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用于支持选择特定航空航天应用的最佳增材制造工艺的比较框架
摘要 ：增材制造 (AM) 是一项尖端技术，可提供高达 100% 的材料效率和显著的重量减轻，这将对飞机燃料消耗产生积极影响，并且具有很高的设计自由度。因此，许多航空航天公司都在考虑实施 AM，这要归功于这些好处。因此，本研究的目的是帮助航空航天组织在不同的 AM 技术中进行选择。为此，通过半结构化访谈收集了 (8) 位 AM 领域专家的原始数据，并与二手数据进行交叉引用，以确定在选择用于航空航天应用的 AM 设备时需要考虑的关键因素。专家们强调了四种 AM 技术：激光粉末床熔合 (LPBF)、电子束粉末床熔合 (EBPBF)、线弧 AM (WAAM) 和激光金属沉积 (LMD)，认为它们最适合航空航天应用。本研究的主要成果是开发了一个比较框架，帮助公司根据其主要业务或特定应用选择 AM 技术。
遥感和机器学习以改善空中野生动植物种群调查
遥感和机器学习的技术和方法论进步为推进野生动植物调查创造了新的机会。我们组建了一个实践社区（COP），以利用这些发展，以探索从管理层的角度来提高空中野生动植物监测的效率和有效性。COP的核心目标是组织遥感和机器学习方法的开发和测试，以改善支持管理决策的空中野生动植物种群调查。从2020年开始，COP合作确定了由野生动植物调查数据所告知的自然资源管理决策，重点是水鸟和海洋野生动植物。我们调查了我们的会员资格以建立1）他们使用野生动植物数量数据的管理决定； 2）在遥感/机器学习方法出现之前，如何收集这些计数数据； 3）过渡到遥感/机器学习方法学框架的动力； 4）从业者过渡到此框架时面临的挑战。本文记录了这些发现，并确定了朝着基于遥感的野生动植物调查迈向野生动植物管理方面的研究优先级。
a-3d-知识基于 - 在大 - 上 - 韦尔 -
使用这些实践有助于促进产品生命周期阶段之间的平稳过渡。飞机中的电线织机通常由数千条电缆组成，通常使用计算机辅助设计（CAD）工作站手动用工程师手动用个人知识和如何通过结构路由电缆将电缆路由。必须满足许多必须满足的调控和功能设计规则（例如弯曲半径，电磁敏感性，支撑支架的放置，防止腐蚀和磨损的保护，电缆捆绑，电缆之间的交叉点，电缆发散之间的交汇处等）。路由过程是高度重复的，工程师之间的设计输出可能会有很大差异。电线设计通常与原理结构设计并行进行。整个设计过程的迭代性质是，结构性变化很容易发生，需要为任何受影响的电气电缆耗尽时要耗时。以类似的方式，飞机中的液压管和气管被手动路由，并由不同的设计规则支配。路由过程的重复，规则管理的性质使其成为应用基于知识系统的主要候选人。
淀粉样蛋白纤维-UIO-66-NH2环境修复
有毒污染物（例如重金属和有机化合物）对人类健康产生有害影响，从而引发全球关注。1,2此外，气候变化的行星边界已经超过，并且正在对地球造成不可逆转的损害。3因此，已经引入了几种水纯化和CO 2捕获方法。4,5尽管这些技术既可靠又有效，但由于高能源需求和成本，它们是不可持续的。6因此，开发可持续和环保的技术至关重要。金属 - 有机框架（MOF）是高度多孔纳米结构，其中包括金属离子/簇和有机接头7具有特色特征，例如高孔隙率和表面积，多样性和灵活性。8这些特性使MOF能够在吸附，9气体捕获，10和分离，11以及环境修复方面具有较高的潜力。12个基于锆的MOF，UIO-66和UIO-66-NH 2具有较高的热液稳定性，13对水的应用有益。此外，UIO-66-NH 2中的氨基组允许CO 2吸附属性。14然而，直接应用粉末状MOF（例如由于脆弱和晶体结构引起的可加工性差），存在某些局限
德国鱼雷和微型潜艇用原电池的发展，
最初计划在 13 T 电池托盘中安装 40-50 个电池，这些电池可以做得很小，由于 Mg-C 电池具有高电流容量，现在足以提供动力。电池供电鱼雷中的第二个托盘的空间需要用于放置所需的硝酸和铬酸以及循环泵。铝板电池壳每个用于容纳两个碳电极和三个镁电极。然而，由于外壳盖中的电流引出困难，导致 1941 年 10 月初放弃了这种电池结构。决定根据伏打电堆原理制造 Mg-C 电池。TVA 制造了这种电池，其中直径为 400 毫米的圆盘堆叠在一个 pertinax 管上，该管同时用于承载电解质。均匀的
有氧颗粒形成中的间隔充气影响...
