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实习飞行软件、计算机视觉和人工智能 瑞士苏黎世 公司：Daedalean 是一家总部位于苏黎世的初创公司，由前谷歌和 SpaceX 工程师创立，他们希望在未来十年内彻底改变城市航空旅行。我们结合计算机视觉、深度学习和机器人技术，为飞机开发最高级别的自主性（5 级），特别是您可能在媒体上看到的电动垂直起降飞机。如果您加入我们的实习，您将有机会与经验丰富的工程师一起工作，他们来自 CERN、NVIDIA、伦敦帝国理工学院或……自治系统实验室本身。您将构建塑造我们未来的尖端技术。最重要的是，我们还提供在瑞士阿尔卑斯山试飞期间与我们的飞行员一起飞行的机会。项目：不同的团队都提供机会。我们希望更多地了解您，以及我们如何让您的实习成为双方宝贵的经历。告诉我们您一直在做什么，以及您想在我们的团队中从事什么工作。它与深度学习有关吗？状态估计？运动规划？计算机视觉？或者其他什么？向我们展示您的热情所在。如果我们可以在您想要从事的领域提供指导和有趣的机会，我们将一起敲定细节。资格：强大的动手 C++ 经过验证的解决问题的能力如何申请：将您的简历/履历发送至 careers@daedalean.ai 。电话
实习飞行软件、计算机视觉和人工智能瑞士苏黎世公司：Daedalean 是一家总部位于苏黎世的初创公司，由前谷歌和 SpaceX 工程师创立，他们希望在未来十年内彻底改变城市航空旅行。我们结合计算机视觉、深度学习和机器人技术，为飞机开发最高级别的自主性（5 级），特别是您可能在媒体上看到的电动垂直起降飞机。如果您加入我们的实习，您将有机会与经验丰富的工程师一起工作，他们来自 CERN、NVIDIA、伦敦帝国理工学院或……自治系统实验室本身。您将构建塑造我们未来的尖端技术。最重要的是，我们还提供在瑞士阿尔卑斯山试飞期间加入我们飞行员的机会。项目：不同团队提供机会。我们想更多地了解您，以及如何让您的实习成为双方宝贵的经历。告诉我们你一直在做什么，以及你想在我们的团队中从事什么工作。它与深度学习有关吗？状态估计？运动规划？计算机视觉？或者别的什么？向我们展示你的热情所在。如果我们可以在你想从事的领域提供指导和有趣的机会，我们将一起敲定细节。资格： 强大的动手 C++ 证明解决问题的能力 如何申请： 将您的简历/履历发送至 careers@daedalean.ai 。请告诉我们一些关于您自己的信息，为什么您认为自己适合我们以及为什么我们适合您。
下一代中档EVTOL SUAS
我们的系统家庭，包括四个EVTOL无人机和一个无人机端口解决方案，集成了硬件，软件和AI，以提供创新的空中智能，用于多域操作和软件定义的防御。我们的可扩展和功能解决方案是动态环境中高效且网络情境意识的关键。
自主垂直起降技术会议日程表 9Jan25.xlsx
8:00 - 8:30 AM Wenlong Zhang (亚利桑那州立大学) 抗碰撞无人机 - 高逼真度模拟和精确控制研究 8:30 - 9:00 AM Jeffery Lusardi (美国陆军) 陆军垂直升力系统的飞行动力学、控制和自主性 9:00 - 9:30 AM Nate Isbell (SkyGrid) AAM 空域整合的作战概念 9:30 - 10:00 AM 10:00 - 10:30 AM Archit Krishna Kamath (新加坡南洋理工大学) 通过增强 eVTOL 飞机的容错能力和偏航控制
faa-niar-beta evtol电池掉落测试结果BD23A-01
▪目前通过降落测试的撞车道可供燃料电池和燃油箱进行调节。由于燃油箱的流行和飞机中电池系统的新颖性，Easa采用了这些燃油箱掉落测试要求，将电池系统用作起点。FAA也在追求这一道路，同时研究了更永久的方法。▪燃料系统的滴测试需要将50英尺的几乎填充的燃油系统置于一个不形成的表面上。在滴落后，监视燃油系统以泄漏或火灾。同样，电池系统应重新充电并从至少50英尺处掉落，然后监视气体或液体的泄漏以及火灾或爆炸。▪此测试程序和仿真研究将提供有关与FAA和行业相关的项目的信息：
eVTOL 的剩余使用寿命数字阴影......
