摘要在整个船舶设计过程的早期阶段开发的船舶推进系统的建筑对船舶的整体设计和性能产生了很大的影响。到达最后一艘船舶保护架构的设计空间探索可能是一个相当复杂的过程,用于高性能“组合”的“船舶推进系统”,旨在实现多个,经常相互冲突的设计目标。本文提出了一个基于基于模型的“技术经济和环境风险评估”(TERA)方法的设计空间探索过程的新过程,该方法是使用混合的“多重标准决策制定”(MCDM)程序执行的,以从竞争的推进系统中选择构建设计空间的竞争推进系统中的解决方案。该过程利用了从开发模型的性能模拟产生的性能数据的组合,以及基于比较的专家意见的指标,用于船舶设计过程中无法选择“妥协解决方案”的信息。本文包括一个说明性的示例,说明了拟议过程在设计空间探索的拟议过程中,用于合并的推进系统体系结构。
航空业正面临越来越大的压力,需要通过长期战略来减少排放,以满足不断增长的飞行乘客数量。目前运行的飞机通常是在设计时将机身与推进系统分开考虑的。这样一来,传统的航空发动机架构在推进效率方面已接近极限,而技术进步带来的收益却越来越少。一种有前途的替代架构可以提高下一代商用飞机的整体性能,它依赖于边界层吸入 (BLI)。这项技术将机身与战略性定位的推进系统在空气动力学上耦合,以有目的地吸入机身的边界层流。尽管如此,对于 BLI 效益的解释和量化仍缺乏共识。这主要是因为传统的性能核算方法在强气动耦合的情况下失效。随后,定义适当的性能指标以提供一致测量和潜在效益比较是一项重大挑战。本评论研究了用于评估 BLI 性能的各种会计方法和指标。这些内容在数值和实验模型的背景下进行了讨论和批评。从数值上讲,几何、空气动力学和推进模型按保真度顺序排序,同时使用大量方法进行流动特征识别,从而实现对 BLI 的现象学理解。然后特别关注具有不同设置、方法和相关限制和不确定性的实验 BLI 模型。最后,参考其相关的设计探索和优化研究,对众多非常规 BLI 飞机概念进行了分类、比较和批评。
摘要 在当今的数字时代,大众媒体在协助政府战胜 COVID-19 大流行方面发挥着至关重要的作用。该职位的职责包括传播有关 COVID-19 大流行的政府政策的呼吁、建议、新闻和社会化工作的信息。本研究的目的是通过在印度尼西亚北苏门答腊省的报纸 Harian Waspada 上传播大规模疫苗照片新闻来研究 COVID-19 缓解工作的优化。采用符号学方法对描绘大规模疫苗接种的照片进行分析,以检查图像中嵌入的外延、内涵和神话含义。采用访谈法收集与 Harian Waspada 有关的摄影师和编辑的见解,他们积极参与大规模疫苗相关新闻的报道。本研究的结果表明,Harian Waspada 除了致力于通过照片新闻向更广泛的社区传播知识外,在新闻文章中加入大规模免疫照片也是吸引读者的元素。 《Harian Waspada》中加入了人文照片,描绘了大规模疫苗接种工作,旨在唤起人们的惊奇、怜悯、喜悦或绝望等情感。关键词:COVID-19;《Harian Waspada》;新闻报道;图片新闻;符号学分析
*ICARE – CNRS,1C avenue de la recherche scientifique,45071 Orléans Cedex,法国。**CNES,18 avenue Edouard Belin,31401 Toulouse,法国。***Snecma,Division Moteurs Spatiaux,Forêt de Vernon,BP 802,27208 Vernon,法国。摘要 回顾了由 Snecma 开发的技术演示器 5 kW 级 PPS ® X000 霍尔效应推力器的性能特征,输入电功率范围为 1.5 kW 至 7 kW。结果表明,PPS ® X000 推力器既可以在高推力域(高达 350 mN)下运行,也可以在高比冲域(高达 3200 s)下运行。 PPS ® X000 电动推力器的双模功能使其非常适合重型地球静止通信卫星的轨道定位和定位等任务。机器人探索太阳系外行星和遥远彗星等太空任务需要超过 1 N 的推力。
摘要:我们设计了一种视野为 360° x180° 的超广角镜头 - 鱼眼镜头 - 用于太空环境。作为案例研究,假设镜头安装在穿过彗星尾部的旋转探测器上。镜头随着穿过彗星彗发的探测器旋转,可以绘制从内部尾部看到的整个天空,提供有关等离子体和尘埃空间分布的前所未有的数据。考虑到镜头的预期太空应用,设计时已考虑了辐射硬化玻璃。镜头的一个关键特性是投影在焦平面上的天空分布图的“角度尺度”均匀性 (F-theta),从而可以获得可靠的整个天空重建。我们还精心设计了近乎远心的设计,以便允许放置在焦平面上的滤光片正常工作。本文介绍了一种远心鱼眼镜头,其工作分辨率为像素限制,波段范围为 500 nm 至 770 nm,并具有 F-theta 失真。
精确的地理空间植被预测具有各个部门的潜力,包括农业,林业,植物援助和碳会计。为了利用卫星图像的广泛可用性来完成此任务,各种作品应用了深层神经网络,以预测具有逼真质量的多光谱图像。但是,尚未彻底探索植被动力学的重要领域。我们的研究介绍了Greenearthnet,这是第一个专门为高分辨率植被预测设计的数据集,以及ContextFormer,这是一种新颖的深度学习方法,可预测Sentinel 2卫星2卫星图像,并在整个Eu-Rope之间进行精细分辨率。我们的多模式变压器模型上下文形式通过视觉主链利用空间上下文,并以参数有效的方式预测局部上下文贴片上包含气象时间序列的时间动态。Greenearthnet数据集具有学习的云蒙版和适当的植被建模评估方案。它还与现有的卫星图像预测数据集SEARNET2021保持兼容性,从而实现了跨数据库模型比较。我们广泛的定性和定量分析表明,我们的方法的表现优于广泛的基线技术。这包括超越了SEARNET2021上的先前最先进的模型,以及时间序列预测和视频预测的改编模型。我们提供开源代码和预训练的权重,以根据https:// gith ub.com/vitusbenson/greenearthnet [10]重新产生我们的实验结果。据我们所知,这项工作为大陆规模植被建模的第一个模拟介绍了良好的分辨,能够在季节性周期以外捕获异常,从而为对气候变化和极端的响应铺平了预测植被健康和行为的道路。
路易斯商标只能在提供的变体中使用,并且不得复制或修改。必须避免使用以下几点以正确使用路易斯商标:›不得扭曲或压缩品牌。›不得倾斜品牌。›单词/色调标记的颜色已固定,不得重新添加。›单词/配置标记组合的元素可能不会更改。›除了深蓝色的企业颜色外,该品牌可能不会放置在其他有色背景上。
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。