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2024 年 11 月 11 日 MAA/RI/2024/05 – 英国军用航空系统的飞机交叉维护活动参考：
代表英国 MAA 确保同等水平的保证。每个航空系统的详细细节应在 RIA 平台特定技术附件 (PSTA) 中。对于 RIA PSTA 中未详细说明的航空系统，ACM 可能是必要的，对于该航空系统，在完成正式认可程序的同时，与受雇承担 ACM 的合作伙伴国家签订一份单一服务 (sS) 实施安排 (IA) 或谅解备忘录 (MoU) 是一种替代的可接受合规方式。7. ACM 的 sS 保证安排应向 Mil CAM 提供保证，并在持续适航管理说明中详细说明。
电动飞机，电力推进装置 (EPU)
Omniseal Solutions 是一家全球工程领域的领导者，拥有超过 65 年的历史遗产，坚持不懈地致力于设计和制造精密密封和磨损控制解决方案，以保护最苛刻环境中的关键应用，并热情地推动超越可能的界限。
使用生成对抗网络的生成合成飞机着陆轨迹
摘要 - 空中交通管理（ATM）系统的需求增加和复杂性需要在自动化方面取得重大进步，以确保安全和效率。人工知识（AI）和机器学习（ML）正在成为管理这种日益复杂性的有希望的解决方案，提供了增强的决策和预测能力。但是，ML模型在ATM中的有效性在很大程度上依赖于广泛的高质量数据的可用性。在许多情况下，此类数据是稀缺或不完整的，这为训练强大的模型带来了主要障碍。合成数据生成（SDG）是解决此问题的可行解决方案，从而可以创建解锁ML值求主的现实数据集。终端操纵区域（TMA）是空域的关键部分，其特征是交通密度高和轨迹类型，需要颗粒状数据才能准确地对这些情况进行建模。这项工作的主要研究目标是调查时机在产生合成的4维飞机着陆轨迹方面的适用性，能够捕获该空域中的交通模式，从而有助于分析空域约束并延迟传播。根据数据多样性，保真度和实用性评估了所得的合成轨迹。研究期间确定的主要挑战是数据类别的不平衡，这影响了模型准确捕获数据模式的能力，尤其是在较不频繁的情况下。这项工作证明了时刻在产生多种现实的轨迹方面的能力，这些轨迹难以与实际历史数据区分开。基于单独的分组生成合成数据显示了解决这些不平衡的希望，尽管这种方法对组的名称敏感。关键字 - 空气流量管理，深层生成模型，生成对抗网络，多元时间序列序列，合成数据质量评估
Mira Aerospace Ltd 宣布其 HAPS 飞机将搭载两种先进有效载荷，用于平流层部署
Space42 PLC (ADX: SPACE42) 是一家总部位于阿联酋的人工智能太空技术公司，该公司整合了卫星通信、地理空间分析和人工智能功能，从太空探索地球。Space42 PLC 成立于 2024 年，由 Bayanat 和 Yahsat 成功合并而成，其全球影响力使其能够满足政府、企业和社区客户快速发展的需求。Space42 PLC 由两个业务部门组成：Yahsat 空间服务和 Bayanat 智能解决方案。Yahsat 空间服务部门专注于固定和移动卫星解决方案的上游卫星运营。Bayanat 智能解决方案部门将地理空间数据采集和处理与人工智能相结合，为决策提供信息，增强态势感知能力，提高运营效率。Space42 PLC 的主要股东包括 G42、Mubadala 和 IHC。
美国陆军对新型倾转旋翼机的态度
未来的远程突击飞机（FLRAA）或陆军的新蓬特罗飞机的设计旨在在一个新的战斗世界中运作，即自治系统将成为显着的竞争者！我确实会争辩说，在现在和将来推出新的载人系统时，考虑到它们如何在自主系统变得更加普遍和杰出的世界中，这样做越来越重要。对陆军新的滨海飞机的立场令人印象深刻的是，他们这样做的核心考虑概念将如何随着合并的武器方法而变化，这是与自主系统合作和捍卫固有的合并武器方法的变化。在华盛顿特区举行的美国军队（AUSA）大会上举行的一个小组。讨论了与Flraa的前进方式。该小组由国防新闻主持，该新闻提供了
飞机监视来自太空：空中交通管制的未来？：基于空间的ADS-B，地位，挑战和机遇
历史航空交通监视自（商业）航空的一开始以来一直是一项关键技术。监视空域中对象的原始方法是通过传统雷达作为一种非常简单但有效的方法，可以检测具有足够雷达横截面的任何对象。主监视雷达利用波传播的物理特性，通过仅反射，飞行时间和多普勒偏移来确定空降物体的位置[2]。虽然主要雷达提供了一种简单的（因为它是完全被动的）手段（在飞机上不需要主动元素），但也固有地受到限制。例如，除了简单地确定位置和速度之外，无法检索有关检测到的对象的其他信息。这一限制最终导致引入了二级监视雷达作为军事身份朋友或敌人系统的继任者。这种技术使它能够通过飞机对询问者的要求进行积极响应来检索更详细的信息，要求每架飞机携带一个应答器，以等待地面站的询问。作为一个主动雷达，有必要确定审讯器和飞机转PONDER的通用标准/协议。将实现此类标准的第一个协议是模式A和模式C协议，该协议允许空中交通管制员直接从飞机上请求限定的信息，例如飞机身份和高度。由于运营能力的限制，模式A和模式C由模式S协议取得了成功，如ICAO附件10卷IV [2]中所述，该协议改进并建立在现有机制上，并且仍然是当今事实上的标准。实际上，欧盟第1207/2011条要求每架飞机进入仪器下的欧洲领空
飞机结构健康中的机器学习应用...
