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World File Search System乘员
窗户和吊扇乘员行为模型与建筑能量模型的耦合方法，热带案例研究
摘要在这项工作中，我们提出了一种方法，将在上一篇论文中与Python开发的行为模型与动态热模拟软件Energation Plus（研究和设计中使用的高级代码）一起开发的行为模型。提出的耦合方法应用于聚会岛的潮湿热带气候中的办公楼的热模型，并通过测量的温度和相对湿度数据进行校准和验证。然后，将此产生的耦合模型与典型的设计办公室能量模型进行了比较，该模型基于典型的确定性场景。比较着重于所使用的吊扇的功率水平，开放使用水平和计算时间。通过与新行为模型耦合获得的结果比在常规确定性方案中更好，在设计阶段提供了对用户行动的更忠实地复制。
非住宅混合中乘员行为的建模...
在LaRéunion的热带岛屿上的非住宅混合模式建筑物的情况下，本文着重于乘员行为的建模。对于这样的领域和类型的建设，乘员可以操作被动解决方案以实现舒适度，而消耗能量的解决方案可以在最热的月份提供替代方案。，与其他气候区相比，有关居住者舒适和行为的具体知识是有限的，这使得在设计阶段的工程工作变得困难。在这项工作中，首先测量和分析了居民对湿润舒适控制的操作，例如窗口和风扇。其次，这些行为是使用基于机器学习技术和概率图形模型的两种确定性方法对这些行为进行建模的。也实施了使用电源渠道的电源需求来估算人数的模型。评估了行为模型的估计能力，并导致F1得分大于0.7。提出了一个两类模型，以估计风扇使用的水平。此组合模型略微提高了F1分数的2％，这证明了考虑到不同控件之间的链接的必要性。
在乘员发射车中使用自主飞行终止软件的注意事项
自主飞行终止系统（AFTS）正在逐步发射车辆上逐步使用，以替换在发生异常时终止飞行或破坏所需的地面人员和基础设施。此自动化使用板载实时数据和编码逻辑来确定飞行是否应自终止。对于未驾驶的发射车，需要FTS系统来保护公众并由美国太空部队（USSF）支配。对于机组人员任务，NASA必须根据人类评级标准来增强机组人员安全范围的要求，并根据人类评级标准对每次飞行进行认证，从而增加了针对最初用于未拖欠任务的软件的独特要求。本公告总结了与AFT有关的新信息，以提高人们对关键区别的认识，总结考虑因素，并概述将AFT纳入人等级系统的最佳实践。
emco -sipo - 扩展的最低乘员运营-EASA
A/C Aircraft AED Automated Emergency Descent AFC Advanced Future Cabin AVES Air VEhicle Simulator CAT Commercial Air Transport CAT Commercial Air Transport CBA Cost Benefit Analysis ConOps Concept of Operations CPT Captain CRM Crew Resource Management DBL Deep Blue DLR German Aerospace Centre DLR-FL DLR Institute of Flight Guidance DLR-FT DLR Institute of Flight Systems DLR-ME DLR Institute of Aviation and Space Medicine EASA European Union Aviation Safety Agency EFB Electronic Flight Bag, Electronic Flight Bag eMCO Extended Minimum Crew Operations FFS Full Flight Simulator FMGC Flight Management Guidance Computer FO First Officer HF Human Factors HMI Human Machine Interface ICAO International Civil Aviation Organisation [UN] IOS Instructor Operator Station ISA Instantaneous Self Assessment LOFT Line Oriented Flight Training NCO Normal Crew Operations NLR Royal Netherlands Aerospace Centre (Dutch: Koninklijk Nederlands lucht-en ruimtevaartcentrum）OEM原始设备制造商PF飞行员飞行PM飞行员监控PR PILOT RTLX RAW RAW RAW NASA TLX SA SA COPO SA SA COPO SA SA PECOPO SACIPO SACIPO SIPO SIPE SINE PILOT OPTION