在连续流动反应器中使用有氧颗粒物生物量的抽象家庭废水处理通常被认为比使用SBR时的性能差。因此，有必要改善反应堆设计的操作模式和操作模式。这项研究的目的是检查过度充气对颗粒有氧形成的影响及其在用人工底物处理废水方面的性能。Reaserach carried out with providing intermitten aeration variation (3 liters/minute; 2,55 cm/s) in periods of 2, 3, and 4 hours (HRT 6 hours; OLR 2.5 kg COD/m 3 .day; CH 3 COONa as a carbon source) in an Airlift reactor with continuous flow system (H/D 12.5 outside and 20 internal parts).在4小时内给出间断的曝气变化后，有氧颗粒状的形成更好，生物质相对稳定和紧凑。有氧颗粒状特性为85-88 mL/g； 32.95 cm/min; SVI值的1.87毫米和0.67分别为杂种，直径和纵横比。从变异中获得的有机，铵和硝酸盐的去除效率在另外两个变化中最高，为58.35％； 26.56％；有机，铵和硝酸盐的25.75％。测试了用于评估微生物性能的动力学模型是单体，孔托瓦模型，GRAU二阶和Stover-kincannon动力学模型。二阶Grau动力学模型更适合于追踪生物量在间隔曝气变化中使用的底物，关键字：空运反应堆，有氧颗粒状生物量，间歇性曝气
航空航天 - CERES 研究资料库
摘要：飞机维护已被确定为航空业许多高风险领域的一个关键关注点；仍然是商业航空运输业中许多事故和严重事件的偶然/促成因素。本研究的目的是回顾和分析 2003 年至 2017 年期间发生的与飞机维护相关的事故和严重事件，以更好地了解因果因素和促成因素。为此，编制了与维护相关的事故和严重事件数据集，然后通过主题分析方法进行定性分析。使用 NVivo 软件对这些事件进行编码可以开发分类法 MxFACS。然后由主题专家评估编码输出，并确定评分者间一致性值以证明研究过程的严谨性。随后，根据事件与已知事故类别（如失控、跑道偏离）的关系对事件进行了评估。发现最常见的维护事件后果是跑道偏离和空中返航，第二级类别与发动机和起落架系统故障有关。最大的维护因素问题是“维护程序不足”和“检查未发现缺陷”。在死亡人数方面，“碰撞事件”是最突出的后果，“发动机相关事件”是最重要的事件，“维护程序不足”是最令人担忧的维护因素。该研究的结果可以与现有的风险分析方法结合使用，并使利益相关者能够开发通用或定制的领结。这可能识别系统中现有的障碍以及弱点，从而能够在组织和行业范围内制定缓解策略。
info@pierceaerospace.net Pierce Aerospace 支持...
Pierce Aerospace 由 Aaron Pierce 介绍 联系方式：info@pierceaerospace.net Pierce Aerospace 支持 ASTM F38 远程 ID 标准，以符合 FAA 规则制定。该标准支持广播（通过 WiFi 或蓝牙）和网络远程 ID 功能。该标准提供了一种适应性方法，用于在整个行业中分发有效的远程 ID 功能，并通过广播和网络选项提供冗余，而对制造商、运营商和服务提供商几乎没有负担。Pierce Aerospace 的重点是构建无人机查询系统 - 产品名称 Flight Portal ID (FPID)。FPID 超出了 ASTM 标准的范围，但它通过标准的操作和弹性直接支持安全性。FPID 的作用是充当商业、国家安全、执法和国防用户的可互操作身份真实性渠道。它支持后端数据服务，包括政府或私人白名单，通过 API 来验证身份。它旨在实现各种商业和国防技术的互操作性。 FPID 的功能与政策决策无关。FPID 是一种双重用途产品，支持国防和商业用户。在 Pierce Aerospace 的 2018 年美国空军 SBIR 中，FPID 被证明适用于防空生态系统。Pierce Aerospace 随后继续与美国陆军合作，并于 2019 年秋季与陆军一起进行早期的 FPID 和 ASTM 标准蓝牙广播开发测试。FPID 充当数字空域实用程序，为政府机构和当局、C-UAS 技术和纯商业运营（包括 UTM）提供可互操作的支持。随着 FPID 和行业互操作规模的扩大，该服务同时支持各种应用程序的身份识别 - 例如独立移动应用程序、UTM 和空域安全技术。这种互操作对于支持大量商业活动和空域安全运营至关重要。通过来自各个利益相关者的数十封支持/整合信函，证明了对 FPID 的积极支持。FPID 提供了一种扩展运营商法规遵从性并在无人机领域提供安全保障的方法。作为一种实用工具，它专为大量飞机和用户而设计。FPID 不是 UTM，不是“前端”应用程序，也不是武器。FPID 确实支持更广泛的空域生态系统、其不同的技术和不同的利益相关者。ASTM F38 远程 ID 标准对于推动行业迈向商业化成功的下一步至关重要，并为相邻或底层技术（如 FPID）提供了一个坚实的基础，可用于解决 NAS 中的安全和身份验证问题。皮尔斯航空航天公司很高兴与政府和业界合作，在 2020 年继续部署 FPID 和 ASTM 远程 ID 标准的早期实例。
引用本文：Ruby O'Connor、Mitzi Bolton、Alexander K. Saeri、Tom Chan 和 Ross Pearson (2024) 人工智能与复杂的可持续性政策问题：将承诺转化为实践，政策设计与实践，7:3，308-323，DOI：10.1080/25741292.2024.2348834
摘要 应对可持续发展政策挑战需要能够驾驭复杂性的工具，以改善政策流程和结果。过去十年来，人们对人工智能 (AI) 工具的关注度和政府对其使用的期望急剧上升。我们对学术和灰色文献进行了叙述性回顾，以调查人工智能工具如何用于政策和公共部门决策。我们发现，学者、政府和顾问对人工智能表达了积极的期望，认为人工智能可以或应该用于解决广泛的政策挑战。然而，关于公共决策者如何实际使用人工智能工具或对使用结果的详细洞察的证据却少得多。从我们的研究结果中，我们得出了将人工智能的承诺转化为实践的四个教训：1) 记录和评估人工智能在现实世界中对可持续发展政策问题的应用；2) 关注现有和成熟的人工智能技术，而不是投机性的承诺或外部压力；3) 从要解决的问题开始，而不是要应用的技术；4) 预测并适应可持续发展政策问题的复杂性。