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通用机载仪表系统；全新面貌
下图显示了 CAIS 总线的最基本配置。数据总线以命令/响应方式同步运行，并通过命令总线和回复总线以全双工方式进行传输。CAIS 是一种确定性总线，它根据格式中放置的采样时间提供连贯数据。数据总线上的信息流由设置数据采集单元 (DAU) 操作模式的广播命令和请求 DAU 特定操作的 DAU 命令组成。因此，回复总线上的所有数据都是来自总线控制器的 DAU 命令的结果。此外，该总线还可用于与其他系统元素（如驾驶舱显示器、记录器）进行通信。这样就可以单点访问各种系统信息，并允许系统监控关键数据，例如飞行员开关活动、飞行员任务屏幕设置和遥测记录器状态。请注意，CAIS 总线不仅可以用作仪表总线，还可以用作全车通信总线。
超快电子衍射仪器的前沿
J.黑斯廷斯等人。应用。物理。莱特。 89、184109（2006）。 P. Musumeci 等人，应用物理快报 97, 063502 (2010)。 R. Li 等人，Rev. Sci。仪器。 81, 036110 (2010)。 Y. Murooka 等人，应用。物理。莱特。 98、251903（2011）。 P. Zhu 等人，新物理学杂志。 17、063004（2015）。 S.Weathersby 等人，Rev.Sci。仪器。 86, 073702 (2015)。 S. Manz 等人，法拉第讨论。 177, 467 (2015) D.Filippetto 和 H. Qian, J. Atom. and Mol. And Opt. Phys. 49, (2016) F. Qi 等人, Phys. Rev. Lett. 124, 134803 (2020)。HW Kim 等人, Nature photonics 14, 245 (2020)
美国国防部 (DoD) 宣布，来自 50 所机构的 82 名大学研究人员被选中获得仪器奖，以
美国国防部 (DoD) 宣布，来自 50 所院校的 82 名大学研究人员被选中获得仪器奖，以加强他们的研究和教育计划。总额为 6170 万美元的奖项将根据 2023 财年国防部传统黑人学院和大学以及少数族裔服务机构 (HBCU/MSI) 科学计划颁发。
蒂莫西·F·毕晓普 太空与导弹防御卓越中心主任 美国陆军太空与导弹防御司令部 蒂莫西·F·毕晓普先生于 2019 年 1 月被任命为高级执行官，担任美国陆军太空与导弹防御司令部太空与导弹防御卓越中心主任。他的职业生涯包括在各种政府采购职位上的专业领导经验，涉及主要模拟、训练和仪表系统的开发、测试、生产、部署、维护和生命周期支持。毕晓普先生负责太空和战略导弹防御理论和培训、概念开发、决策支持、陆军太空和高空与战略导弹防御能力经理以及陆军太空人员发展。他是负责陆军空间作战军官 (FA40) 的执行代理人。他之前担任的高级管理职位是模拟、训练和仪器项目执行办公室 (PEO STRI) 的副项目执行官，负责管理 268 个项目，执行 30 亿美元的年度预算，以及 19 个外国和全球 386 个站点的 335,000 多台训练设备。他毕业于阿拉巴马大学亨茨维尔分校，获得电气和计算机工程理学学士学位，并拥有宾夕法尼亚州卡莱尔美国陆军战争学院战略研究理学硕士学位。毕晓普先生获得的奖项和认可包括欧洲设施管理司令部颁发的优秀文职服务奖、陆军测试和评估司令部颁发的年度十大杰出人员奖以及国防部颁发的全球反恐战争奖章。
蒂莫西·F·毕晓普 太空与导弹防御卓越中心主任 美国陆军太空与导弹防御司令部 蒂莫西·F·毕晓普先生于 2019 年 1 月被任命为高级执行官，担任美国陆军太空与导弹防御司令部太空与导弹防御卓越中心主任。他的职业生涯包括在各种政府采购职位上的专业领导经验，涉及主要模拟、训练和仪表系统的开发、测试、生产、部署、维护和生命周期支持。毕晓普先生负责太空和战略导弹防御理论和培训、概念开发、决策支持、陆军太空和高空与战略导弹防御能力经理以及陆军太空人员发展。他是负责陆军空间作战军官 (FA40) 的执行代理人。他之前担任的高级管理职位是模拟、训练和仪器项目执行办公室 (PEO STRI) 的副项目执行官，负责管理 268 个项目，执行 30 亿美元的年度预算，以及 19 个外国和全球 386 个站点的 335,000 多台训练设备。他毕业于阿拉巴马大学亨茨维尔分校，获得电气和计算机工程理学学士学位，并拥有宾夕法尼亚州卡莱尔美国陆军战争学院战略研究理学硕士学位。毕晓普先生获得的奖项和认可包括欧洲设施管理司令部颁发的优秀文职服务奖、陆军测试和评估司令部颁发的年度十大杰出人员奖以及国防部颁发的全球反恐战争奖章。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
卫星地面仪器仪表部分的历史 1958 年至...
