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月球轨道平台的空间等离子体物理科学机会 - Gateway
1 图卢兹大学天体物理和行星学研究所，法国图卢兹 CNRS、UPS、CNES，2 ESTEC、ESA，荷兰诺德维克，3 比利时皇家空间航空研究所，比利时布鲁塞尔，4 瑞典空间物理研究所，瑞典基律纳，5 RAL Space，STFC，卢瑟福阿普尔顿实验室，英国牛津郡迪德科特，6 穆拉德空间科学实验室，伦敦大学学院，英国多金，7 LATMOS（大气、环境和空间观测实验室），IPSL，法国巴黎，8 TU-Braunschweig，德国布伦瑞克，9 空间天体物理和行星学研究所，INAF，意大利罗马，10 帝国理工学院，英国伦敦，11 空间科学研究所，M ă gurele，罗马尼亚，12大气物理学，CAS，捷克布拉格，13 Scibit，捷克利贝雷茨，14 奥地利科学院空间研究所，奥地利格拉茨，15 法国图卢兹 CNES，16 捷克布拉格查理大学，17 德国哥廷根马克斯普朗克太阳系研究所，18 捷克布拉格天文研究所，CAS，19 Artenum，法国拉蒙维尔圣阿涅，20 ONERA - 法国航空航天实验室，法国图卢兹
新模型和采购含义。法国案件
4 CEA（原子能和替代能源的警察局），CNES（国家空间研究中心），Inria（国家计算机科学与自动研究研究所），ISL（Franco-German-German Saint Louis研究所），Onera（国家航空航天研究办公室，研究和研究办公室）。 所有这些中心（包括国防部技术和科学专业知识的重要组成部分）都有很大一部分研究直接由年度赠款和竞争研究合同资助。 5 Astrid（对研究和国防创新工作的具体支持）：该支持机制于2012年推出，将资金分配给了18-36个月的双重USEARCH项目，最高300,000欧元。 在第二步中，Astrid的成熟度通过分配高达500,000欧元的2 - 3年来支持Astrid项目的成熟和开发。 6 ANR（国家研究机构）是一家投票机构，专门针对竞争科学和技术研究计划。 7 Rapid（Duale Innovation Support Supporty）：自2011年以来，该中间大小的企业（ETI）也可用于2009年推出的米沙主义支持。。 自2015年以来，它的年度预算为5000万欧元。4 CEA（原子能和替代能源的警察局），CNES（国家空间研究中心），Inria（国家计算机科学与自动研究研究所），ISL（Franco-German-German Saint Louis研究所），Onera（国家航空航天研究办公室，研究和研究办公室）。所有这些中心（包括国防部技术和科学专业知识的重要组成部分）都有很大一部分研究直接由年度赠款和竞争研究合同资助。5 Astrid（对研究和国防创新工作的具体支持）：该支持机制于2012年推出，将资金分配给了18-36个月的双重USEARCH项目，最高300,000欧元。 在第二步中，Astrid的成熟度通过分配高达500,000欧元的2 - 3年来支持Astrid项目的成熟和开发。 6 ANR（国家研究机构）是一家投票机构，专门针对竞争科学和技术研究计划。 7 Rapid（Duale Innovation Support Supporty）：自2011年以来，该中间大小的企业（ETI）也可用于2009年推出的米沙主义支持。。5 Astrid（对研究和国防创新工作的具体支持）：该支持机制于2012年推出，将资金分配给了18-36个月的双重USEARCH项目，最高300,000欧元。在第二步中，Astrid的成熟度通过分配高达500,000欧元的2 - 3年来支持Astrid项目的成熟和开发。6 ANR（国家研究机构）是一家投票机构，专门针对竞争科学和技术研究计划。7 Rapid（Duale Innovation Support Supporty）：自2011年以来，该中间大小的企业（ETI）也可用于2009年推出的米沙主义支持。自2015年以来，它的年度预算为5000万欧元。
空客 A350 ONLY GVT - hal-onera
