2022 年 3 月,我们发布了净零排放计划,该计划概述了在 2050 年或更早实现净零排放的可靠途径。我们有一个明确的计划,通过使用可再生能源、减少航空排放和其他全球项目,减少我们自己的范围 1 和 2 排放。但更重要的是,由于我们总排放量的 89% 来自范围 3,我们打算与我们的合作伙伴和客户密切合作,帮助他们实现净零排放。我们有一个独特的机会,可以通过技术帮助我们的合作伙伴和客户实现脱碳;无论是通过我们在隐形材料方面的专业知识,使风电场得到更广泛的使用,因为它们不太可能干扰雷达;我们的电池专家正在开发用于军事和商业用途的高功率电池;我们的大型低速风洞被用于支持飞机效率的提高,或者许多其他技术驱动的解决方案,以提高我们利益相关者的可持续性。董事会变动今年董事会成员发生了一些变化。劳伦斯(拉里)普赖尔三世 (Lawrence (Larry) Prior III) 加入董事会,担任美国高级独立非执行董事,带来航空航天、国防和政府服务、IT、网络和安全等多个领域的丰富经验;拉里在美国担任执行和非执行职务的丰富经验,为董事会提供强有力的支持,以支持我们的美国和全球战略。
这将把整个课程的所有主题结合起来,并展示所学到的信息和技术对参与海上作战系统企业的人员有多么宝贵。它将讨论作战系统设计机构的作用。最后,深入了解海上作战系统未来面临的挑战,然后进行一些结束语。在整个课程中,白天积极鼓励代表们进行交流;并辅以两项晚间活动。第一天晚上在酒店享用轻松的晚餐,本周晚些时候还将参观皇家海军军官室,享用正式晚宴。
与我们发展一家多国中型国防和安全公司的战略一致,与 AUKUS 合作伙伴关系保持一致,我们在今年完成了两项重大收购,即收购美国的 Avantus 和澳大利亚的 Air Affairs。收购 Avantus 是我们有史以来完成的最大收购,使我们成为美国一家颠覆性的国防和情报企业。我们认识到之前在美国收购时面临的挑战和一些困难,因此这次收购是经过深思熟虑的,涵盖了战略、经济和整合三个方面。虽然这是我们十年来第一次负债,但 QinetiQ 的现金生成性质使得杠杆率在仅仅四个月后就降至 1 倍净债务 - EBITDA 以下,比最初的预期提前了一年,这让我们对在杠杆率下管理和运营的能力充满信心。
船只产生的噪声被认为对海洋生物产生了重大有害影响1。随着运行量越来越多的船只,此问题进一步加剧了。因此,有必要更好地理解和管理船只在水下辐射的噪声。在正常操作下,螺旋桨可以为整个平台噪声做出重大贡献。但是,当螺旋桨上存在空化时,噪声大大增加并成为主要的噪声源。因此,如果可以避免螺旋桨空化,则可以降低平台辐射的噪声的影响。如果迅速检测到允许通过螺旋桨控制允许采取补救措施的空化,则可以实现这一目标。在此贡献中,我们研究了基于许多不同输入特征的一系列可用机器学习方法来检测螺旋桨空化。使用一系列信号处理方法可以使用螺旋桨气态检测。环化性是最近提出的用于螺旋桨空化检测2的信号处理方法。它依赖许多频域的转换,从而产生了循环频谱。然后将此频谱搜索以寻找峰值,在该峰上,叶片速率周围及其谐波及其谐波可以表明存在气蚀。图1比较了环溶性分析的各个阶段的输出,以进行空洞和非散发信号。
三十多岁到四十多岁,对吧?所以也就是说,我们的合格管道每 10 个中就有 4 个——或者希望稍微好一点
Steve Wadey:谢谢 Stephen,早上好。欢迎大家查看我们 2024 财年的业绩。感谢您加入我们。今天,我首先要感谢我们出色的员工。世界正在经历一代人以来威胁最大的环境,我们遍布全球的团队与客户和供应商合作,实现了强劲的整体集团业绩。乌克兰、中东的冲突以及与中国的紧张局势加剧正在推动现代战争发生重大变化。因此,我们的客户正在增加在关键技术和创新领域的支出,以保持领先地位。这张照片显示了我们与合作伙伴 Oshkosh 去年夏天在欧文堡进行的机器人战车系统测试和试验。这种下一代自主系统将提高美国陆军对未来威胁的态势感知能力和军事效能。创新和尖端技术是我们所做的。
QinetiQ Australia 宣布收购综合物流供应商 RubiKon Group,这是该公司在澳大利亚扩张战略的一部分。“在澳大利亚,我们一直非常专注于我们的战略以及我们能为澳大利亚国防军带来什么,作为该战略进展的一部分,我很高兴我们今天宣布收购 RubiKon Group,这是一家备受推崇和尊敬的综合物流和支持企业,”QinetiQ 首席执行官 Steve Wadey 周二在 Avalon 表示。“它现在将成为 QinetiQ 的一部分,这对我们的战略至关重要,即建立更牢固的客户关系并为这些客户带来更多价值。这对我们来说是一大步。” Rubikon 成立于 2009 年,专注于确定和实施物流、供应链管理和采购解决方案。
George SKROBANSKI 博士,QinetiQ 培训与模拟 (NSC) 14.30h 6 接近实时的物体检测训练和检测,为时间紧迫的任务规划提供包括检测到的感兴趣物体的地理参考表示的合成环境