条件。完成本课程后,学生将能够在各种模拟飞行环境中应用知识、技能和程序。此外,完成本课程的学生将有机会继续学习航空 II:高级飞行,在那里他们将继续投入时间为 FAA 私人飞行员笔试做准备。本课程的标准与田纳西州英语语言艺术和技术科目读写能力共同核心州立标准以及田纳西州数学共同核心州立标准一致。* 学习申请计划这是航空飞行学习计划中的第二门课程。有关全面实施该计划的好处和要求的更多信息,请访问运输、配送和物流网站 http://www.tn.gov/education/cte/TransportationDistributionLogistics.shtml。课程标准安全
间接雷击工程需要尽早分配重量和空间,以便在注重重量的复合系统程序中进行保护。本说明试图定义飞行环境并提供将其扩展到任何大小的系统的工具。根据 IN615 中的发现,标准中的波形 5A (WF5A) 已更改为波形 4 (WF4)。所有其他分配都会受到影响,因为更多的高频穿透内部导体,而较少穿透外部导体。雷击组件 A、D 和 H 具有大约相同的 dI/dt 和相同的 2MHz 以上频谱,因此它们将激发相同水平的波形 2 导数激励和波形 3 谐振激励。设计指南有助于满足要求。
空军将 PE 定义为机组人员或其他人因飞行环境而经历的任何伤害、疾病或异常生理状况。1 根据空军手册 91-223,机组人员可能经历七种 PE 子类型。2 表 1 描述了空军定义的七种 PE 子类型的每种情况。机组人员在经历 PE 时可能表现出的症状示例包括头晕、四肢刺痛和反应迟钝。这些症状会妨碍机组人员安全有效地飞行。为了编写本报告,我们根据空军手册 91-223 定义的所有七种 PE 子类型定义了 PE 数据。我们根据所有七种 PE 子类型(而不仅仅是缺氧样事件)向空军安全中心 (AFSEC) 请求了 PE 数据。向国会报告的 PE 信息仅包括缺氧、过度换气和换气不足。
风洞是一种用于空气动力学测试的实验装置,空气通过不同面积的管道吹入或吸入,其目的是模拟与飞行环境不同的气流条件。它提供了一个条件环境来测试空气动力学体,以提取控制流动的许多参数。风洞实验不仅限于飞机,还用于汽车、直升机、航天器再入、高层建筑和摩天大楼设计。风洞可以在从亚音速(M < 0.4)到高超音速(M > 5)[1] 的所有速度下运行。它们根据气流方向、测试段大小等进行分类。其中,开路风洞是本研究中的热门话题。开路采用周围空气作为流体介质。任何飞行器的空气动力学设计所需的主要数据来源是 CFD、风洞试验以及飞行试验,这些试验通常采用简化的几何模型 [11]。决定空气动力学作为一门科学的成功及其广泛应用的关键研究方法
风洞是一种用于空气动力学测试的实验装置,空气通过不同面积的管道吹入或吸入,其目的是模拟与飞行环境不同的气流条件。它提供了一个条件环境来测试空气动力学体,以提取控制流动的许多参数。风洞实验不仅限于飞机,还用于汽车、直升机、航天器再入、高层建筑和摩天大楼设计。风洞可以在从亚音速(M < 0.4)到高超音速(M > 5)[1] 的所有速度下运行。它们根据气流方向、测试段大小等进行分类。其中,开路风洞是本研究中的热门话题。开路采用周围空气作为流体介质。任何飞行器的空气动力学设计所需的主要数据来源是 CFD、风洞试验以及飞行试验,这些试验通常采用简化的几何模型 [11]。决定空气动力学作为一门科学的成功及其广泛应用的关键研究方法
客观衡量人类表现的能力很难被夸大,特别是在学习过程中的教员和学生关系中。在这项工作中,我们利用航空领域作为复杂任务工作量诱导的替代品,研究认知负荷的自动分类。我们使用混合虚拟和物理飞行环境,使用 HTC Vive Pro Eye 和 E4 Empatica 提供一套生物识别传感器。我们创建并评估多个模型。我们利用深度学习的进步,例如生成学习、多模态学习、多任务学习和 x 向量架构,对 40 个受试者的多个任务进行分类,包括三种受试者类型——飞行员、操作员和新手。我们的认知负荷模型可以自动评估与受试者、受试者类型和飞行机动(任务)无关的认知负荷,准确率超过 80%。此外,这种方法通过从五名试飞员在 C-17 飞机上进行两次测试和评估飞行收集的实飞数据得到验证。
活动 (IVA) 太空服。本文介绍了为对 IVA 太空服进行人体评级而进行的测试和分析,包括在高保真飞行环境中的人体测试,以及氧气兼容性评估 (OCA) 的摘要,以及对我们的自动压力调节系统 (APReS) 的机制审查。机构审查委员会 (IRB) 批准的我们的太空服防水测试于 2018 年 4 月在康涅狄格州格罗顿的 Survival Systems 进行,包括 12 名测试对象和从降落伞和太空舱中逃生的场景,与综合太空飞行服务合作。IRB 批准的微重力飞行测试继续进行,这是我们与加拿大国家研究委员会 (NRC) 合作的第 4 年,也是与综合太空飞行服务合作。与 NRC 一起完成了四次微重力飞行,在加压操作中使用了我们的 IVA 太空服。我们与 NASA JSC 签订的太空法案协议 (SAA) 支持马歇尔太空飞行中心 (MSFC) 的工程师进行的 OCA,以及与 MSFC 工程师对我们的自动压力调节器的物理审查。我们的压力服的织物焊接强度测试是在东北大学的协助下进行的。
公共和商业航天行业正在计划持续时间更长、距离更远的太空任务,包括建立可居住的月球基地和载人火星任务。为了支持独立于地球的科学和医疗操作,此类任务可以利用人工智能和机器学习模型来协助机组人员的医疗保健、航天器维护和其他关键任务。然而,在地球和太空之间传输大量数据以进行模型开发会消耗宝贵的带宽,容易受到通信中断的影响,并可能危及机组人员的安全和数据隐私。联邦学习可以在保持数据原位并仅传输模型参数的同时进行模型训练。在这项工作中,我们提出了一个灵活、有弹性的联邦学习框架,可在地球和国际空间站之间安全地传输模型更新。2024 年 3 月 15 日,该框架率先在太空飞行环境中部署联邦学习,使用真实的生物医学研究数据和合成生成的数据在地球和国际空间站之间训练分类器模型。
一直致力于提供增强培训的方法,同时大幅降低成本。虽然已经取得了一些进步,但最近立体摄像机、头戴式显示器和运动跟踪等高性能硬件的进步弥补了以前方法中遇到的技术差距。此外,这些技术现在已可商用现货 (COTS) 供应,成本比十年前低得多。使用这种新的低成本硬件,Systems Technology, Inc. (STI) 开发了 Fused Reality® Flight,这是一种基于 STI 专利 Fused Reality® 技术的混合现实解决方案,用于飞行中飞行员评估和培训。在为 NASA 进行的成功的飞行 Fused Reality® 演示的基础上,当前的飞行系统应用了新的低成本 COTS 硬件来创造飞行体验,允许将包括其他飞机在内的虚拟物体放置在驾驶舱窗外,作为通过头戴式显示器观看的虚拟和现实世界视频场景的一部分。飞行员通过虚拟平视“显示器”保持态势感知。此外,组合视频图像支持对实际驾驶舱仪表和接收器的扫描。本文介绍了混合现实模拟解决方案在飞行环境中的应用。