2013 年 4 月和 5 月，ONERA-DLR 专业团队对新复合材料设计的 AIRBUS A350 XWB 进行了 GVT（地面振动测试）活动。第一次 GVT 是在第一架飞机原型上进行的，持续了 9 天的测量时间。另一次 GVT 在 2 天的测量时间内在第三架原型上进行，重点关注前起落架动力学。由于 AIRBUS A350 XWB FAL（总装线）的严格和繁忙的规划，这些测试活动的时间非常短，需要调整测试技术和方法以及优化的工作流程以满足具有挑战性的测试要求。AIRBUS、ONERA 和 DLR 团队之间的强大协同作用使得在远程飞机上执行了前所未有的最短 GVT 活动。测试程序涉及混合 PSM（相位分离方法）和 PRM（相位共振方法），解决非线性行为。由于采用了新颖的数据库系统，获得了有史以来最完整的模态模型数据库。本文致力于描述在这种特别困难的环境中所遵循的流程和使用的方法，以及这些流程和方法如何有助于成功完成这项艰巨的测试活动。关键词：地面振动测试、结构非线性、模态识别、相位分离法、相位共振法
tanusri saa dasgupta教授 - 生物疗法 div>
传记porf。saha-dasgupta在计算凝结物理/材料科学领域工作，她的研究的主要目的是应用第一原理电子结构计算以了解新颖和复杂材料的物理和化学。她于1995年从加尔各答大学获得博士学位。她曾是巴黎Onera的博士后/来访科学家； CNR，法国Cergy-Pontoise；麦克斯 - 普兰克研究所，德国斯图加特和班加罗尔的IISC。saha-dasgupta于2000年加入S.N.Bose国家中心担任讲师。她目前是同一研究所的高级教授兼董事。在她之间是印度科学培养协会的Satyendra Nath主席，也是数学和计算科学学院的校长。到目前为止，她已经培养了15名博士学位学生，并发表了270多篇研究论文。她是美国物理学会，世界科学学院，印度国家科学院，印度科学院，印度国家科学院和西孟加拉邦科学院。她是Swarnajayanti奖学金，MRSI-ICSC超导与材料科学年度奖，DAE-RAJA RAMANNA奖，P。SheelMemorial Award，A。P. J. Kalam HPC博士和J. C. Bose Beyship。她领导了S.N. Bose National Center的Max-Planck-India合作伙伴小组，高级材料研究部门和计算材料科学卓越卓越的主题部门。
蒂博蛋糕
自 2023 年起 ISAE - S UPAÉRO（法国图卢兹高等航空航天学院）。先进空间概念自主决策副教授。关键词：立方体卫星、并行设计工程、初步设计、自动规划、多智能体系统、自主决策。2017 2022 年 ISAE - S UPAÉRO（法国图卢兹高等航空航天学院）。空间系统工程师。关键词：软件、教育、地面段、纳米卫星初步设计、NIMPH 立方体卫星、FEDER-SUDOE 纳米星项目。 2013-2017 ISAE - S UPAÉRO（法国图卢兹高等航空航天学院）。人为因素和神经工效学团队博士后职位。主题：人类操作员与自动驾驶汽车团队之间的交互。关键词：神经工效学、自适应交互、多智能体系统、自动驾驶汽车、人机界面、脑机接口、fNIRS、眼动追踪、心电图。 2009-2012 ONERA/DCSD，法国图卢兹。人工智能博士。主题：在动态环境中、在通信不确定的情况下对自主和异构汽车团队进行任务监督。关键词：规划、重新规划、计划修复、嵌入式架构、多智能体系统、自主决策、团队合作。 主任：Magali Barbier 和 Charles Lesire。角色：行动项目中合作经理的构想。2009-2012 ISAE-S UPAERO，法国图卢兹。面向对象编程助教，40 小时/年。2009 年（6 个月）
可发布的最终活动报告 - CORDIS
可发布的最终活动报告 合同编号：AIP3-CT-2003-502773 项目编号：502773 缩写：FRIENDCOPTER 标题：集成技术以支持客运和环保直升机 协调员：VERTAIR VER BE 承包商：Eurocopter Deutschland ECD D AGUSTA AGU IT ANOTEC ANO ES CIRA CIRA IT DLR DLR D Daher L’hotellier DLA F EADS EADS D Eurocopter SAS EC F Free Field Technologies FFT BE Formtech FOR D Aernnova (formerly Gamesa) AES ES Aircelle (formerly Hurel-Hispano) ACL F INECO INE ES Inst. de Soldadura e Qualidade ISQ PT ISDEFE ISD ES Paulstra PAUL F LMS MS BE NLR NLR NL NOLIAC NOL DK ONERA ONE F PZL-Swidnik PZL PL Turbomeca (TM) TM F VZLU VZLU CZ Westland Helicopter WHL UK ZF Luftfahrttechnik