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行业 - 航空电子协会
电子技术的快速发展。这使得伺服驱动仪表在 20 世纪 50 年代成为可能，设计师可以自由地将传感器放置在远离实际仪表的位置。随着数字航空电子技术的不断发展，人们越来越关注显示设计。随着飞机性能的提高，飞行员可以获得更多信息，显示器的数量和复杂性都在增加。从 1970 年到现在，由于电子显示单元 (EDU) 的引入，驾驶舱的外观发生了重大变化。20 世纪 80 年代初，全数字空客 A310 和波音 757/767 在民航中引入了阴极射线管 (CRT) 飞行显示器，这标志着“玻璃驾驶舱”发展的分水岭，“玻璃驾驶舱”与 MFD 同义。典型的玻璃驾驶舱配置包括多达六个电子显示单元、备用飞行仪表（液晶显示器 (LCD) 或机电仪表）和一些
bepicolombo：一个改进电推进飞机飞机相互作用建模的平台
本文提供了一项长期研究的第一个结果，该研究旨在提高使用航天器等离子相互作用系统软件的电推进诱导的电动推进诱导航天器充电的数值建模技术的有效性。欧洲航天局Bepicolombo任务的前数值模型及其输出作为模型当前功能和局限性的基准示例。证明，代码可以通过模拟电推进系统，推进器生成的等离子体以及暴露于空间的航天器系统之间的动态相互作用来获得航天器充电平衡。通过比较不同的多环反应指数的模拟，显示了在自由扩展推进器等离子体中对电子冷却的物理描述的重要性。它特别突出了将整个等离子体视为等温的不足。具有数值和物理参数的仿真输出的变异性为未来设计建模的未来改进和对等离子体推进器诱导的充电过程的理解铺平了道路，通过将来与可用的旋转遥控器进行比较。
预测航空航班延误并启用智能机场...
摘要。鉴于迅速增长的乘客和交流量，机场寻求可持续的解决方案，以改善乘客的经验和舒适性，同时最大程度地提高他们的利润。用于改善机场服务质量和管理流程的主要技术，包括物联网（IoT）系统，这些系统实现了智能机场和与其他公共基础架构和智能城市公用事业的相互联系的潜力。为了提供智能机场服务，实时延迟数据和预测是关键的信息来源。本文使用机器学习技术在Apache Spark（一个云计算框架）上引入了必不可少的方法，Apache Mllib是一个机器学习库Apache Mllib，以开发和实施可与信息系统完整的空气延迟的预测模型，以便提供最新的分析。实验结果已经用各种算法在分类和回归方面实现，从而体现了所提出的框架的作用。
带有非线性控制的纵向飞机动力学...
由于刚体动力学、气动力和控制映射项中的非线性以及欠驱动，固定翼飞机模型的控制设计可能具有挑战性。未建模动力学或参数不确定性的存在会使问题更具挑战性。本文研究固定翼飞机的纵向动力学控制，该飞机悬挂或悬挂的有效载荷就像一个附加的钟摆。此类系统出现在涉及无人机 (UAV) 收集和运送有效载荷的应用中，其中长距离飞行要求可能需要使用固定翼飞机。推导了耦合飞机有效载荷系统的动力学，并利用基于 Lyapunov 的控制设计和奇异摄动理论的工具开发了非线性控制器。控制器能够跟踪和转换预先规划或动态生成的飞行轨迹。分析与仿真结果表明，该控制器能够实现精确的飞行路径跟踪，并对载荷参数进行数值研究，以确定系统在保持飞行稳定性的前提下，实现载荷运输的能力。
重新审视 SHELL：数字化驾驶舱自动化的认知负荷和影响
摘要。承认 SHELL 人为因素模型，作者检查组件之间的接口并评估当该模型与现代数字化驾驶舱系统保持一致时产生的问题。评估了自满和对自动化系统的过度依赖，并检查了认知负荷和情境意识下降的可能性。作者展示了 SHELL 覆盖图，展示了特定数字化功能和操作对操作员提出的挑战以及在高度复杂的驾驶舱系统中显著影响有效的 SHELL 交互的地方。检查了导致韩亚航空 214 航班事故的人为因素，并通过 SHELL 分析确定了相关性。提出了对高级机组资源管理的影响，并提出了以人为本的系统培训应用来应对工作量挑战。研究了对工作和前瞻性记忆功能的影响，以及伴随的偏见。自适应自动化技术的潜力总结了 SHELL 叠加分析，有可能减少数字化驾驶舱环境中的认知超负荷。
具有动态结构参数的滑臂四轴飞行器飞行控制
摘要 — 介绍了一种新型四轴飞行器的概念设计和飞行控制器。该设计能够在飞行过程中改变无人机的形状，以实现位置和姿态控制。我们考虑动态重心 ( CoG )，它会导致无人机的转动惯量 ( MoI ) 参数不断变化。这些动态结构参数在系统的稳定性和控制中起着至关重要的作用。四轴飞行器臂长是一个可变参数，它由基于姿态反馈的控制律驱动。MoI 参数是实时计算的，并纳入系统的运动方程中。无人机利用螺旋桨的角运动和可变的四轴飞行器臂长进行位置和导航控制。重心的运动空间是一个设计参数，它受执行器限制和系统稳定性要求的限制。提供了有关运动方程、飞行控制器设计和该系统可能应用的详细信息。此外，通过航路点导航任务和复杂轨迹跟踪的比较数值模拟对所提出的变形无人机系统进行了评估。
