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虚拟发电厂——商业化起飞之路
本报告面向各种利益相关者，他们可以帮助加速虚拟发电厂 (VPP) 的起飞。对于不熟悉 VPP 的受众，本报告旨在建立对其价值主张以及目前使用的相关商业模式和技术的基础理解。对于更有经验的受众，本报告旨在催化和组织能源部、州和国家监管机构、政策制定者、公用事业、ISO/RTO、企业、研究组织、倡导团体等围绕起飞挑战和潜在解决方案的对话。基于本报告，未来的努力可以包括近期、无悔的行动以及制定更详细、更长期的路线图，以快速、安全、公平和经济高效地部署 VPP。
出口主导的班班季型经济起飞
这项研究开发了一个开放经济学的班班甲米增长模型，内源性起飞，以探索出口对从停滞变为创新驱动增长的经济过渡的影响。我们发现，较高的出口需求提高了就业水平，这会导致更大的市场规模和更早的起飞以及更高的过渡增长率，但对长期经济增长没有影响。这些理论结果与经验证据相吻合，即我们使用越野小组数据记录了出口对经济增长的积极作用变小，因为随着国家变得更加不断变化，最终消失了。我们还将模型校准到中国的数据，并发现其出口份额从1978年的4.6％增加到2006年的36％，导致快速增长加速，但是2007年以后的出口下降会导致增长减速持续到最近。©2023 Elsevier B.V.保留所有权利。
影响飞机起飞及平稳飞行的因素分析
飞机着陆是飞行的最终阶段，飞机从 15 米的高度慢速飞行，着陆后完全停下来，然后在跑道上滑行 [4]。着陆是飞行中最困难的阶段，要求飞行员具备非常高的驾驶技能 [1]。着陆是通过减速并下降到跑道来完成的。减速是通过使用襟翼、起落架或减速板减少推力和/或产生更大阻力来实现的。飞行的起飞过程可分为两个主要阶段 - 加速和起飞。这两个阶段又由其他某些子阶段划分。航空工业的进步现已达到所有这些阶段都可以在没有飞行员参与的情况下进行的地步，即使用自动驾驶系统。在民航中，无人系统仍被谨慎使用，主要仅在水平飞行阶段使用，并且仍由机组人员控制。不过，主要是由经验丰富的飞行员执行着陆过程。由于着陆时所有动作的复杂性和危险性，根据统计，此阶段被认为是最危险的阶段 [2]。这项工作的目的是分析影响地面路径长度的因素，并开发一种系统，该系统可以在飞机着陆后完全自动停止飞机，或者至少帮助飞行员确定剩余的制动距离，以防止危险情况。开发的系统和方法将提供信息
飞机起飞和着陆影响因素分析
飞机着陆是飞行的最终阶段，飞机从 15 米的高度缓慢飞行，着陆后完全停止，然后在跑道上滑行 [4]。着陆是最困难的飞行阶段，要求飞行员具备非常高的驾驶技能 [1]。着陆是通过减速并下降到跑道来完成的。减速是通过减少推力和/或使用襟翼、起落架或减速板产生更大的阻力来实现的。飞行的起飞过程可分为两个主要阶段 - 加速和起飞。这些阶段由其他某些子阶段划分。航空工业的进步现在已经达到了所有这些阶段都可以在没有飞行员参与的情况下进行的程度，即使用自动驾驶系统。在民航中，无人系统仍被谨慎使用，主要仅在水平飞行阶段，并且仍由机组人员控制。然而，主要是经验丰富的飞行员执行着陆过程。由于着陆时所有动作的复杂性和危险性，根据统计，此阶段被认为是最危险的阶段 [2]。这项工作的目的是分析影响地面路径长度的因素，并开发一种系统，该系统可以在飞机着陆后完全自动停止飞机，或者至少帮助飞行员确定剩余的制动距离，以防止危险情况。开发的系统和方法将告知机组人员剩余的制动距离。系统计算包括跑道的剩余长度，以飞机配备的系统的输出信号为基础 [3]。系统还考虑了各种因素，例如天气条件 [7]、刹车和轮胎状况、刹车率、减速统计、特定飞机的空气动力学特性 [5, 9]、控制方法 [12] 等。本文分析了飞机的刹车距离。根据事故统计，开发一种能够控制飞机着陆后和起飞期间刹车距离的自动化装置非常重要 [2]。该装置能够随时计算必要的制动力，以合理使用飞机的刹车系统，最大限度地延长轮胎和刹车的磨损，确保乘客安全并排除飞行员失误的可能性 [6]，以及用各种材料制成的元件和结构的强度 [8, 10, 11]。
商业起飞之路：碳管理
本报告是作为美国政府机构赞助的工作的记录而编写的。美国政府及其任何机构或其任何雇员均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做任何明示或暗示的保证，也不承担任何法律责任或义务，也不表示其使用不会侵犯私有权利。本文中以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、流程或服务并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构对其的认可、推荐或支持。本文中表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
风速控制和障碍物清除限制起飞...
