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使用湍流通量测量表征大气光学湍流
通过大气传播的光传播沿传播路径的反射指数（称为光湍流）影响。在大气表面层中，这些波动主要是由于温度和湿度变化的湍流混合。为了提高对光学湍流的理解和预测，提出了塞文河上方大气表面层的表征。气象数据是从传感器阵列中收集的，其中包括位于马里兰州Annapolis的滨水区准备盆地（38.98n，76.46W）的两个声音动态计和一个红外气体分析仪（IRGASON）（IRGASON）。这些仪器的位置位于水线上最多8米的距离上，以分析边界层的预测。阵列安排以优化仪器灯芯上的气流。使用风速，温度，压力和其他参数等特征，可以使用几种不同的方法来计算温度，湿度和折射率的结构参数。这些结构参数是估计激光传播的湍流效应的主要手段。可以从领域数据，诸如hu虫山谷（HV5/7）等湍流漏洞的评估或可以验证恒定的浮标层缩放（Monin-Obukhov）。本文介绍了有关设置，校准，传感器套件的安装以及收集数据的早期发现的工作。
具有两个预后湍流能量的湍流方案的稳定数值实现
摘要：在本文中，我们提出了对三阶矩矩的两能量配置的新的，更稳定的数值实现，并提出了统一的凝结和N依赖性求解器（TOUCAN）湍流方案。toucans中的原始时间稳定方案往往会遭受稳定的地层湍流中的虚假振荡。由于它们的高频，振荡类似于由湍流交换系数与稳定性参数之间的耦合引起的所谓纯正。但是，我们的分析和仿真表明，两能方案中的振荡是由使用特定隐式的使用 - 对放松条款的明确时间离散化引起的。在Toucans中，放松技术用于预后湍流能量方程中的源和耗散项，以确保相对较长的时间步长的数值稳定性。我们既提出了详细的线性稳定性分析和分叉分析，这表明时间步骤超过关键时步长度的时间步骤是振荡的。基于这些发现，我们提出了有关涉及条款的新负担得起的时间离散化，以使计划更具隐式。这可以确保具有足够精度的稳定解决方案，以实现更广泛的时间步长。我们确认了理想化的1D和完整3D模型实验中的分析结果。
军用飞机湍流类别
注 1：本表中的湍流类别是根据翼展、翼面积、纵横比、锥度比、机翼后掠角等飞机因素得出的。因此，应将本表视为权威；但是，飞机的重量、空速和/或高度可能会改变其湍流类别，使其与本表中的默认值不同。原始源文件为 AFWAL-TR-81 3058。如需更新和飞机补充，请联系 AFLCMC/XZIG，DSN 785- 2299/2310。注 2：如果未列出飞机，可以进行以下保守湍流类别划分：在 FL180 或以上飞行的喷气式飞机和多引擎螺旋桨/涡轮螺旋桨飞机可视为 II 类。所有其他飞机都应视为 I 类。注 3：直升机的湍流类别主要根据机组人员的反馈确定。由于直升机的复杂性增加，固定翼飞机所用的方法不适用于直升机。注 4：CV-22 显示的飞行方面包括旋翼机翼操作，因此无法对旋翼飞行阶段（例如起飞/降落）进行客观阵风载荷计算和湍流分类。
受以下因素影响的全球经济动荡
摘要：数据和信息是新的石油。谁掌握了数据，谁就掌握了全球经济的未来。复杂的算法和基于智能的过滤程序被用来管理、存储、处理和操纵大量数据，以实现特定目的。本文试图从地缘政治影响、全球经济和劳动力市场的未来角度，寻找人工智能与其对国际政策实施影响之间的桥梁。我们假设，通过对工业界部署人工智能的国际合作外交政策，可以减轻人工智能造成的劳动力市场扭曲。我们在本文中提出了基于人工智能的外交政策和实施的基本原则，并提出了一些问题，例如：人工智能能否成为经济学家所说的真正的“看不见的手”？关键词：人工智能；外交政策；看不见的手；全球经济；机器学习算法；劳动力市场
高速风中的湍流测量...
Matthew R. Fulghum 的论文经过以下人员的审阅和批准*：机械工程学教授 Gary S. Settles 论文顾问 委员会主席机械工程与数学杰出教授 Asok Ray 机械工程学教授 John M. Cimbala 机械工程学教授 Philip J. Morris Boeing/A. D. Welliver 航空航天工程学教授 Daniel C. Haworth 机械工程学教授 MNE 研究生项目主管教授 * 签名已存档于研究生院。
渡过运营动荡期
这种量化是基于自下而上的计算，利用行业认可的数据库，如 IATA、Cirium、Flightstats、Eurocontrol 和国家民航局。我们的团队还采访了航空业的领先高管，以确定挑战的优先次序，并形成对其影响和数字解决方案价值的基线假设。我们将这些输入与技术解决方案提供商通过其客户案例研究提出的主张进行三角测量。我们适当地折算了相关结果，以避免任何偏见并确保定义的结果是现实的。然后，将这些好处外推到全球航空业整整一年（2018 年）。它有助于平衡因航空公司业务模式、规模或地区而产生的任何差异。由于许多航空公司长期以来一直在应用数据和分析来制定运营决策，因此我们在建模中排除了正在进行的数字计划的好处。因此，本报告中的数字显示了数字技术带来的增量价值，超过了已经在进行的计划。
渡过运营动荡期
这种量化是基于自下而上的计算，利用行业认可的数据库，如 IATA、Cirium、Flightstats、Eurocontrol 和国家民航局。我们的团队还采访了航空业的领先高管，以确定挑战的优先次序，并形成对其影响和数字解决方案价值的基线假设。我们将这些输入与技术解决方案提供商通过其客户案例研究提出的主张进行三角测量。我们适当地折算了相关结果，以避免任何偏见并确保定义的结果是现实的。然后，将这些好处外推到全球航空业整整一年（2018 年）。它有助于平衡因航空公司业务模式、规模或地区而产生的任何差异。由于许多航空公司长期以来一直在应用数据和分析来制定运营决策，因此我们在建模中排除了正在进行的数字计划的好处。因此，本报告中的数字显示了数字技术带来的增量价值，超过了已经在进行的计划。
应对运营动荡
此量化基于自下而上的计算，利用行业认可的数据库，例如 IATA、Cirium、Flightstats、Eurocontrol 和国家民航局。我们的团队还采访了航空业的领先高管，以确定挑战的优先次序，并形成对其影响和数字解决方案价值的基线假设。我们通过客户案例研究将这些输入与技术解决方案提供商的主张进行了三角测量。我们适当地折算了相关结果，以避免任何偏见并确保定义的结果是现实的。然后，将这些好处推广到全球航空业整整一年（2018 年）。它有助于平衡由于航空公司业务模式、规模或地区而产生的任何差异。由于许多航空公司长期以来一直在应用数据和分析来做出运营决策，因此我们将正在进行的数字计划的好处排除在我们的建模之外。因此，本报告中的数字展示了数字技术带来的增量价值，超出了已在进行的举措。
高速风中的湍流测量...
Matthew R. Fulghum 的论文经过以下人员的审阅和批准*：机械工程学教授 Gary S. Settles 论文顾问 委员会主席机械工程与数学杰出教授 Asok Ray 机械工程学教授 John M. Cimbala 机械工程学教授 Philip J. Morris Boeing/A. D. Welliver 航空航天工程学教授 Daniel C. Haworth 机械工程学教授 MNE 研究生项目主管教授 * 签名已存档于研究生院。