F.T. 博士时任研究中心主席兼实验室副主任的 McClure 注意到了 Guier 和 Weiffenbach 取得的成果，并建议将这些成果应用于逆向问题：准确了解卫星的轨道参数，并观察卫星信号的多普勒频移，得出观察者的位置。* 他向 R.F. 博士提出的建议。时任实验室主任、现任名誉主任的 Gibson 建议大力发展基于多普勒原理的卫星导航系统，这导致了 APL 空间发展部门的成立（1966 年改为部门），并任命 R.B. 博士现任助理主任的 Kershner 担任该部门负责人。经高级研究计划局批准，美国海军采用了该计划，APL 着手建造其第一颗卫星。
核环境中的仪器和测量 - CEA
参与撰写本专着的有：Christiane Alba-Simionesco、Pierre-Guy Allinei、Catherine Andrieux-Martinet、Éric Ansoborlo、Nicolas Baglan、François Baqué、Loïc Barbot、Mehdi Ben Mosbah、Sébastien Bernardux、Maïlle Gille Berta Bignan、帕特里克·布莱斯,多米尼克·博伊斯、伯纳德·博宁、莱昂内尔·鲍彻、卡里姆·布德吉、亚历山大·布努、洛朗·布尔格瓦、维维安·布耶、雷内·布伦内托、卡罗尔·布列松、洛朗·布里索诺、法布里斯·坎托、尚塔尔·卡佩拉雷、塞德里克·卡拉斯科、塞巴斯蒂安·卡拉苏、胡贝尔·卡特鲁夫、弗雷尔·卡拉克、卡尔·马托卡瓦罗、弗雷德里克·沙蒂埃、盖伊·谢莫尔、伊夫·奇库埃内、杰罗姆·孔特、伯纳德·科尔努、格维诺莱·科尔、纳丁·库隆、让-路易斯·库鲁奥、洛朗·库斯顿、玛丽埃尔·克罗泽、让-吕克·多瑟里布、让-马克·德西特、儒勒·德拉克罗什、德拉克罗什、克里斯托夫平Dinh、丹尼斯·多伊齐、克里斯托弗·多默格、杰罗姆·杜科斯、热拉尔·杜克罗斯、安妮·杜哈特-巴隆、席琳·杜特鲁克-罗塞特、西里尔·埃莱昂、埃里克·埃斯贝林、尼古拉斯·埃斯特雷、塞巴斯蒂安·埃弗拉德、达米安·费龙、吉尔·费朗、帕斯卡·菲切特、菲尔四格拉四、达米安·福尔曼,奥利维耶·加斯塔尔迪、伯努瓦·格斯洛、让-米歇尔·吉拉德、玛丽安·吉拉德、菲利普·吉罗内斯、克里斯蒂安·冈尼尔、阿德里安·格鲁尔、奥利维尔·盖顿、菲利普·金巴尔、埃里克·赫维约、让-帕斯卡·于德洛、海伦·伊斯纳德、范妮·贾鲁、弗兰克·朱尔丹、朱尔丹、克里斯托·弗拉基米尔康德拉索夫斯,克里斯蒂安·拉迪拉特、纪尧姆·拉丰、安妮-索菲·拉勒曼、法布里斯·拉马迪、埃尔韦·拉莫特、克里斯蒂安·拉特格、弗洛里安·勒布尔戴斯、阿兰·勒杜、丹尼尔·埃尔米特、克里斯蒂安·鲁里耶、洛朗·卢贝、阿卜杜拉·利尤西、查理·马埃、卡罗尔·马尔尚、克拉丽丝、雷米·马莫雷、弗雷德里克梅里尔、弗雷德里克·米歇尔、克里斯托夫·穆兰、吉尔斯·穆蒂埃、保罗·穆蒂、弗雷德里克·纳瓦基亚、安东尼·诺内尔、丹尼尔·帕拉特、克里斯蒂安·帕萨德、凯文·鲍梅尔、贝特朗·佩罗、塞巴斯蒂安·皮卡特、帕斯卡·皮鲁索、伊夫·庞蒂隆、塞德里克·里维埃、丹尼·罗德里格、丹尼·罗德里格法比安·鲁亚尔、克里斯托夫·鲁尔、亨利·萨法、纪尧姆·萨尼埃、尼古拉斯·索雷尔、文森特·肖普夫、埃里克·西蒙、让-巴蒂斯特·瑟文、尼古拉斯·蒂奥莱、埃尔韦·图邦、朱利安·维纳拉、托马斯·韦尔库特、让-弗朗索瓦·维拉德、艾芙琳·沃斯、埃莉莎·多米尼克、埃莉萨你泽克里。