ZFL D Cranfield University CU UK Inst. Superior Technico IST PT Kungl Tekniska Högskolan KTH S Politecnico di Milano POLIMI IT 奥尔登堡大学 UNOL D 帕特雷大学 U-PAT EL RIGA-TU RIGA-TU LV 罗马大学 Tre U-ROM IT 网站 http://www.friendcopter.org/ 参考期：2004 年 3 月 1 日至 2009 年 11 月 30 日 开始日期：2004 年 3 月 1 日 持续时间：69 个月 本报告日期：2009 年 12 月 7 日
OMEP-EOR：用于电轨道提升任务的 MeV 质子通量规范模型
摘要 — 电信卫星的电轨道提升 (EOR) 显著减少了机载燃料质量，但代价是延长了传输时间。这些相对较长的传输通常持续数月，跨越大跨度的辐射带，导致航天器严重暴露于太空辐射中。由于中间辐射带区域密度不大，因此与标准环境模型中的低地球轨道或地球静止轨道等热门轨道相比，其辐射环境受到的限制较少。特别是，需要更具体的 MeV 能量范围质子通量模型，因为质子通量是造成太阳能电池阵列退化的原因，因此对 EOR 任务至关重要。作为 ESA ARTES 计划的一部分，ONERA 已经开发了专用于 EOR 任务的质子通量规范模型。该模型可以估算 EOR 传输典型持续时间内任意轨迹上 60 keV 到 20 MeV 之间的平均质子通量。从范艾伦探测器 RBSPICE 数据中提取了辐射带的全局统计模型。对于没有或低采样的区域，使用 Salammbô 辐射带模型的模拟结果。特别注意对所考虑的任务持续时间内辐射带的时间动态进行建模。开发了高斯过程模型，可以分析计算任意任务持续时间内平均通量的分布。卫星轨迹可以在得到的全局分布中绘制，从而得到航天器所见的质子通量谱分布。我们展示了该模型在典型 EOR 轨迹上的结果。将获得的通量与标准 AP8 模型、AP9 模型进行比较，并使用 THEMIS 卫星数据进行验证。我们说明了对太阳能电池退化的预期影响，与 AP8 相比，我们的模型显示退化预测增加了高达 20%。
INSPIRE-SAT 7，第二颗立方体卫星，用于测量地球能量预算和探测电离层
1 LATMOS、CNRS、凡尔赛圣康坦伊夫林大学、巴黎萨克雷大学、索邦大学 (SU)，11 Boulevard d'Alembert，78280 Guyancourt，法国； Philippe.Keckhut@latmos.ipsl.fr （PK）; Alain.Sarkissian@latmos.ipsl.fr（AS）; Thomas.Bouteraon@latmos.ipsl.fr（TB）; Slimane.Bekki@latmos.ipsl.fr （SB）; Luc.Dame@latmos.ipsl.fr（LD）; Patrick.Galopeau@latmos.ipsl.fr（PG）; Alain.Hauchecorne@latmos.ipsl.fr（AH）; Christophe.Dufour@latmos.ipsl.fr (光盘)； Adrien.Finance@latmos.ipsl.fr（AF）; andre-jean.vieau@latmos.ipsl.fr（A.-JV）; emmanuel.bertran@latmos.ipsl.fr（EB）； pierre.gilbert@latmos.ipsl.fr（PG）; nicolas.caignard@latmos.ipsl.fr （北卡罗来纳州）; clement.dias@latmos.ipsl.fr （光盘）; Jean-Luc.Engler@latmos.ipsl.fr（J.-LE）; patrick.lacroix@latmos.ipsl.fr （PL）2 DEMR，ONERA，巴黎萨克雷大学，6 Chemin de la Vauve aux Granges，91123 Palaiseau，法国； fabrice.boust@onera.fr（脸书）； Kevin.grossel@onera.fr（KG）; Veronique.Rannou@onera.fr （虚拟现实）; stephane.saillant@onera.fr （SS）3 ACRI-ST–CERGA，10 Avenue Nicolas Copernic，06130 Grasse，法国； Valentin.Stee@acri-st.fr（VS）; Antoine.Mangin@acri-st.fr (AM) 4 PIT, OVSQ, 11 