本文提出了一种空中交通预测算法,该算法对飞机进行了观察并对其飞机类型进行了分类,估计飞机的意图和加入机场交通模式的方法,并预测飞机的未来轨迹。开发算法,使自动驾驶飞机能够安全地插入非壁炉交通模式,需要解决一些挑战。这些挑战范围从交通检测到传感器融合到自己的船舶轨迹重建。对轨迹重新载体算法至关重要的是有关操作环境中所有交通飞机的未来行为的信息。所提出的交通预测算法通过定期测量交通飞机位置和速度来生成此信息,以按速度类对飞机进行分类,估计飞机将如何接近跑道,并在跑道上构建预测的轨迹,包括未来的位置和速度。提出的算法的预测是任何下游流量测序和自己的SHIP轨迹计划例程的必要输入。使用的算法使用大约300个随机交通轨迹进行基准测试,涵盖了四个车辆重量类别和八种交通输入类型。虽然该算法可以在终端区域处理多个交通车辆,但没有预测交通交通的交互。单独处理每辆交通车辆。
代表英国 MAA 确保同等水平的保证。每个航空系统的详细细节应在 RIA 平台特定技术附件 (PSTA) 中。对于 RIA PSTA 中未详细说明的航空系统,ACM 可能是必要的,对于该航空系统,在完成正式认可程序的同时,与受雇承担 ACM 的合作伙伴国家签订一份单一服务 (sS) 实施安排 (IA) 或谅解备忘录 (MoU) 是一种替代的可接受合规方式。7. ACM 的 sS 保证安排应向 Mil CAM 提供保证,并在持续适航管理说明中详细说明。
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2024年11月6日 — 件名·规格等.单位 数量.単価.金 额.备考.モバイルディスプレイ, 航空机用.000, 000.以下6件.以下余白.合.计.000, 000.贵通知·公告江L、入札及契约心得·契约 ...
AFRP ARAMID纤维增强塑料一种基于Tri的化合物,具有钙钛矿结构,例如Bazro 3,Basno 3和Bahfo 3,短BAMO 3(M:METAR)化合物的芳香纤维纤维增强塑料的化合物。通过将这些BMO相掺入Rebco层作为杂质(人造固定中心),可以比平常获得更高的磁场特性。在PLD方法的情况下,RebCO和BMO相可以合作生长,通过沉积已提前与BMO掺杂的固体目标,并在RebCO层中形成了纳米棒形BMO相。顺便说一句,通过更改掺杂量和膜形成过程条件,可以在一定程度上更改BMO的形状和密度。 CFRP一种FRP,代表碳纤维增强塑料。 FRP是一种结合两种或多种材料的复合材料,通过将塑料(树脂)作为基础材料并将纤维添加为增强材料,可以将塑料的轻质和高成型自由结合起来,以及纤维的高刚度和强度特性。在FRP中,添加为加固材料的碳纤维称为CFRP。 FEM分析有限元法(FEM)分析。将连续对象分为有限的“元素”,使用简单的数学模型近似于每个元素的属性,并形成同时分析整体行为的方法。 FFD的电线面对面双堆叠的缩写。两条基于RE的超导电线的超导侧与焊料或类似相连。即使一根电线杆缺陷,电流也可以通过稳定层传递到另一根钢丝杆,从而增加了基于RE的超导线的产率。此外,应力中心是两条电线的中心,这使得具有高弯曲强度。 GFRP玻璃纤维增强塑料
自2018年1月1日以来,海上运输部门有义务根据MRV海事法规2监测和报告排放。根据本法规,运输公司必须为他们责任的每艘船提供监视计划,排放报告和验证报告。运输公司必须监视其每艘船,温室气体排放,燃油消耗和其他参数,例如旅行的距离,海上时间和按航行的货物进行的,以将年度数据收集到经认可的MRV MRV MARITIME验证验证的排放报告中。运输公司必须通过Thetis-MRV通过其负责任的管理当局,委员会和国旗国家的当局(以防船只悬挂成员国的旗帜),在先前的报告期(日历年)中为欧洲经济领域从事欧洲经济领域的每艘船上的船舶(ER)一份令人满意的验证的排放报告(ER)。
