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EDA启动项目旨在改善飞机中的电池健康监控
欧洲国防局（EDA）启动了一个新的研究项目Battage，旨在改善飞机电池健康的监测和预测。由意大利和比利时，希腊，荷兰和德国涉及，这项为期三年的项目着重于提高飞机电力系统的性能和安全性，尤其是在混合式飞机和无人驾驶汽车（无人机）中。
一项关于飞机外窗外窗户虚构系统的问题制定的研究
国际工程技术高级研究杂志（IJARET）第16卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。552-568，文章ID：IJARET_16_01_039在线可在线可在https://iaeme.com/home.com/home/issue/ijaret?volume=16&issue = 1 ISSN印刷：0976-6480和ISSN在线：0976-6499;期刊ID：1793-4637影响因素（2025）：28.80（基于Google Scholar引用）doi：https：//doi.org/10.34218/ijaret_16_16_01_039©iaeme Publication
飞机过滤器和面罩的机载微生物群落的宏基因组分析
机载微生物群落虽然经常因生物量低而挑战研究，但在公共卫生和病原体传播中起着至关重要的作用。通过shot弹枪宏基因组学，这项研究利用面罩和飞机舱滤清器的非侵入性空气采样来研究具有频繁人类相互作用的环境中的微生物多样性，包括医院和飞机。开发了全面的抽样和分析工作流程，并结合了环境和富集方案，以增强微生物DNA恢复和多样性分析。尽管存在生物量的局限性，但允许成功鉴定407种的优化提取方法，其中包括cutibacterium痤疮，表皮葡萄球菌，hankookensis和Radiotolerans甲基杆菌。富集加工导致更大的元基因组组装基因组（MAG）恢复和较高的抗菌耐药基因（ARG）鉴定。这些发现突出了高占用公共场所中ARG的存在，这表明监测的重要性以及在这种环境中减轻空气传播风险的潜力。这项研究证明了将环境和富集采样相结合以捕获狭窄空间中综合微生物和ARG概况的实用性，从而为在公共卫生环境中增强病原体监测提供了框架。
原位生物膜收集：对历史淹没飞机残骸的管理的影响
摘要微生物学影响的腐蚀对水下考古遗址的影响刺激了研究的最新进展，研究了微生物与历史保护之间的联系。尽管钢铁残骸地点的微生物组一直是DNA测序研究和其他学科研究的主题，但铝制飞机残骸是第二次世界大战的突出象征，尚未成为类似研究的重点。本文代表了通过描述用于从夏威夷岛附近的第二次世界大战飞机站点获得样品的生物膜收集方法来填补这一空白的初步尝试。而不是依靠代理在沉船上或破坏性抽样上的微生物生长，而是重点是一种生产力但微不足道的方法论。协议导致了四个淹没飞机残骸的原位生物膜样品成功归类。该方法被发现负担得起，时间有效且可再现，因此对于考古站点管理而言是可行的。生物膜的可行原位收集方法的发展应有助于努力评估微生物学影响与淹没飞机的腐蚀的相关性，同时可以对微生物进行纵向研究，从而可能影响现场保存。
价值驱动的系统工程方法在决策过程中处理制造，供应链和飞机设计
为了满足异类的社会需求，如今需要更复杂，创新，可持续和循环的航空系统。可持续和循环航空的目的是减少与所有航空系统活动和运营相关的燃料消耗，废物和排放方面的影响（Flightath2050，2011）。因此，必须将航空研究的分支扩展到整个飞机生命周期，从设计到生产，再到系统活动结束后的处置。这肯定会扩大设计空间，必须考虑在设计阶段与飞机开发不同阶段相关的更多变量。但是，这为航空行业提供了极大的可能性，以赢得如今的全球和竞争市场（Wu＆O'Grad，1999年）。在此框架中，航空中的DLR系统建筑研究所旨在开发方法，以使多个领域的并发耦合（例如设计，制造）在飞机设计的早期阶段，以实现优化整个飞机生命周期的解决方案。这一雄心勃勃的目标的第一步是在欧洲资助的H2020项目敏捷4.0（INEA＆Consortium，2019年）中的穿着。通过利用多学科设计优化（MDO）和基于模型的系统工程（MBSE）技术，该项目旨在在整个生命周期中创建系统中系统中的数字表示（Ciampa＆Nagel，2021年）。尤其是，挑战之一是在飞机设计的早期阶段包括航空供应链的所有主要支柱，目的是使创新的折衷研究从未进行过。
