4.5.5 发泡性。泡沫溶液的膨胀和排水应使用 NFPA 412 的方法 A 进行测量。泡沫应通过 2 加仑/分钟 (gal/min) 的抽吸喷嘴产生(见 6.9)。在泡沫样品采集过程中,喷嘴入口压力应保持在 100 磅/平方英寸 (lb/in²) 的表压下,泡沫溶液温度应保持在 23±5.0 °C。喷嘴应保持在臀部高度,并从 4 到 6 英尺的距离指向篮板。
醒来时发现卧室里有一架波音 747。如果您曾经飞抵华盛顿国家机场,并想知道为什么您的飞机在着陆前突然转弯,那是因为您的进近没有真正对准跑道。您的进近是在波托马克河的中部,因此您没有产生噪音危害。不幸的是,跑道并没有完全对准河的中部。当天气好的时候,这个程序不会带来什么问题。当天气不好的时候,它可能会很可怕。虽然这通常不被认为是管制员的问题,但您必须记住,任何规定飞机在进近过程中必须在特定时刻的位置的程序都会限制管制员的灵活性。当程序的目的与飞行安全无关时,这尤其令人沮丧。
目前,Oceanloop在基尔和慕尼黑经营两个陆基虾农场,测试了生产高质量虾的新方法。通过其姊妹公司诚实的收获,它将新鲜的虾直接提供给餐馆,超市和消费者。该公司为进口虾提供了可持续,可追溯和动物友好的替代品。使用先进的技术,Oceanloop允许农民控制生产的各个方面,从而使过程更加注重并减少自然资源的使用。它还使用计算机视觉和AI等数字工具来实时监测虾健康,从而改善动物福利。
摘要 — 每次飞行都必须考虑几个重要因素来保证乘客的安全。天气是飞机起飞和降落时必须考虑的一个因素。天气信息对于给出飞行适航性建议非常重要。模糊方法是预测飞机是否适合飞行或降落的天气的极好方法。所用数据来自 BMKG 气象 1 级波兰。数据用作模糊逻辑的输入。建议的有效性受低能见度和风向的影响。这两个参数都受降雨和风速的影响。对于降雨预测模型,有三个输入,即能见度、风速和风向。输出是可行性。通过应用低能见度的模糊方法将有助于水上交通管制,帮助飞机起飞和降落。关键词 — 模糊逻辑,隶属函数
摘要—我们介绍了智能自动驾驶系统 (IAS),该系统能够通过使用人工神经网络和模仿学习观察和模仿人类飞行员,实现大型喷气式飞机(如客机)的自主导航和着陆。IAS 是解决自动飞行控制系统当前问题的潜在解决方案,该系统无法执行从给定机场起飞并在另一个机场降落的全程飞行。提出了一种导航技术和一种强大的模仿学习方法。模仿学习使用人类飞行员在飞行模拟器中演示要学习的任务,同时从这些演示中捕获训练数据集。然后,人工神经网络使用这些数据集自动生成控制模型。控制模型模仿人类飞行员在航路点之间倾斜导航以及执行最后进近和着陆时的技能,而飞行管理程序则生成飞行路线,并决定在当前飞行阶段启动哪些 ANN。实验表明,即使在提供有限的示例后,IAS 也能高精度地处理此类飞行任务。所提出的 IAS 是一种新方法,使用与经验丰富的人类飞行员的技能和能力相匹配的 ANN 模型来实现大型喷气式飞机的完全控制自主。
德克萨斯州 4,028 德克萨斯州 40,151 爱荷华州 62.4% 爱荷华州 81.9% 俄克拉荷马州 1,607 爱荷华州 12,783 南达科他州 54.8% 南达科他州 76.9% 内布拉斯加州 602 俄克拉荷马州 12,222 堪萨斯州 47.0% 堪萨斯州 69.9% 爱荷华州 484 堪萨斯州 8,240 俄克拉荷马州 43.5% 北达科他州 65.5% 蒙大拿州 366 伊利诺伊州 7,129 北达科他州 36.7% 怀俄明州 60.4% 南达科他州 304 加利福尼亚州 6,118 新墨西哥州 34.9% 俄克拉荷马州 54.0% 明尼苏达州 245 科罗拉多州 5,194 内布拉斯加州 31.0% 新墨西哥州 52.6% 新墨西哥州 235 明尼苏达州 4,749 科罗拉多州 28.0%内布拉斯加州 37.7% 