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机场，MRO与航空技术，基础设施，进步，设施，服务和地面处理
Bharat Drone Manthan由PHDCCI构想，看到其就职版于2024年3月27日至28日在新德里的博士House推出。Following the successful completion of the exhibition and summit, PHDCCI, recognizing the industry's potential based on the positive response from companies, has partnered with Radeecal Communications to organize a comprehensive Drone Pavilion at the upcoming IndiAirport Exhibition & Summit scheduled for November 26-28, 2024, at Yashobhoomi (IICC), Dwarka sector 25, New Delhi.全球无人机生态系统正在见证持续和强大的增长，强调可持续性和技术进步。人工智能和先进空气移动性（AAM）系统的创新正在提高无人机产品的质量和效率。此外，未来需要复杂的无人飞机系统TrafC管理（UTM）技术来有效地管理多个无人机操作的领空。
利用双频头部图来索引模拟空中交通管制任务期间的心理工作负荷
在我们的数字化社会中，先进的信息和通信技术以及高度互动的工作环境对认知能力提出了很高的要求。最佳工作负荷条件对于确保员工的健康和他人的安全非常重要。这对于安全至关重要的职业尤其重要，例如空中交通管制。为了使用 EEG 测量心理工作负荷，我们开发了双频头部图 (DFHM) 方法。该方法已在实验室条件下进行了测试和验证。但是，仍然需要在现实环境和真实世界场景下验证该方法的可靠性和结果的可重复性。在我们的研究中，我们在到达管理任务期间检查了 21 名空中交通管制员。通过模拟不同数量的飞机场景和将优先飞行请求的发生作为例外事件来实现心理工作负荷的变化。使用基于 EEG 的 DFHM 工作量指数和即时自我评估问卷评估工作量。DFHM 工作量指数的结果稳定，在具有类似交通负荷条件的场景之间具有高度显著的相关性（r 在 0.671 和 0.809 之间，p ≤ 0.001）。对于报告他们在不同场景之间经历工作量变化的受试者，DFHM 工作量指数在交通负荷水平和优先飞行请求条件之间产生了显著差异。对于未报告在场景之间经历工作量变化的受试者，DFHM 工作量指数未产生任何因素的显著差异。我们目前得出结论，DFHM 工作量指数显示出在实验室外应用的潜力，并且无需针对新主题或新任务对分类器进行再训练即可产生稳定的结果。
空中交通复杂性分析的时空图指标
摘要：在形式化空中交通复杂性方面已经进行了广泛的研究，但现有的研究主要侧重于限制空中交通管制员峰值工作量的指标，而不是一种可以指导战略、预战术和战术行动以实现飞机平稳流动的动态复杂性方法。本文使用图论形式化飞机相互依赖关系，并描述了四个复杂性指标，这些指标将时空拓扑信息与相互依赖的严重性相结合。这些指标可用于预测复杂性的动态演变，不是给出一个单一的分数，而是测量时间窗口中的复杂性。结果表明，这些指标可以捕捉扇区内复杂的时空区域，并提供扇区复杂性的详细和细致的视图。
B.S.在建筑工程/建筑硕士
Mae 589。交易事故重建II。3个学时。该课程将提供分析技能，以进行交通崩溃分析并正确记录发现。将讨论用于重建的常用数学公式的特定，推导和起源。撞击时的车速，在线和偏心碰撞，旅行方向，车辆在车道上的初始接触和位置以及Delta V将进行分析。将提出临界速度计算，车道变化和转折方程和空中分析。将讨论测量技术和照片的介绍；将显示和练习比例图表。将提供碰撞中商用车和摩托车动态的简介。组件：lec。分级：grd。通常提供：春季。
使用 ADS-B 消息的相位模式对飞机进行分类
