温尼伯分会飞行计划 飞行员的平均年龄正在增长,这已不是什么秘密,主要是因为年轻一代无法腾出驾驶飞机所需的资金。虽然有很多人对此感兴趣,但在孩子们完成学业并还清抵押贷款之前,很难证明飞行员培训和飞机所有权的支出是合理的。去年,我们的马尼托巴地区总监 Jill Oakes 组织了大约 700 名女性首次驾驶飞机。下一步是让其中许多人通过地面和飞行学校的培训获得执照。此时,很明显,租赁是一种昂贵的选择,它让新飞行员受到严格控制,靠近家乡机场。该项目濒临夭折。在该国许多地方,人们的反应是:“我支付了我的飞行费用,你可以支付你的飞行费用。”相反,在温尼伯发生的事情是,Jill Oakes 和她的丈夫 Rick Riewe 决定为这些新飞行员承担飞机费用。分会提供机库,当地 AME 同意进行维护工作。然后向供应商征集捐款。分会成员收到一份报名表
• 低空飞机可能会在未经警告的情况下侵入作业空域。由于四轴飞行器的视觉特征较低,有人驾驶飞机可能无法及时发现并避开,从而防止碰撞。为了最大限度地降低不必要的风险,飞行器操作员应在低空交通量大的地区采用安全的航线高度。如果低空飞机意外接近任务区域: • 估计侵入飞机高度 • 如果飞机处于或低于飞行器高度,则爬升
摘要 - 在非驾驶飞机(UAV)的动态和不断变化的领域中,最重要的重要性在于保证弹性和清醒的安全措施。这项研究强调了实施零信托架构(ZTA)的必要性,以增强无人机的安全性(UAVS)的安全性,从而脱离了可能暴露于脆弱性的传统外围防御能力。零信任体系结构(ZTA)范式需要一个严格且连续的过程来验证所有网络实体和通信。我们方法在检测和识别非驾驶飞机(UAV)方面的准确性为84.59%。这是通过在深度学习框架内利用射频(RF)信号来实现的,这是一种独特的方法。精确的标识在零信任体系结构(ZTA)中至关重要,因为它决定了网络访问。此外,使用可解释的人工智能(XAI)工具,例如Shapley添加说明(SHAP)和局部可解释的模型 - 不合Snostic解释(LIME),这有助于改善模型的透明度和可解释性。遵守零信任体系结构(ZTA)标准可以确保无人驾驶汽车(UAV)的分类是可验证且可理解的,从而增强了无人机领域内的安全性。索引术语 - 零信任体系结构,无人机检测,RF信号,深度学习,塑造,石灰,可解释的AI,空域安全
Vertical 正在寻求做一件以前任何企业都未成功做过的事情——开发一种专门用于为商用飞机供电的高性能电池系统。Vertical 与牛津大学和伦敦大学学院的电化学创新实验室合作,生产出了一种重量轻、峰值功率可达 1.4MW 且充电速度快的电池。该电池系统于 7 月随 Vertical 最新的全尺寸 VX4 原型机一同亮相,标志着其首次在有人驾驶飞机上使用。
- 飞机的二氧化碳减排和燃料/能源效率 - 静音推进发动机 - 替代推进发动机 - 无人驾驶飞机的空中交通管理 - 自动驾驶飞机 - 网络防御和安全应用 - 相关培训和服务 正如国外许多案例所表明的那样,这些新技术是由大学、研究界和航空业的高技能人才推动的。这样的行动推动了创新。因此,通用航空是支持创新及其对新机动性的潜在影响的理想选择。我们的飞行员和飞机拥有者社区喜欢加入并为这一创新运动做出贡献。
满足 VLL 交通需求,遵循 VLL 空域结构、容量、运营要求和程序。 根据无人机操作类型和与给定 VLL 空域相关的服务水平,维持无人机交通安全有序流动。 将无人机与其他无人机和有人驾驶飞机以及恶劣天气条件等其他危险分开。 根据需求,根据运营阶段,促进相关运营参与者的态势感知。 通过采取与情景相称的应急措施,减轻 RPA 失控危险发展为运营危害(从异常到紧急状态)。 通过构建通信和协调技术层来实现上述所有功能。
在非管制空域,有人驾驶交通的密度较低,因此与无人驾驶交通相遇的风险较低;而在管制空域,有人驾驶交通的密度较高,相关风险也较高。这就是为什么监管框架在非管制空域建立有人驾驶/无人驾驶融合,在管制空域建立有人驾驶/无人驾驶隔离。在管制空域,唯一负责管理空域的实体是 ATC。在非管制空域,此类实体不管理空域,因此需要确保有人驾驶飞机不会靠近 U 空间中的无人机,并且 USSP 将向 UAS 操作员提供安全信息。
美国国防部 (DOD) 计划花费约 1.66 万亿美元来开发其现有的武器系统组合。1 这些武器对于维持我国的军事优势和威慑力至关重要。它们在需要时发挥作用很重要,但网络攻击可能会阻止它们发挥作用。网络攻击可以针对任何依赖软件的武器子系统,可能导致无法完成军事任务甚至造成生命损失。由软件启用的功能示例(可能容易受到攻击)包括打开和关闭系统、瞄准导弹、维持飞行员的氧气水平以及驾驶飞机。攻击者可能会操纵这些系统中的数据,阻止组件或系统运行,或导致它们以不良方式运行。