摘要 - 空中交通管理(ATM)系统的需求增加和复杂性需要在自动化方面取得重大进步,以确保安全和效率。人工知识(AI)和机器学习(ML)正在成为管理这种日益复杂性的有希望的解决方案,提供了增强的决策和预测能力。但是,ML模型在ATM中的有效性在很大程度上依赖于广泛的高质量数据的可用性。在许多情况下,此类数据是稀缺或不完整的,这为训练强大的模型带来了主要障碍。合成数据生成(SDG)是解决此问题的可行解决方案,从而可以创建解锁ML值求主的现实数据集。终端操纵区域(TMA)是空域的关键部分,其特征是交通密度高和轨迹类型,需要颗粒状数据才能准确地对这些情况进行建模。这项工作的主要研究目标是调查时机在产生合成的4维飞机着陆轨迹方面的适用性,能够捕获该空域中的交通模式,从而有助于分析空域约束并延迟传播。根据数据多样性,保真度和实用性评估了所得的合成轨迹。研究期间确定的主要挑战是数据类别的不平衡,这影响了模型准确捕获数据模式的能力,尤其是在较不频繁的情况下。这项工作证明了时刻在产生多种现实的轨迹方面的能力,这些轨迹难以与实际历史数据区分开。基于单独的分组生成合成数据显示了解决这些不平衡的希望,尽管这种方法对组的名称敏感。关键字 - 空气流量管理,深层生成模型,生成对抗网络,多元时间序列序列,合成数据质量评估
修订 0 日期:2018 年 3 月 22 日 初次发行 修订 1.0 日期:2019 年 3 月 22 日 重新格式化、重新编号 SEI 列表。 修订 2.0 日期:2024 年 6 月 10 日 重新格式化 SEI 列表,包括 SEI 第 1 部分和 SEI 第 2 部分。修订 1.0 中的 SEI 编号移至主题作为参考。删除:1000、1020、1280、1340、1580、1700、1880、2000、2080、2120、2260、2280、2320、2500、3040、3060、3280、3320、3400、3480、3940、3960、4020、4040、4060、4080、4140、4160、4180、4220、4240 修订:1200、1240、1360、1480、1780、1820、2140、2250、2300、 2980、3780、3920、3970 增加:往复式发动机上的双电子点火系统(参考 A-1401)、需要授权(AR)操作的必要导航性能(RNP)(参考 A-1808)、电池 - 不可充电锂电池/电池系统(参考 A-0503)、弹道降落伞系统。更新:FAA 组织名称,小型飞机标准处或 SASB 更改为政策和标准处,飞机评估组或 AEG 更改为飞机评估处或 AED。修订 3.0 日期:2024 年 11 月 4 日 删除:5 修订:17、25、39 添加:26、32 更新:重新编号列表。
由于电网大小的持续增长,传输线的抽象缺陷识别已成为确保当前传输系统正确运行的关键步骤。这项研究主要涉及当前无人机传播缺陷检测的缺点,尤其是在图像质量和其他相关问题方面。为了响应,已经提出了基于边缘计算的无人机传播缺陷检测系统。该系统采用边缘计算网络和轻巧的改进,最后,通过对实验数据的分析,验证了系统的性能和检测有效性。结果表明,用于检测绝缘体的研究模型的准确性比其他模型高0.05。该系统在检测正常绝缘体和异常绝缘子方面更有效。该系统在检测传输线图像中的误差比其他算法低0.18,与其他模型误差值相比,平均百分比误差低0.20。这表明研究中使用的系统能够改善传输线的检测,并提高了检测到的图像的质量。这是一本出色的手册,可在将来增强无人机输电线路缺陷精度。
6天前 - 防卫省大臣官房卫生督察、防卫政策局局长、防卫装备局局长(以下称“有权中止该部指定的人”。 .."),然后将其提交给政府并审查其是否符合标准。那...