数字阴影能够成功模拟电机的速度和 q 轴电流调节。这种精确的响应确保了数字阴影为 RUL 模型提供的输入与真实组件所经历的输入相当。瞬态模型和硬件响应之间的一致性如图 2 所示。仅从负载和速度设定点，瞬态模型就能够准确预测电机的速度、扭矩和功率响应。然后使用这些计算出的量作为输入来确定关键系统组件的 RUL。数字阴影能够根据操作条件动态更新 RUL 估计，如图 3 所示。这种一致性凸显了数字阴影在镜像实时操作和估计不同操作条件下的组件寿命方面的有效性。这种数字阴影的一个重要方面是它对电机的 RUL 估计的动态适应，这显示出对操作变化的高度响应。当电机在 100 秒内改变速度时，这种反馈尤为明显。图 3 中 RUL 图的斜率降低捕捉到了这一事件，速度降低后，图的后半部分电机扭矩也相应下降。这种响应能力对于维护和运营策略的实时监控和决策至关重要，将数字阴影定位为 eVTOL 动力系统管理的宝贵预测工具
塑造公众支持更多碳捕获和存储项目的因素
摘要：电垂直起飞和着陆（EVTOL）飞机代表了一种关键的航空技术，以改变未来的运输系统。EVTOL飞机的独特特征包括降低噪声，低污染物的发射，有效的操作成本和灵活的可操作性，同时，这对先进的电力保留技术构成了关键的挑战。因此，由于EVTOL起飞过程中的巨大功率需求，最佳起飞轨迹设计至关重要。传统的设计优化，但是，以迭代方式采用高保真模拟模型，从而产生了计算密集型机制。在这项工作中，我们实施了一个支持替代物的倒数映射优化体系结构，即直接预测设计要求（包括飞行条件和设计约束）的最佳设计。经过训练的逆映射替代物执行实时最佳EVTOL起飞轨迹预测，而无需运行优化；但是，一个培训样本需要在此反映射设置中进行一个设计优化。反向映射的过度训练成本和最佳EVTOL起飞轨迹的特征需要开发回归生成的对抗网络（Reggan）代理。我们建议通过转移学习（TL）技术进一步增强Reggan的预测性能，从而创建一种称为Reggan-TL的方案。在这项工作中，发电机采用设计要求作为输入并产生最佳的起飞轨迹配置文件，而歧视器则在培训集中区分了生成的配置文件和真正的最佳配置文件。尤其是，提议的核根方案利用了由发电机网络和鉴别器网络组成的生成对抗网络（GAN）架构，并具有均一平方误差（MSE）和二进制跨透镜（BC）的组合损失，用于回归任务。综合损失有助于双重方面的发电机培训：MSE损失目标是生成的概况和培训对应物之间的最小差异，而BC损失则驱动了生成的配置文件，以与训练集共享类似模式。我们证明了Reggan-TL在空中客车A 3 Vahana的最佳起飞轨迹设计上的实用性，并将其与代表性替代物的性能进行了比较，包括多输出高斯工艺，条件gan和Vanilla Reggan。结果表明，Reggan-TL仅使用200个训练样本，而最佳参考替代物需要400个样本，达到了99.5％的概括精度阈值。培训费用减少了50％，降低了Reggan-TL实现的概括准确性的标准偏差，证实了其出色的预测性能和广泛的工程应用潜力。
使用电池电量的电池电量的电池处理规则的声明
“实地服务”是指在地面监督，飞行调度和负载控制，乘客处理，行李处理，货运和邮件处理，飞机处理，飞机服务，飞机服务，燃料和油箱处理，电池充电以及餐饮装载的领域，包括与安全相关的活动中提供的任何服务包括飞机运营商为自己（自我处理）提供那些实力拨动服务的情况。
2023 VTO 年度功绩审查结果报告
演示文稿编号：ELT215 演示文稿标题：开发高温下具有高矫顽力的细晶粒稀土永磁体和薄片形式高性能软磁材料的经济高效制造工艺 首席研究员：Iver Anderson（艾姆斯实验室） ...................................................................................................................................... 2-32