Boulevard d'Alembert, 78280 Guyancourt, 法国； pierre.maso@uvsq.fr（下午）; sebastien.ancelin@uvsq.fr （SA）5 Adrelys, 52 rue Paul Lescop, 92000 Nanterre, 法国； yavelino@adrelys.com 6 Oledcomm, 10-12 Av. de l'Europe, 78140 Vélizy-Villacoublay, 法国； benjamin.azoulay@oledcomm.net （BA）; cyril.brand@oledcomm.net （CB）; carlos.dominguez@oledcomm.net (CD) 7 ISIS–Innovative Solutions in Space BV, Motorenweg 23, 2623CR 代尔夫特，荷兰； a.haasz@isispace.nl （AH）; a.paskeviciute@isispace.nl（美联社） k.segura@isispace.nl （KS）8 AMSAT-Francophone，14 bis rue des Gourlis，92500 Rueil Malmaison，法国； christophe.mercier@amsat-f.org 9 比利时空间航空研究所（BIRA-IASB），Ringlaan 3, 1180 Brussels, Belgium； David.Bolsee@aeronomie.be 10 凡尔赛大学圣康坦伊夫林分校流行病学和抗生素逃避建模 (EMAE) 部门，巴黎萨克雷大学，校长办公室和中央服务部，巴黎大道 55 号，78035 凡尔赛，法国； catherine.billard@uvsq.fr * 通信地址：Mustapha.Meftah@latmos.ipsl.fr;电话：+33-180-285-179
大气环境对连接的影响...
我已经知道，这几句话不足以感谢各方三年来的支持。我希望我没有忘记任何人。感谢您阅读这份手稿，它是三年工作的成果，是在后来肯定被称为“大禁闭”期间写成的。首先，这篇论文很大程度上要归功于 Clélia Robert。我感谢她给我机会完成这篇论文，感谢她的及时帮助、建议和友善，以及我们在董事会和电话中频繁进行的科学讨论。我还要感谢 Didier Erasme，他总是表现出善意并密切关注我的工作，即使他的脚步引导着他走出实验室。我感谢德尔菲娜·莫里尼 (Delphine Morini) 担任我的论文评审团主席，并感谢她和阿齐兹·齐亚德 (Aziz Ziad) 同意担任本手稿的报告员。还要感谢 Jean-Martial Cohard 和 Yvonick Hurtaud 担任论文评审团成员并担任审查员。我感谢贝阿特丽斯·索伦特（Béatrice Sorrente）让我注意到这篇论文，也感谢她三年来的帮助，特别是在实验组件的选择和购买方面。我感谢 Frédéric Grillot 以及巴黎电信的整个 GTO 团队在实验期间的欢迎，特别是 Laureline Durupt、Heming Huang 和 Olivier Spitz。如果没有 O 的资助，这篇论文是不可能完成的
使用文本条件预训练的生成AI模型
合成孔径雷达（SAR）图像合成和模拟在传感器设计和辅助处理算法评估中具有不同的应用。传统上，这个领域依靠基于物理的模拟，使用车辆和场景的电磁建模。但是，深度神经网络技术的出现导致努力将这些方法应用于SAR图像的产生。早期网络体系结构主要利用会议网络和生成对抗网络（GAN）框架。这些网络（包括一代和歧视者）的规模受到限制，通常与小图像大小一起工作。它们通常是在成对的图像上操作的，例如光学和SAR图像或同一区域的不同频率SAR图像，旨在将一种图像类型转换为另一种图像类型，类似于样式的Transfer。这种方法需要从头开始培训，提出与模型深度和数据集大小相关的挑战。最近的研究引入了基础模型，由Meta的细分市场（SAM），Llama和Runway的稳定扩散所阐明。这些基于变压器的模型在大型开放数据集，数十亿个参数和出色的概括功能上进行了大量培训，尽管接受了互联网采购的数据培训。与以前的模型相比，基础模型提供了最小化的优势，利用其固有的功能。但是，它们需要强大的GPU，并在较小的数据集上进行仔细调整以防止过度插入。接下来，我们将讨论与我们的域相关的各种调整方法。我们详细介绍了我们的图像在本文中，我们介绍了使用Real Onera Sethi X Band Sar Images进行拟合的结果。我们从第2节开始，简要概述了该模型的体系结构，组件和Intial培训数据。