创新基金与现代化基金-EU气候行动
一旦可用，可以使用来自外部来源的“辅助数据”（例如eurocontrol）通过整洁。在这种情况下，只有飞行信息（例如呼号符号）由飞机操作员进行检查，以确保实际飞行的实际航班和整齐的呼叫标志之间的一致性。整洁的二级数据还包括4D飞行轨迹数据，来自外部来源的天气数据以及在燃料，发动机和飞机属性等特定数据集上的保守默认值。飞机运营商可能希望提供自己的数据，并用燃油流，飞机属性和发动机识别的更精确值替换默认值，这些值是从全年监控或其他来源监控的自己的跟踪系统中得出的。以后，我们称飞机运营商提供了“主要数据”的数据。
Safran DSI确保与Bell Textron的合同，以为美国陆军未来的远程突击飞机提供飞行测试解决方案和天线
safran Defense＆Space，Inc。（Safran DSI）是世界测试和遥测解决方案的世界领导者，已从Textron Inc.公司Bell Textron Inc.获得订单，以在美国陆军未来的Long Rangeault Apercraft（FLRAA）计划下为六架飞机提供全面的机上和地面飞行测试解决方案。这标志着下一代垂直提升能力的发展是一个重要的里程碑。Safran DSI将利用尖端技术提供全面的端到端解决方案，以确保飞机的精确数据获取，记录和分析。“ Flraa是美国陆军现代化努力的关键发展，我们很高兴通过我们先进的飞行测试解决方案为这项任务做出贡献。“该合同强调了我们团队在为美国政府提供可靠的关键任务技术方面的奉献精神和专业知识。” FLRAA旨在彻底改变陆军的垂直升降功能。由贝尔开发的Flraa是一架底型飞机，将直升机的垂直起飞和着陆能力与双涡轮螺旋桨飞机的速度和范围结合在一起。这架飞机有望成为陆军未来空运战略的关键要素。
推进系统的飞机电气化
关键的创新见解：•这些系统可以彻底改变侦察，搜索和救援以及战术操作，并通过自然系统的流动性和适应性运行•能源收集和扩展的耐力自我维持系统：结合太阳能电池板和能量储备的技术，可以使无人驾驶汽车无限制地运行。•创建持续的监视平台和通信继电器，重新定义战略资产部署。
飞机噪音咨询委员会章程
14. 记录保存。ANAC 的记录按照国家档案和记录管理局 (NARA) 通用记录表 6.2 进行处理。根据《信息自由法》5 USC § 552，提供给 ANAC 或由 ANAC 准备的记录、报告、抄本、会议纪要和其他文件将可在环境和能源办公室 (AEE) 供公众查阅和复印，地址为华盛顿哥伦比亚特区西南独立大道 800 号，邮编 20591。FAA 将根据 49 CFR 第 7 部分公布的费用表对向公众提供的信息收取费用。ANAC 记录也可在 FAA 委员会公共网站上找到。
AI驱动的飞机防御：发展深度学习...
摘要：自主系统在航空中的整合提出了增强飞机防御机制的重大挑战和机会。该项目着重于开发专门为飞机防御系统中实时威胁检测和分类而设计的深度学习卷积神经网络（DCNN）。通过利用先进的计算机视觉技术，拟议的系统旨在确定潜在的威胁，例如未经授权的无人机和导弹发射，同时还针对日益数字景观中的网络威胁。该体系结构将在涵盖各种操作场景的各种数据集上进行培训，从而确保稳健性和适应性。本研究旨在建立一个框架，不仅利用人工智能来提高情境意识，而且还可以快速响应自动驾驶飞机系统。关键字：自主系统，飞机防御，深度学习，威胁检测，卷积神经网络（DCNN）。