行业 - 航空电子协会
电子技术的快速发展。这使得伺服驱动仪表在 20 世纪 50 年代成为可能，设计师可以自由地将传感器放置在远离实际仪表的位置。随着数字航空电子技术的不断发展，显示设计受到越来越广泛的关注。随着飞机性能的提高，飞行员可以获得更多的信息，显示器的数量和复杂性也在增加。从 1970 年到现在，由于引入了电子显示单元 (EDU)，驾驶舱的外观发生了重大变化。20 世纪 80 年代初，全数字空客 A310 和波音 757/767 在民航中引入了阴极射线管 (CRT) 飞行显示器，这标志着“玻璃驾驶舱”演变的分水岭，“玻璃驾驶舱”是 MFD 的同义词。典型的玻璃驾驶舱配置包括多达六个电子显示单元、备用飞行仪表（液晶显示器 (LCD) 或机电仪表）和一些
Formosa Plastics Group
i n 2 0 2 3，f orm osa塑料g roup b id fare to for to the Old Headq Uarters b Uilding（1 9 7 6 -2 0 2 3）。I n the new b uilding in Neihu, the G roup ' s m ost im p ortant Corp orate Managem ent Philosop hy of " diligence, p erseverance, frugality, and trustw orthiness" integrates the Taiw an industrial develop m ent relief w ork s p ersonally designed b y President W en-Y uan W ong in 1 9 9 7 .The relief w ork s, nam ely " L eaving the Mainland for Taiw an, " " Cultivating the L and, " " D evelop ing L ight I ndustries, " " D evelop ing the Petrochem ical I ndustry, " and " Outlook s on the Electronics I ndustry, " com p lem ent each other, show ing that the Managem ent Com m ittee has not only inherited the sp Tw o创始人的Irit，B ut还携带它，并导致所有Em Ployees连续出现Ex p和G Roup的脚步rint并达到新的高度！
SANS-CNN：一种利用宇航员图像数据来诊断航天相关神经眼部综合症的自动机器学习技术
太空飞行相关神经眼综合征 (SANS) 是太空飞行最大的生理障碍之一，需要对未来的行星任务进行评估和缓解。由于太空飞行环境是临床受限的环境，本研究的目的是使用在宇航员 SANS 光学相干断层扫描 (OCT) 图像上训练和验证的机器学习模型提供 SANS 的自动早期检测和预测。在本研究中，我们提出了一个轻量级卷积神经网络 (CNN)，它结合了 EffficientNet 编码器，用于从 OCT 图像中检测 SANS，名为“SANS-CNN”。我们使用 6303 张 OCTB 扫描图像进行训练/验证（80%/20% 分割），并使用 945 张 SANS 图像进行测试，结合地面图像和宇航员 SANS 图像进行测试和验证。使用 NASA 标记的 SANS 图像对 SANS-CNN 进行了验证，以评估准确度、特异性和敏感性。为了评估真实世界的结果，还在这个数据集上采用了两种最先进的预训练架构。我们使用 GRAD-CAM 来可视化中间层的激活图，以测试 SANS-CNN 预测的可解释性。SANS-CNN 在测试集上的准确度为 84.2%，特异性为 85.6%，敏感性为 82.8%，F1 分数为 84.1%。此外，SANS-CNN 的准确度分别比另外两种最先进的预训练架构 ResNet50-v2 和 MobileNet-v2 高出 21.4% 和 13.1%。我们还应用两种类激活图技术来可视化模型感知到的关键 SANS 特征。 SANS-CNN 代表一种使用真实宇航员 OCT 图像进行训练和验证的 CNN 模型，能够快速有效地预测在临床和计算资源极其有限的地球轨道以外的太空飞行任务中出现的类似 SANS 的情况。