低速设施中风洞流质量测量和评估的现代框架 随着测试的复杂性增加，对风洞测试测量精度的要求也越来越严格。在风洞测试时间减少和测试成本增加的环境下，重要的是在较长时间内建立、维护和统计控制风洞设施中测量链所有组件的精确校准和验证。本文介绍了在贝尔格莱德军事技术学院的 T-35 4.4 m × 3.2 m 低速风洞中建立和维护测量质量控制系统所做的努力。该设施测量质量的保证基于确保三个主要组成部分的质量：风洞测试部分的校准、所用仪器的校准以及标准风洞模型的定期测试。本文介绍了相关风洞校准测试的样本结果，并将其与其他设施的结果进行了比较。测试证实了该设施的整体质量良好，并且必须保持、定期检查和系统记录所达到的质量水平。关键词：风洞流动质量；低速风洞；标准校准模型；AGARD-B；ONERA M4。1. 简介 风洞测试
低速设施中风洞流质量测量和评估的现代框架 随着测试的复杂性增加，对风洞测试测量精度的要求也越来越严格。在风洞测试时间减少和测试成本增加的环境下，重要的是在较长时间内建立、维护和统计控制风洞设施中测量链所有组件的精确校准和验证。本文介绍了在贝尔格莱德军事技术学院的 T-35 4.4 m × 3.2 m 低速风洞中建立和维护测量质量控制系统所做的努力。该设施测量质量的保证基于确保三个主要组成部分的质量：风洞测试部分的校准、所用仪器的校准以及标准风洞模型的定期测试。介绍了相关风洞校准测试的样本结果，并将其与其他设施的结果进行了比较。测试证实了该设施的整体质量良好，并且必须保持、定期检查和系统地记录所达到的质量水平。关键词：风洞流动质量；低速风洞；标准校准模型；AGARD-B；ONERA M4。1.简介 风洞测试是任何飞机设计和开发的重要组成部分。预测未来飞行物体的空气动力学行为和特性的通常做法是进行相对小规模模型的风洞测试。为了确保对风洞数据进行有意义的解释，必须了解和纠正影响结果的影响因素；修正后的数据应与来自不同风洞或自由空气情况的数据具有可比性，[1]-[9]。此外，最好采用或多或少标准的校准和测试程序，以使来自不同风洞的数据尽可能接近可比性。在测试模型的风洞结果可用于预测未来飞行物体的气动特性之前，必须确定模型支撑系统和非均匀气流条件的影响随着风洞试验对测量精度的要求越来越严格，试验的复杂性也随之增加，并且在风洞试验时间减少、试验成本不断上升的环境下，重要的是对风洞设施中测量链的所有组件进行准确的校准和验证，更重要的是，在较长时间内保持和统计控制 [10]。
受组合载荷影响的航空复合材料结构的验证和建模：VERTEX 项目。第 1 部分：实验设置、FE-DIC 仪器和程序
航空复合材料结构的开发和认证仍然主要基于金字塔式测试。这种方法在测试次数和设计循环方面成本极高。此外，它基于单轴测试，而实际结构大多承受组合载荷。合作研究计划“VERTEX”的目标是朝着预测虚拟测试的方向发展，并大幅降低航空航天计划的开发成本。在第一部分中，介绍了航空结构多轴测试的具体方法。技术样本的概念及其尺寸是合理的。然后，介绍了一种特定试验台的开发，在该试验台上可以进行压缩/拉伸、剪切、内部压力和组合。由于结构测试对仪器来说很复杂，因此开发了一种特定的全场测量技术。它基于多摄像机仪器和原始的立体数字图像相关 (FE-SDIC) 有限元方法。在这样的框架内，由于可以使用相同的网格进行模拟和测量，因此可以直接比较相应的位移。此外，FE-SDIC 测量的机械正则化允许评估机械一致的场，例如可以用作模拟边界条件的位移和旋转场。实验程序、测量