俄勒冈州 210 新墨西哥州 4,327 明尼苏达州 23.5% 科罗拉多州 29.2% 科罗拉多州 145 北达科他州 4,302 缅因州 22.8% 蒙大拿州 25.9% 伊利诺伊州 120 俄勒冈州 4,055 怀俄明州 21.8% 德克萨斯州 25.3% 密歇根州 72 内布拉斯加州 3,519 德克萨斯州 21.6% 缅因州 23.3% 加利福尼亚州 72 印第安纳州 3,468 佛蒙特州 18.2% 明尼苏达州 21.5% 缅因州 20 华盛顿州 3,407 爱达荷州 16.6% 俄勒冈州 17.1% 密歇根州 3,231 蒙大拿州 14.8% 伊利诺伊州 16.9% 南达科他州 3,219 俄勒冈州 14.3% 爱达荷州 11.1% 怀俄明州 3,176 伊利诺伊州 12.1% 华盛顿州10.1% 密苏里州 2,435 印第安纳州 9.9% 印第安纳州 9.7% 纽约州 2,192 密苏里州 9.4% 密苏里州 9.3% 蒙大拿州 1,487 密歇根州 7.8% 密歇根州 9.1% 美国其他地区 0 美国其他地区 8,769 美国其他地区 1.7% 美国其他地区 1.5% 总计 8,511 总计 144,173 总计 10.1% 总计 11.2%
摘要 — 每次飞行都必须考虑几个重要因素以保证乘客的安全。天气是飞机起飞和降落时必须考虑的一个因素。天气信息对于给出飞行适航性建议非常重要。模糊方法是预测飞机是否适合飞行或降落的天气的绝佳方法。使用的数据来自 BMKG 气象 1 级波兰。用作模糊逻辑输入的数据。建议的合格性受低能见度和风向的影响。这两个参数都受到降雨和风速的影响。对于降雨预测模型,有三个输入,即能见度、风速和风向。输出是可行性。通过应用低模糊方法将有助于水上交通管制,帮助飞机起飞和降落。关键词 — 模糊逻辑,隶属函数
在许多隔离能源系统结合了各种可再生技术的情况下,阿拉斯加社区提供了有价值的课程,可以在整个北极应用。在此案例研究中,我们采访了有兴趣在能源系统中添加可再生能源的社区,以了解他们的需求和挑战。我们还采访了成功安装了可再生能源的社区,以了解他们如何克服这些挑战和所学到的教训。值得注意的结果包括当地买入,教育和技术参与的重要性;采购外部资金来源;间社协作;安装定制系统;与可靠的设备供应商合作;并拥有当地的“项目冠军”。本报告的目标是通过提供有用的例子和联系点来实现和激发想要开始其可再生能源过渡的北极社区。
近年来,关于可再生能源发展的社会影响的研究和政策讨论越来越多地转向能源公平的概念,即“实现能源系统社会和经济参与的公平目标,同时减轻能源系统对那些受到不成比例伤害的人的社会、经济和健康负担”(能源正义倡议 2019)。然而,尽管能源公平的视角越来越多地应用于风能部署,但社区对风能公平的看法却基本上被忽视了。国家可再生能源实验室 (NREL) 的风能公平参与系列 (WEEES) 致力于通过收集研究人员、决策者、行业专业人士和经历过风能开发的社区的知识,提高对陆基风能公平性的理解。
尽管电气化的进步和向太阳能产量的过渡,印度仍将继续依赖陆基碳偏移以实现其净零目标。可以通过利用未充分利用的边际土地或通过技术干预措施来缩小农业产量差距来实施印度的土地缓解策略。地下(例如土壤碳)和地上(例如站立树生物量)的选项都为这种措施提供可行的途径。关键策略包括培养多年生生物能源原料,造林,建立快速生长的宫城森林,恢复湿地和红树林,以及将生物固体应用于陆地。然而,谨慎对于防止意外后果至关重要,例如清除天然林或将微塑料引入土壤。碳固存的成本以及储存碳的弹性或持久性将是确定首选方法的关键因素。此外,基于土地的策略通常在空间上重叠,这使得基于GIS的工具必不可少,以识别针对当地条件量身定制的最佳解决方案。将这些策略整合到国家碳预算中可以提高透明度,并为印度的净零排放目标做出重大贡献。