为了确保在发动机严重失效的情况下飞行安全，商用飞机必须按照 14 CFR § 25.121 的规定达到最低爬升梯度。这些规定的爬升梯度与许多起飞程序中严格的起飞最低标准不相称；许多从布满障碍物的机场起飞的重型飞机被迫绕过障碍物，因为它们的发动机失效爬升梯度远低于安全飞越所需的值。在这里，我们研究了逆风或顺风的存在如何影响模拟 10 节逆风或顺风的发动机失效障碍物清除。我们发现，对于较轻的起飞重量和较低的爬升速度，飞机轨迹对风的敏感度更高。在合理的飞行重量下，实际风可能会消耗掉 FAA 的整个“总净”飞行路径安全裕度。同时，我们看不出任何理由为什么风速责任应该影响选择延长第二段的起飞。
垂直起飞和着陆的开发和测试...
1。简介一般而言，飞机可以分为两类：固定翼和旋转翼，既有优点和缺点。传统固定翼航空车的空气动力学在[1]中介绍，[2-4]中的传统旋转飞机在[1]中提供。关于物体的空气动力学，它受两个主要力的影响：升降和拖动。升力作用于相对风，并反对另一种称为重量的力。阻力与相对风平行，并反对称为推力的力。固定翼航空车的运行取决于有足够的起飞跑道的可用性，这导致了该地点的关键选择。另一方面，这种平台的飞行范围明显长于旋转翼航空车提供的时间。在[3,4]中，有关影响旋转空中的空气动力学的更详细的研究
碳管理——商业起飞之路
本报告是作为美国政府机构赞助的工作的记录而编写的。美国政府及其任何机构或其任何雇员均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做任何明示或暗示的保证，也不承担任何法律责任或义务，也不表示其使用不会侵犯私有权利。本文中以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、流程或服务并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构对其的认可、推荐或支持。本文中表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
使用数据驱动的机器学习的锂离子电池用于电动垂直起飞和降落飞机的预后
电池的健康管理是采用电动垂直起飞和起飞车辆（EVTOLS）的关键推动力。目前，很少有研究考虑EVTOL电池的健康管理。EVTOL的电池电池的一个不同特征是，与汽车所需的电池放电率相比，在起飞和降落期间的放电率明显更大。此类排放方案有望影响电池的长期健康。本文提出了一个数据驱动的机器学习框架，以估计在不同的飞行条件下的健康状况和使用的EVTOL电池的剩余时间，并考虑了EVTOL的整个飞行配置文件。考虑了三个主要特征，以评估电池的健康：充电，排放和温度。这些特征的重要性也被量化。考虑到飞行前的电池充电，执行了针对健康和剩余的千篇一律预测任务的选择。结果表明，在预测电池最先进和剩余的少年时，与放电相关的功能确实具有最高的重要性。使用几种机器学习算法，可以通过随机的森林回归和极端的梯度提升来很好地估计电池最先进的和剩余的寿命。