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新型航空电子系统 — 空客 A330/A340 - Helitavia
A330/A340 项目是一个双引擎项目——这是首次从一开始就设计一架既有四引擎又有两引擎的飞机。两种飞机的载客量和货运量基本相同。四引擎的 A340 针对远程任务进行了优化，但在短距离飞行中也很高效。有了两台引擎，A330 可以为航空公司不需要 A340 的超长航程的任务提供更好的运营经济性。意识到在两种不同的飞机上，很多功能实际上可以以相同的方式设计而不会产生任何影响，这是获得两种产品之间大量通用性的关键。这种方法为运营商、机身制造商和设备供应商提供了非常大的优势。实际上，通过从一开始就为两架姊妹飞机进行设计，这些要求是共同设计的，并且两架飞机的任何附加功能都可以在设计阶段引入，在价格、重量、可靠性/可维护性或燃油消耗方面，它们的成本几乎不会增加。因此，两架飞机使用相同的部件（发动机相关部件除外），可以使用相同的机组人员，使用相同的机场和维护环境，并且开发成本几乎与单架飞机相同。而且两者都非常高效。A340 提供两种配置，允许运营商根据需求定制容量和能力。体型较大的 A340-300 飞机机身长度与 A330 相同，可搭载 300 至 350 名乘客，座位英里成本接近最新的 747，使其成为交通密度较低的远程航线的经济替代方案。
城市空中交通的空中轨迹管理
城市空中交通 (UAM) 已经引起了公众和航空业的关注，希望有一天能利用电力驱动、环保且自主操作的无人机系统 (UAS) 在城市地区运送人员和货物。大量投资和车辆的快速发展正在进行中，一些地区已经开始提供包裹递送服务。然而，在拥挤的城市地区安全管理数千辆这样的车辆的能力对空中交通管理提出了前所未有的挑战。NASA 在无人机交通管理 (UTM) 计划下领导的对该问题的初步研究主要集中在地理围栏和单个航班的集中空域预留上。本文提出了一种 UTM 扩展方法，使用一种分散式方法，采用空中监视、自我分离和最小化“设计分离”方法，以允许在非常高的交通密度和近距离内优化和确保每次飞行的安全。该概念采用机载轨迹管理 (ABTM) 原则和一种新颖的可变分离标准概念来管理过往车辆的角速度，从而消除了非常近距离操作的“惊吓因素”和可感知危险。ABTM 还完成了安全规划和执行正常飞行以及从异常或紧急操作中恢复所需的大部分服务，同时使用当前的空中交通管制范式适应常规有人驾驶飞行。本文描述了 UAM 操作的环境以及提出的自主战术分离车辆的方法。显示了交通冲突和解决方案的样本几何形状，并列出并解释了空域定义、空域内的飞行规则以及这些飞行规则的增加和豁免。
使用BSM和PVD
摘要：随着自动驾驶汽车重塑城市运输的迅速发展，创新的交通管理解决方案的重要性已升级。这项研究通过部署路边单位（RSU）来解决这些挑战，旨在提高自主驱动时代的交通流量和安全性。我们的研究是在直线和交通圈道路等各种道路环境中进行的，探讨了RSUS降低交通密度并减轻交通拥堵的能力。采用车辆到基础结构通信，我们可以审查其在自动驾驶汽车，结合基本安全消息（BSM）和探测车辆数据（PVD）中的重要作用，以准确监控车辆的存在和状态。本文以所有车辆的连通性为前提，考虑到旧车上的机载单元或板载诊断以扩展连通性的集成，尽管这一方面远远超出了工作的当前范围。我们对两种道路类型的详细实验表明，当密度达到笔直的道路上的临界阈值3.57％，在交通圈道路上达到34.41％时，车辆行为会受到重大影响。但是，重要的是要注意确定的阈值不是绝对的。在我们的实验中，这些阈值表示一辆车的行为开始显着影响两辆或多个车辆的流动。在这些级别上，我们建议通过实施诸如禁止车道更改或限制进入交通圈的措施，以减轻交通问题。我们在PVD中提出了一条新消息：RSUS：道路平衡。使用此消息，RSU可以在车辆之间协商。这种方法强调了RSU的积极管理交通流量和防止交通拥堵的能力，强调了它们在保持最佳交通状况和提高道路安全方面的关键作用。
使用生成对抗网络的生成合成飞机着陆轨迹
摘要 - 空中交通管理（ATM）系统的需求增加和复杂性需要在自动化方面取得重大进步，以确保安全和效率。人工知识（AI）和机器学习（ML）正在成为管理这种日益复杂性的有希望的解决方案，提供了增强的决策和预测能力。但是，ML模型在ATM中的有效性在很大程度上依赖于广泛的高质量数据的可用性。在许多情况下，此类数据是稀缺或不完整的，这为训练强大的模型带来了主要障碍。合成数据生成（SDG）是解决此问题的可行解决方案，从而可以创建解锁ML值求主的现实数据集。终端操纵区域（TMA）是空域的关键部分，其特征是交通密度高和轨迹类型，需要颗粒状数据才能准确地对这些情况进行建模。这项工作的主要研究目标是调查时机在产生合成的4维飞机着陆轨迹方面的适用性，能够捕获该空域中的交通模式，从而有助于分析空域约束并延迟传播。根据数据多样性，保真度和实用性评估了所得的合成轨迹。研究期间确定的主要挑战是数据类别的不平衡，这影响了模型准确捕获数据模式的能力，尤其是在较不频繁的情况下。这项工作证明了时刻在产生多种现实的轨迹方面的能力，这些轨迹难以与实际历史数据区分开。基于单独的分组生成合成数据显示了解决这些不平衡的希望，尽管这种方法对组的名称敏感。关键字 - 空气流量管理，深层生成模型，生成对抗网络，多元时间序列序列，合成数据质量评估
使用机器学习方法对路面钉外套的电磁特性进行分类