广播式自动相关监视 (ADS-B) 系统是未来空中交通系统的支柱之一 [1、2]，据估计，目前大约 80% 的商用飞机都配备了 ADS-B 硬件 [3]。它是空中交通管制 (ATC) 使用的一种依赖性和协作性监视系统，其中飞机定期向任何配备监听器传输自己的信息，例如身份、位置、速度等，以进行监视 [4]。该系统的操作框图如图 1 所示。配备监听器的飞机利用机载导航系统（即全球定位系统 - GPS 单元）来计算其位置和速度，然后使用机载发射器（称为应答器）在公共射频 (RF) 信道上广播这些信息。任何配备监听器的飞机都可以接收这些信息，并用于在驾驶舱显示器上编写交通信息。同样，ATC 中心使用地面接收器在控制器的显示屏上生成交通图像。与传统雷达监视相比，ADS-B 系统具有多种优势：最大的优势是易于实施、硬件成本低廉以及位置数据非常准确。它也有一些重要的缺点，包括对卫星导航系统的依赖（可能被破坏、损坏或干扰）和简单的“免费空中”协议。事实上，在商业应用中
SB 341资金报告2024
准时绩效提高RTC还投资了改善准时绩效（OTP）。我们知道，这是我们客户的重中之重。时间表，以适应流通状况，新的施工影响并确保旅行尽可能频繁地开始。这种调整会增加RTC成本，因为它们需要更多的劳动时间。这些努力已经证明了成千上万的日常客户的切实成功，尤其是在获得最重要的时间表调整的八条路线中。延迟出发点减少了24％，路线＃219（Craig Rd。）在晚期公共汽车中减少了三分之一以上。单独开发了特殊的时间表，该时间表是针对由一级方程式1影响的五个途径，以帮助解决额外的交通延迟。
https://eprints.gla.ac.uk/289009/
摘要 - 在斜坡合并是自动驾驶中复杂的流行情况。由于驾驶环境的不确定性，大多数基于规则的模型无法解决此问题。在这项研究中，我们设计了一种深入的增强学习方法（DRL）方法，以解决不确定的场景中坡道合并问题，并修改双胞胎延迟的深层确定性策略梯度算法（TD3）的结构，使用长期短期内存（LSTM）基于时间信息选择一个动作。所提出的方法应用于坡度合并，并在城市流动性（SUMO）的模拟中进行了验证。结果表明，所提出的方法在不确定的TRAFFICEARIOS中执行明显更好的概括。索引术语 - 坡道合并，深度强化学习（DRL），长期记忆（LSTM），城市流动性的模拟（SUMO）
通过大规模飞行数据分析评估机场着陆效率
摘要 轨迹优化是航空运输和空中交通管理的一个主要研究课题，因为它对乘客、航空公司和整个环境都有深远的影响，从而对航空运输的感知价值和成本也有深远的影响。虽然人们很好地理解了优化飞行途中部分的挑战，但对最后一部分，即进近和着陆的关注相对较少。在这里，我们展示了如何使用开放的大规模飞机轨迹数据集来表征飞机降落在机场的效率，通过在 10,000 英尺以下飞行的时间和距离来测量。产生的图像高度异质，在低空停留的时间从苏黎世的平均 10 分钟到伦敦希思罗机场的 16 分钟不等。抵达同一机场的航班也会经历截然不同的时间，例如伦敦希思罗机场的到达时间从 12 分钟到 20 分钟不等，具体取决于交通量、一年中的时间和一天中的时间，以及与其他交通模式和机场的互动等因素。从更一般的角度来看，本文说明了如何利用大型数据集的可用性来提高我们对系统实际行为的理解，尤其是其与计划的偏差。
通过大规模飞行数据分析评估机场着陆效率
摘要 轨迹优化是航空运输和空中交通管理的一个主要研究课题，因为它对乘客、航空公司和整个环境都有深远的影响，从而对航空运输的感知价值和成本也有深远的影响。虽然人们很好地理解了优化飞行途中部分的挑战，但对最后一部分，即进近和着陆的关注相对较少。在这里，我们展示了如何使用开放的大规模飞机轨迹数据集来表征飞机降落在机场的效率，通过在 10,000 英尺以下飞行的时间和距离来测量。产生的图像高度异质，在低空停留的时间从苏黎世的平均 10 分钟到伦敦希思罗机场的 16 分钟不等。抵达同一机场的航班也会经历截然不同的时间，例如伦敦希思罗机场的到达时间从 12 分钟到 20 分钟不等，具体取决于交通量、一年中的时间和一天中的时间，以及与其他交通模式和机场的互动等因素。从更一般的角度来看，本文说明了如何利用大型数据集的可用性来提高我们对系统实际行为的理解，尤其是其与计划的偏差。