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加拿大航空航天相关行业指南 - DTIC
空军系统司令部联络处设在渥太华，其职责之一是了解加拿大工业的最新能力和趋势，并向美国空军研发部门提供这些信息。本指南是为了实现这一目标而预先编写的。它提供了 184 家表示有兴趣与美国空军做生意的公司的描述性数据。所有信息均由各公司提供。引导新条目的是加拿大外交部。这是通过报纸、杂志以及与加拿大政府各部门的联系获得的。本指南介绍了加拿大航空航天工业的代表性横截面。 o 加拿大外交部出版的《面向全球市场的通信产品》。加拿大在航空航天、通信、电子和航天领域有着巨大的工业承诺。正如人们所预料的那样，这些行业主要集中在安大略-魁北克走廊，从温莎延伸到多伦多和渥太华，终止于蒙特利尔。其他具有不断扩大的工业基础的地区包括温尼伯（曼尼托巴省）、埃德蒙顿-卡尔加里（阿尔伯塔省）和温哥华（不列颠哥伦比亚省）地区。魁北克省和哈利法克斯（新斯科舍省）地区也为加拿大的工业能力做出了重大贡献。与本指南的其他版本一样，第四版没有
单元 — I — 航空航天应用的传热技术 — SAE1306
参数 尺寸 单位 质量 M 千克，kg 长度 L 米，m 时间 T 秒，s 温度 Ϫ 开尔文，K，摄氏度 速度 L/T 米/秒，m/s 密度 ML –3 千克/米 3 力 ML –1 T –2 牛顿，N = 1 千克·米/秒 2 压力 ML 2 T –2 N/米 2 ，帕斯卡，Pa 能量，功 ML 2 T –3 Nm，= 焦耳，J 功率 ML 2 T –3 J/s，瓦特，W 绝对粘度 ML –1 T –1 Ns/米 2 ，Pa-s 运动粘度 L 2 T –1 米 2 /s 热导率 MLT –3 Ϫ –1 W/mK，W/mo C
ASEN 5335，航空航天环境：教学大纲
航空航天环境是 RSESS 重点领域的核心课程，旨在向您介绍近地空间环境及其对航天器、通信系统、宇航员等的影响。从事空间技术或应用的航空航天工程师需要对环境有广泛的了解，以便适当地设计他们的航天器。但更一般地说，任何对太空充满热情的人都会对了解太空环境的不同区域、它们如何相互耦合和影响以及它们如何影响我们的日常生活感兴趣。我们将“近地”空间环境定义为受太阳影响的环绕地球的空间区域，也是我们大多数卫星运行的地方。因此，本课程重点介绍环绕地球的空间环境——不要指望了解太阳系、星系、行星际空间等。但是，我们将研究其他行星周围的环境，以便与地球进行比较，例如“近木星”空间环境。近地空间环境从地球表面一直延伸到弓形激波，弓形激波是磁层的外边界。在这个环境中，有不同的重叠区域：由中性分子和原子组成的大气层；电离层，大气中的气体被电离；等离子层，气体完全电离并被困在地球磁场中；以及辐射带，其中包含高能电子和质子。这些区域受到地球磁场的影响，而该磁场占主导地位的区域称为磁层。磁层内有不同种类的粒子、不同的电流以及各种复杂的等离子体和电磁波。此外，环境中还包含我们太阳系中的尘埃和流星体，以及我们直接负责的航天器和轨道碎片。在本课程中，我们将了解每个区域、它们存在的原因以及它们对航天器、宇航员和社会各个方面产生的积极和消极影响。它们对航天器和宇航员有电和辐射影响；对 GPS 和其他航天器的通信信号有影响；磁场扰动对地面有影响；尘埃和流星体对航天器有影响；等等。本课程分为多个模块，涵盖太空环境的每个区域，每个模块大约持续两周。在每个模块中，将阅读指定
北京航天时代光电有限公司（ATOE）
“中国航天科技集团是中国航天领域的主要承包商之一。它是一家大型国有企业，拥有许多研发设施和子公司。中国航天科技集团多年来一直参与由英国贸易投资署和中国商务部 (MofCOM) 组织的中英航天工作组，预计将成为最近成立的航天分工作组的主要参与者，该分工作组将于今年 7 月在英国首次举行会议。（格拉斯哥英国航天会议。）