使用机器学习方法对路面大头钉的电磁特性进行分类，grégoryandreoli*，cerema ouest / aan / entum amine ihamine，University Gustave Eiffel / lames / lames rakeeb jauber jaufer jaufer，cerema ouest oeema ouest / aan / aan / aan / aan aan / andum shreedhar savema lan earma aan erema erea a a david guilbert，david david guilbert，david Nguyen，大学古斯塔夫·埃菲尔（Gustave Eiffel当今最常用的是。高分辨率方法能够检测深度，裂纹或明显的脱束，但对于识别地下毫米界面（例如粘性涂层），它们仍然有限且不强大。在本文档中，我们建议将雷达方法与两级SVM监督学习相结合。第一次对古斯塔夫·埃菲尔大学（Gustave Eiffel University）（法国南特）疲劳旋转木马的试验使我们能够验证我们开发的数值方法。介绍21百万，这就是国际能源局（IEA）的数据，应添加多少公里的新道路基础设施，以确保全球运输直到2050年。为了防止交通密度不断增长引起的降解，我们必须能够提前评估基础设施中出现结构性或物质失败的可能性（khweir。和Fordyce，2003年）。为了最大程度地提高其耐用性，法国的路面结构使用接口钉涂层技术。这有助于完整的多层结构充当一个整体块，它可以最大程度地减少机械应变（剪切应力，单调扭曲等），从而最大程度地减少了道路结构的降解（Wang and Zhong，2019;Diakhaté等人。，2008）。多样化的技术有助于评估道路状态：破坏性的技术，通常必须钻出人行道的核心，并且必须在实验室和非破坏性的物理和化学特性中研究物理和化学特性，通常使用电磁波和机械波传播。在大多数情况下，粘性涂层是一种沥青乳液，机械地扩散，这使其连续且规则。仅在破裂阶段（乳液中存在的水的蒸发）才增加了磨损的过程，从而增加了层之间的粘附力。直到今天，我们唯一可以保证沥青乳液的同质应用是工作机器的性能。
1.0 简介 - 马哈拉施特拉邦污染控制委员会
1.0 引言 空气污染物来自各种来源，它们改变了大气的成分并影响生物环境。空气污染物的浓度不仅取决于空气污染源的排放量，还取决于大气吸收或分散这些排放物的能力。空气污染浓度在空间和时间上有所不同，由于气象和地形条件的变化，空气污染模式会随着不同地点和时间的变化而变化。空气污染物的来源包括车辆、工业、家庭来源和自然来源。由于周围空气中存在大量空气污染物，人口和财产的健康和财产受到不利影响。为了遏制空气质量的恶化，政府。印度于 1981 年颁布了《空气（污染防治）法》。1986 年《环境（保护）法》进一步强调了这一责任。有必要通过持续的空气质量调查/监测计划来评估当前和预期的空气污染。因此，中央污染控制委员会于 1984 年至 1985 年在国家层面启动了国家环境空气质量监测 (NAAQM) 网络。该计划后来更名为国家空气质量监测计划 (NAMP)。本报告介绍了在 NAMP 下开展环境空气质量监测的指南。进行环境空气质量监测是为了生成符合监测目标的数据。需要环境空气质量监测计划来确定现有的空气质量、评估控制计划的有效性并制定新计划。本报告旨在开发更统一的空气监测网络，以便各个站点的数据具有可比性。本报告讨论了空气质量监测网络的各个方面，例如，应监测哪些污染物、应在何处进行监测以及各种监测技术。还讨论了印度开展环境空气质量监测的法律要求。这些要求是确定环境空气质量监测目标的基础。环境空气质量监测网络涉及在该国多个地点测量多种空气污染物，以满足监测目标。。因此，任何空气质量监测网络都涉及污染物的选择、位置的选择、频率、采样持续时间、采样技术、基础设施、人力以及运营和维护成本。网络设计还取决于大气中各种常见来源的污染物类型，称为常见城市空气污染物，例如悬浮颗粒物 (SPM)、可吸入悬浮颗粒物 (RSPM)、二氧化硫 (SO 2 )、氮氧化物 (NOx) 和一氧化碳 (CO) 等。主要选择的区域是交通密度高、工业增长、人口及其分布、排放源、公众投诉（如果有）和土地使用模式等区域。通常，大多数时候网络设计的基础是污染源和存在的污染物。
航空 ICT 设备和系统概述...
图 1。航空公司 IT 趋势调查。航空公司正在向 IT 项目和计划投入大量资金 [2]。......................................................................................................................................................... 11 图 2。空客 A380 客舱仪表板 - 配备电子主飞行显示器 (PFD)、导航显示器 (ND)、多功能显示器 (MFD) 和系统显示器 (SD) [4]。......................... 12 图 3。使用 ForeFlight 从配备 GPS 的 iPad 截取的屏幕截图 [5]。................................................. 13 图 4。晴天空中交通密度，显示 24 小时内的延误问题。[6] ................................ 14 图 5。加拿大航空移动应用程序 - 数字登机牌和航班信息 [7].............................................. 15 图 6。NextGen 数据通信的重要性 - 信息图。NextGen 将实现的改进。[10] ........................................................................................................................... 