名SALT SALT的秘密舞会在ICE ps-094 ps-094第二名磁铁磁铁磁铁drop tower ps-114第二位是哪种类型的橙汁提供最多的维生素C？PS-115第二位圣牛！牛奶成塑料？PS-131第二名可食用的炼金术，包括开菲尔PS-132第三名
军用飞机湍流类别
注 1：本表中的湍流类别是根据翼展、翼面积、纵横比、锥度比、机翼后掠角等飞机因素得出的。因此，应将本表视为权威；但是，飞机的重量、空速和/或高度可能会改变其湍流类别，使其与本表中的默认值不同。原始源文件为 AFWAL-TR-81 3058。如需更新和飞机补充，请联系 AFLCMC/XZIG，DSN 785- 2299/2310。注 2：如果未列出飞机，可以进行以下保守湍流类别划分：在 FL180 或以上飞行的喷气式飞机和多引擎螺旋桨/涡轮螺旋桨飞机可视为 II 类。所有其他飞机都应视为 I 类。注 3：直升机的湍流类别主要根据机组人员的反馈确定。由于直升机的复杂性增加，固定翼飞机所用的方法不适用于直升机。注 4：CV-22 显示的飞行方面包括旋翼机翼操作，因此无法对旋翼飞行阶段（例如起飞/降落）进行客观阵风载荷计算和湍流分类。
通过基于组件的降阶模型和可解释的机器学习实现预测性数字孪生
这项工作开发了一种创建和更新数据驱动的基于物理的数字孪生的方法，并通过开发翼展 12 英尺的无人机的结构数字孪生来演示该方法。数字孪生由基于组件的降阶模型库构建，这些模型源自对飞行器在一系列原始和受损状态下的高保真有限元模拟。与传统的整体模型降阶技术相比，基于组件的方法可以有效扩展到大型复杂系统，并为快速模型自适应提供了灵活且富有表现力的框架——这两者都是数字孪生环境中的关键特性。数字孪生使用可解释的机器学习进行部署和更新。具体来说，我们使用最优树（一种最近开发的可扩展机器学习方法）来训练可解释的数据驱动分类器。在操作中，分类器将输入车辆传感器数据，然后推断模型库中哪些基于物理的简化模型最适合组成更新的数字孪生。在我们的示例用例中，数据驱动的数字孪生使飞机能够动态地重新规划安全任务，以应对结构损坏或退化。
法国2030年代空间组装结果的呈现
巴黎，2015年2月10日，法国新闻稿2030：在2月6日至11日在巴黎举行的AI上，发现35个挑战“融合IA”的挑战的结果，秘书长Bruno Bonnell，秘书长，投资中将，负责法国2030年的投资，启动了35个挑战。2月10日在大宫殿的各个序列中，在2月11日在F站的AI工作日，运营商将详细介绍这些作品。在发布两个月后，选择的35个挑战表明了他们提供针对社会问题服务的原始AI方法的能力，同时将国际生态系统围绕共同的翼展目标结合在一起。这些雄心勃勃的挑战表明了全球创新生态系统的共同仿真：它们发生在埃塞俄比亚，科特迪瓦，摩洛哥，印度，美国，加拿大，加拿大，英国，波兰，波兰，丹麦，德国，德国，法国。启动，目的是增强国际AI倡议为共同利益服务，这35项挑战旨在提高主要的技术锁定并应对大规模的社会问题：
发现35个挑战的结果
巴黎，2015年2月10日，法国新闻稿2030：在2月6日至11日在巴黎举行的AI上，发现35个挑战“融合IA”的挑战的结果，秘书长Bruno Bonnell，秘书长，投资中将，负责法国2030年的投资，启动了35个挑战。2月10日在大宫殿的各个序列中，在2月11日在F站的AI工作日，运营商将详细介绍这些作品。在发布两个月后，选择的35个挑战表明了他们提供针对社会问题服务的原始AI方法的能力，同时将国际生态系统围绕共同的翼展目标结合在一起。这些雄心勃勃的挑战表明了全球创新生态系统的共同仿真：它们发生在埃塞俄比亚，科特迪瓦，摩洛哥，印度，美国，加拿大，加拿大，英国，波兰，波兰，丹麦，德国，德国，法国。旨在增强国际AI计划为共同利益服务，这35项挑战旨在提高主要技术锁并满足大规模社会问题：
机载实验测试平台 - GNSS 内部
无人驾驶飞行器或 UAV 是一类无需人类操作员即可飞行的飞行器。它们更常见的称呼是“无人机”，这个误导性的名字掩盖了其设计和能力的多样性。无人机可以自主飞行或远程驾驶（在后一种情况下，有时被称为 RPV 或遥控飞行器），其尺寸和复杂程度范围很广。最大的无人机重达几千磅，翼展约为 100 英尺。在尺寸和能力范围的另一端是小型无人机或微型飞行器 (MAV)。它们可以小到像一只大昆虫或一只蜂鸟一样，可能是一次性的。此类飞行器在军事和执法应用中的效用是显而易见的，本文不再进一步讨论。尽管不那么明显，但无人机的许多民用应用都有令人信服的经济和社会案例，例如环境监测、林业调查、精准农业和交通基础设施检查。民用应用尚未受到太多关注，但本文重点关注的是航空电子设备的开发和测试。开发和认证用于引导、导航和控制载人飞机的安全关键应用的航空电子设备是一项昂贵且耗时的
通过预测模型和可解释机器学习设计数字孪生感知策略
这项工作开发了一种用于数字孪生的传感器放置和动态传感器调度决策的方法。数字孪生数据同化被视为一个分类问题，并使用预测模型来训练最佳分类树，这些分类树表示从观察到的数据到估计的数字孪生状态的映射。除了提供快速的数字孪生更新能力之外，生成的分类树还产生可解释的数学表示，可以查询该表示以通知传感器放置和传感器调度决策。针对 12 英尺翼展无人机的结构数字孪生演示了所提出的方法。离线训练数据是通过使用处于一系列结构状态的车辆的预测降阶模型模拟场景生成的。可以使用实验或其他历史数据进一步扩充这些训练数据。在操作中，将训练好的分类器应用于来自物理车辆的观测数据，从而使数字孪生能够快速适应结构健康的变化。在此背景下，我们研究最佳树分类器的性能，并展示它们如何从稀疏传感器测量中进行可解释的结构评估，并为最佳传感器放置提供信息。