基于DAG 和AHP-TOPSIS 算法的多乘员协同任务分配方法研究
等方面 . 人机功能分配主要包括静态和动态两种类型 , 静态功能分配是从功能特性和需求分析入手 , 通过比较人 和系统在完成该功能上的能力优势或绩效优劣 , 决定该功能分配给人还是系统 . 动态功能分配方法则是在静态 人机功能分配的基础上 , 当动态触发机制响应时 , 允许系统在运行阶段根据情况的变化将功能在人与系统之间 动态地重新分配 , 提高整体的工作效率 . 多智能体的任务分配是指在作战开始前 , 指挥中心通常会根据已掌握的 战场信息 , 对己方作战单元进行任务预分配 . 但随着战场情景变化以及突发情况的出现 , 预分配方案可能会使得 执行任务的效能降低 , 多智能体如何调整自身任务 , 使得执行任务的效能保持最大是其研究的主要内容 . 计算机 任务调度研究的是将任务动态地调用给各个虚拟机并提供给用户使用 , 怎样合理地将任务分配给不同的虚拟机 , 进而提升整个系统的性能是其研究的重点 . 以上分配原则对于多乘员分配有很好的参考价值 , 但舱室乘员间任 务分配时 , 主要考虑到人的特性 , 需要以人的理论基础来加以研究 [4] . 针对实际作战过程中 , 乘员应对非预期事件效率低下的问题 , 本文提出了一种多乘员协同动态任务分配方 法 . 在非预期事件触发时 , 对任务进行 DAG 分解及分层 , 根据乘员脑力负荷、乘员能力、任务相关度以及时间成 本四个因素 , 按照一定的任务分配顺序 , 基于 AHP-TOPSIS 方法进行乘员的优选 , 实时更新乘员状态 , 并以此为 依据进行下一任务的分配 . 任务分配过程可实现随乘员状态变化而动态调整 , 达到负荷均衡、效能最优 , 从而将 多任务分配问题简化为单个任务的多属性决策问题 .
基于量子计算的航空公司乘员阵容优化
解决任何优化问题需要两个步骤 - 一个，制定问题，两个步骤，为配方提供最佳解决方案。第一步构成理解问题并用数学术语提出问题。此数学公式可以通过多种方式完成，例如线性编程（LP），混合整数线性编程（MILP），非线性和二次。基于制定问题的便利以及算法，技术和工具的可用性，选择了一种公式方法。提出问题后，优化问题的第二步是获得最佳成本的解决方案。随着问题大小的增加，无法通过分析解决问题，而理论上蛮力方法可能会呈指数更长的时间。因此，使用数值方法来为大型优化问题提供近似的解决方案。
通过集成人工智能技术推进车辆乘员约束系统设计
摘要 为了改进汽车乘员约束系统的设计方法，需要减少仿真的计算量，提高全局搜索能力，研究和整合分析方法来理解设计变量和目标函数之间复杂的相互作用。因此，在本研究中，我们整合了以下三种人工智能技术并将其应用于汽车乘员约束系统的设计：（1）通过机器学习构建高精度近似模型，（2）通过进化多目标优化提高全局搜索能力，（3）利用多元分析方法对多维信息进行可视化和知识获取。首先，我们使用带有试验设计的碰撞分析模型来获得最少的实际计算样本数，然后利用这些样本利用机器学习构建高精度近似模型。接着利用近似模型通过进化多目标优化在设计空间中进行全局搜索，得到考虑目标函数之间权衡关系的Pareto解集。最后利用聚类分析和自组织映射对Pareto解集进行多元分析。最终用高精度近似模型替代进化多目标优化的评估计算，实现了快速全局搜索。关键词：聚类分析、进化计算、机器学习、多目标优化、自组织映射、车辆乘员约束系统。然后利用聚类分析将其中获得的帕累托解集划分为各个聚类，再利用自组织映射对划分后的聚类进行分析，从而提供有关控制目标函数之间权衡以及设计变量之间相互作用的因素的感知信息，有助于设计工程师的洞察。
乘员保护计划
工作实践（检查所有适用的应用程序）___在组件更换过程中，薄雾所有涂漆的表面，除非使用热枪___使用热枪，否则不超过1100°Fahrenheit ___ ___使用机器刨机，削纸器，磨床或砂光机在重新涂抹涂料时可正常操作Hepa滤光的真空。___使用化学油漆脱衣舞娘从组件中删除铅基油漆，并将遵循制造商的说明，并提供足够的通风___使用适当的封闭中的电力洗涤，以防止产生的废水污染土壤或地表水或允许邻近物业中的油漆芯片。___删除组件，例如完整的门系统，壁板，墙壁，橱柜或装饰。___使用遏制来隔离在其余物业中分配油漆的区域___ ___不会使用磨料爆破或喷砂___员工将在工作区域中佩戴可支配的赃物并在离开工作区之前删除____ ____不会使用HUD/EPA或在禁止的实践