19 图 7。标准飞机“6 件套”仪表板 [14]............................................................................. 21 图 8。增强视觉显示，Garmin 1000 [16]。............................................................................. 22 图 9。EFB 分类系统 [19]。........................................................................................................... 24 图 10。2013 年 10 月 9 日生成的天气图，显示恶劣天气系统（中心孤立的积雨云）[23]。........................................................................................................ 29 图 11：1998-2005 年北美空域的延误 [6]。............................................................. 29 图 12：自动化权衡，DVI 航空。访问日期：2013 年 9 月 9 日。[26] ............................................................. 32 图 13 波音 727 的检查表，在电子化实施之前。[28] ............................................. 34 图 14：调查结果：未能注意到变化 [30]。................................................................................ 36 图 15：调查结果：未能监控飞机自动化 [30]。.................................................... 37 图 16：调查结果：未能监控变化 [30]。........................................................................... 38 图 17：调查结果：过度自满 [30]。.................................................................................... 39 图 18：加拿大航空全动模拟器，加拿大多伦多 [33]。...................................................................... 41 图 19：哈德逊河飞机着陆，访问时间为 2013 年 9 月 11 日 [36]。...................................................................... 43 图 20：韩亚航空 216 航班重建 [37]。......................................................................................... 44 图 21：波音 FMS、ACARS 消息 [40]。............................................................................................. 46 图 22：现在和未来的 ATN 覆盖范围 [42]。............................................................................................. 47 图 23：利用安全管理器的飞机通信模型 [38]。........................................... 50 图 24：加拿大飞行员执照结构 ...................................................................................................... 51 图 25：带有天气叠加的飞行前地图 [5]................................................................................. 53 图 26：飞机从安大略省奥沙瓦飞往佛罗里达州迈尔斯堡的图片，以及夜间进近。.................................................................................................................................... 55 图 27：NextGen - 飞行阶段 [46]。...................................................................................................... 59