(1) 需要客舱连接。对于 Global 7500 飞机,还使用飞机通信寻址和报告系统 (ACARS)。(2) 飞行中发动机通知仅适用于 Global 7500 飞机和 Global Vision 飞机。(3) CRC 仅在您允许的情况下访问数据。(4) 列出的可选服务功能需额外收费。(5) 需支付安装费用。已选择的服务将收取年度订阅费。(6) Global 7500 飞机交付时已预装 Smart Link Plus 盒。
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6“ NASA在发布和飞行过程中如何使用高速摄像机”,访问2024年5月18日,https://www.photonicsonline.com/doc/how-nas-nasa-use-high-shigh-shigh-speed-cameras-cameras-cameras-cameras-during-launch-launch-inch-inch-inch-ing-inch-inch-inch-flight-0001。7“ apollo.photechnqs4.pdf”,2024年7月18日访问,https://www.nasa.gov/wp- content/uploads/static/static/static/static/history/alsj/apollo.photechnqs4.pdf。8“在太空飞行中使用GPS?9“使用机载无线电发射机的高级速度跟踪”,加利福尼亚州的火箭组织(博客),2015年4月18日,https://rocstock.org/learn/advanced/advanced/advanced-racking-racking-usish-usish-usis-rack-inboard-onboard-onboard-onboard-radio-radio-transmitters/。
摘要:减少航空排放很重要,因为它们有助于空气污染和气候变化。已经提出了几种可能减少生命周期排放的替代航空燃料。燃料的比较生命周期评估(LCA)对于检查单个燃料很有用,但是系统范围的分析仍然很困难。因此,诸如车队组成,性能或排放等系统特性以及在替代燃料下对它们的变化只能在LCA中部分解决。通过将地理空间燃料和排放模型(Aviteam和LCA)整合在一起,我们可以评估在210 000个较短的拖拉飞行中,在范围内使用替代航空燃料的缓解潜力。在乐观的情况下,液体氢(LH2)和电力燃料燃料在用可再生电力产生时,使用GWP100公吨进行评估时,可能会将排放量减少约950 GGCO 2 EQ,并在所有飞行中包括非CO 2的影响。缓解电势从较短的航班的44%到较长航班的56%。替代航空燃料的缓解潜力受到短暂的气候强迫和额外的燃料需求以适应LH2燃料的限制。我们的结果强调了将系统模型整合到LCA中的重要性,并对从事航空和运输部门进行气候变化的研究人员和决策者具有价值。关键字:ADS-B,航空排放,生命周期评估,LCA,替代航空燃料,SAF,飞行燃料消耗模型
介绍了改进飞机识别和轨迹预测方法的技术。这项工作是对高级跟踪器的扩展,它使用平移和姿态数据来提高轨迹跟踪和预测的准确性。这项工作中的新扩展涉及基于曲率半径估计器的新跟踪算法的开发、在预测间隔期间使用基于回归的人工测量以及基于远程轨迹测量的被跟踪车辆的飞机识别技术的开发。该程序使用在训练飞行中获得的 F-14A、AV-8B 和 A6 飞机的实际位置和姿态轨迹数据进行评估。
数字设计还能够更准确地确定多个返回的来源,从而消除高度解决方案中的歧义。此功能允许 LRA-2100 识别每个目标并报告最佳结果。它允许 LRA-2100 拒绝来自飞行中飞机持续超过 2.5 秒的错误高度返回以及来自其他地面结构(例如着陆灯、桥梁和立交桥)的错误高度返回。此功能显著减少了由于从一个无线电高度计到另一个无线电高度计的变化而导致的自动驾驶仪断开连接的发生。
摘要 — FlightGoggles 是一款用于感知驱动机器人车辆的逼真传感器模拟器。FlightGoggles 的主要贡献有两个方面。首先,FlightGoggles 使用摄影测量生成的图形资产提供逼真的外部感受传感器模拟。其次,它还能够结合 (i) 实时在计算机上生成的合成外部感受测量和 (ii) 在运动捕捉设施中飞行中的车辆在运动中生成的车辆动力学和本体感受测量。FlightGoggles 能够模拟飞行中的自动驾驶汽车周围的虚拟现实环境。当飞行器在 Flight-Goggles 虚拟现实环境中飞行时,外部感应传感器会实时合成渲染,而所有复杂的外部动力学则通过飞行器的自然交互有机生成。FlightGoggles 框架允许研究人员通过避免估计复杂且难以建模的交互(如空气动力学、电机力学、电池电化学和其他代理的行为)来加速开发。使用逼真的外部感应传感器模拟进行飞行器在环实验的能力促进了新的研究方向,例如在障碍物丰富的环境中快速敏捷的自主飞行、安全的人机交互和灵活的传感器选择。Flight-Goggles 已被用作选拔 AlphaPilot 自主无人机竞速挑战赛中晋级的九支队伍的主要测试。我们调查了顶级 AlphaPilot 团队的方法和结果,这些方法和结果可能具有独立意义。
目前正在开发几种可在飞行中部署的变形无人机系统,用于执行各种任务。成功在飞行中部署这些飞机的关键是,它们在潜在的高度动态过渡阶段之后进入稳定且可控的飞行阶段,且不超过结构限制。本研究的目的是开发一种新的基于物理的方法,该方法可用于评估在哪些飞行条件下可以安全部署无人变形飞机,包括稳定性、可控性和动态飞行载荷。该方法基于部署阶段的蒙特卡罗模拟和多体动力学仿真模型。作为测试案例,Dash X UAV 结合不同的部署场景进行分析。要改变的参数是初始飞行条件,例如机身角速率和变形策略。该模型通过部署状态下的一组有限的飞行测试数据进行验证。给出了具有高度动态过渡阶段的安全部署的飞机运动和载荷示例结果。介绍了构建稳定性极限和部署载荷包络线的过程。部署载荷包络线是通常用于结构设计的 V-n 图的自然延伸。稳定性极限可用于确定无人机可以安全部署的操作极限,而不会出现进入不稳定或不可控飞行状态的风险。最终,该方法可用于支持飞行中可部署变形无人机的设计和相关操作程序。事实证明,Dash X 无人机可以在现实条件下以可接受的结构载荷安全部署。