摘要 - 飞机的结构健康监测（SHM）是应用的精致技术之一，可确保飞机的可使用，安全性和可靠性。传统的SHM方法依靠物理模型和专家判断来识别和评估损害。传统方法可以消耗更多的时间，而且价格昂贵。他们可能无法诊断和检测某些类型的损害。机器学习（ML）是一种强大的工具，可用于自动化和提高SHM的准确性。ML已成为一种有前途的方法，用于自动化飞机内部和外部损害的诊断和预后过程，从而改善了维护实践并增强了操作安全性。本文描述了SHM所涉及的总体发现和挑战，讨论了该领域采用的各种ML算法和方法，并提出了案例研究，强调了ML技术在检测和预测结构缺陷方面的有效性。本文还讨论了机器学习过程的科学应用，以识别和纠正任何飞机中的结构缺陷和挑战。我们将讨论SHM可以促进的不同类型的ML算法以及如何应用ML来管理和改善飞机健康状况的一些例子。
Synetos Aerospace 获 AFWERX 青睐，为其开发无人驾驶飞机的 AI 飞行增强系统
关键场景。Synetos 的开创性 MedullOS 飞行增强系统旨在为自主平台带来直观的决策能力，体现了弥合人类推理与人工智能之间差距的承诺。Synetos Aerospace 突破了航空航天技术的极限，旨在通过智能、可靠和适应性强的解决方案彻底改变天空。关于 AFRL 空军研究实验室是美国空军部的主要科学研究和开发中心。AFRL 在领导为我们的空中、太空和网络空间部队发现、开发和集成可负担的作战技术方面发挥着不可或缺的作用。AFRL 拥有 12,500 多名员工，分布在九个技术领域和全球 40 个其他业务部门，提供从基础到高级研究和技术开发的多样化科学和技术组合。有关更多信息，请访问 afresearchlab.com。公司徽标 关于 AFWERX 作为 DAF 的创新部门和空军研究实验室下属的一个理事会，AFWERX 带来了来自小型企业和初创企业的尖端美国智慧，以应对 DAF 最紧迫的挑战。AFWERX 在五个枢纽和站点雇佣了大约 370 名军事、民事和承包商人员，每年执行 14 亿美元的预算。自 2019 年以来，AFWERX 已执行了 6,200 多个新合同，价值超过 47 亿美元，以加强美国国防工业基础并推动技术更快地向作战能力过渡。欲了解更多信息，请访问：www.afwerx.com。公司新闻联系人：Josh Vinyard 创始人 info@synetos.ai
联合飞机生存力计划更新 2024 AAAA ...
COVART - 脆弱区域计算工具 DEW - 定向能武器 EAEATSPT - 抑制被动威胁系统的电子攻击效能分析工具 EO/IR CM - 电光/红外对抗措施 EP - 电子防护
对以前在飞机上发货的12个锂离子电池（12.8伏）的电荷分析
出于信息交换的利益，根据美国运输部的赞助，该文件被传播。美国政府对内容或使用不承担任何责任。美国政府不认可产品或制造商。贸易或制造商的名字仅出现在此处，因为它们对本报告的目的而言是必不可少的。本报告中的发现和结论是作者的发现，不一定代表资助机构的观点。本文档不构成FAA政策。咨询有关其使用的技术文档页面上列出的FAA赞助组织。该报告可在联邦航空管理局William J. Hughes技术中心的全文技术报告页面上获得：ActLibrary.tc.faa.gov中的Adobe Acrobat便携式文档格式（PDF）。