航空航天工业中的数字孪生：简单介绍
摘要 数字孪生 (DT) 主要是任何可想象的物理实体的虚拟复制品，是一项具有深远影响的高度变革性技术。无论是产品开发、设计优化、性能改进还是预测性维护，数字孪生都在通过多种多样的业务应用改变各个行业的工作方式。航空航天业（包括其制造基地）是数字孪生的热衷者之一，他们对数字孪生的定制设计、开发和在更广泛的运营和关键功能中的实施表现出前所未有的兴趣。然而，这也带来了一些对数字孪生技术的误解，以及对其最佳实施缺乏了解。例如，将数字孪生等同于智能模型，而忽略数据采集和可视化的基本组成部分，会误导创建者构建数字影子或数字模型，而不是实际的数字孪生。本文揭示了航空航天界和其他领域数字孪生技术的复杂性，以消除影响其在安全关键系统中有效实现的谬误。它包括对数字孪生及其组成元素的全面概述。阐述其特征性的最新组成以及相应的局限性，航空航天领域未来数字孪生的三个维度，第三
航天/航空航天飞行器先进制导与控制算法综述
在过去的几十年里，航天/航空航天飞行器的先进制导与控制 (G&C) 系统的设计受到了全世界的广泛关注，并将继续成为航空航天工业的主要关注点。毫不奇怪，由于存在各种模型不确定性和环境干扰，基于鲁棒和随机控制的方法在 G&C 系统设计中发挥了关键作用，并且已经成功构建了许多有效的算法来制导和操纵航天/航空航天飞行器的运动。除了这些面向稳定性理论的技术外，近年来，我们还看到一种日益增长的趋势，即设计基于优化理论和人工智能 (AI) 的航天/航空航天飞行器控制器，以满足对更好系统性能日益增长的需求。相关研究表明，这些新开发的策略可以从应用的角度带来许多好处，它们可以被视为驱动机载决策系统。本文系统地介绍了能够为航天/航空航天飞行器生成可靠制导和控制命令的最先进的算法。本文首先简要概述了航天/航空航天飞行器的制导和控制问题。随后，讨论了有关基于稳定性理论的 G&C 方法的大量学术著作。回顾并讨论了这些方法中固有的一些潜在问题和挑战。然后，概述了各种最近开发的基于优化理论的方法，这些方法能够产生最佳制导和控制命令，包括基于动态规划的方法、基于模型预测控制的方法和其他增强版本。还讨论了应用这些方法的关键方面，例如它们的主要优势和固有挑战。随后，特别关注最近探索 AI 技术在飞行器系统最佳控制方面的可能用途的尝试。讨论的重点说明了航天/航空航天飞行器控制问题如何从这些 AI 模型中受益。最后，总结了一些实际实施考虑因素以及一些未来的研究主题。
使用治疗的石墨烯空调的开发...
e，频段G基本上是非分散性的，而与双共振过程有关的峰具有其频率和强度（与频带G相关），取决于激光能量。在二阶频谱中，主线为：2450 cm-1，2705 cm-1（g'），2945 cm-1（d+g），3176 cm-1（2g）和3244 cm-1（2d'）。g频段也起源于双共振过程，但归因于二阶扩散，这涉及与两个声子的相互作用（Antunes，2006； Malard，2009）。例外，只有NV和GOG样品显示出更为明显的峰值至约3250 cm-1，指的是2D频段'。
AI驱动的无人驾驶汽车的多学科概念设计
本文基于人工智能驱动的分析模型，为无人机的多学科概念设计框架提供了一个多学科的概念设计框架。这种方法利用了驱动的分析模型，其中包括空气动力学，结构质量和雷达横截面预测，以将定量数据带到初始设计阶段，从而从各种优化的概念设计中选择了最合适的配置。由于设计优化周期，为以后的设计活动提供了更准确的翼，尾部和机身等关键组件的初始尺寸。同时，生成的结构可以通过设计迭代中的反馈循环实现更合适的设计点选择。因此，除了降低设计成本外，这种方法在整个设计过程中还具有很大的时间优势。
