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多电飞机作动系统架构优化
多电技术的快速发展使得飞机可选的电源和作动器类型越来越丰富，这使得机载作动系统架构优化过程中不同电源和作动器的组合变得极其复杂。传统的“试错”法已不能满足设计要求。本文首先介绍了多电飞机（MEA）飞行控制作动系统（FCAS）的组成，并计算了可能的架构数量。其次，从安全可靠性、重量和效率等方面提出了FCAS架构的评价标准，并计算了各操纵面采用相同作动器配置情况下的评价标准值。最后，应用遗传算法（GA）获得了MEA FCAS架构的优化结果。与传统仅采用伺服阀控液压作动器的作动系统架构相比，优化后的多电作动系统架构重量可减轻6%，在满足安全可靠性要求的基础上效率可提高30%。
作战靴类型对鞋内力的影响及……
抽象的简介作战靴是军事人员的必不可少的防护装备。本研究的目的是检查（1）战斗靴类型对地面反作用力（GRF）变量的影响以及在卸载和加载步行过程中感知的舒适性以及（2）舒适度和生物力学测量之间的关系。在61名在承载重负荷的同时，比较了61名具有军事行军经验的男性参与者的四种类型的战斗靴（例如，质量，厚度）和机械性能（例如，缓冲，刚度）。在每种启动类型中，参与者在卸载和20公斤加载条件下以其首选速度完成了10米的步行路程。使用Loadsol Wireless内纸内传感器系统测量行走过程中的峰值力和载荷速率。使用7点李克特量表评估舒适度。在统计上比较了加载和卸载步行之间以及跨启动类型之间的差异。在舒适变量和GRF变量之间进行了相关分析。在所有启动类型中平均结果，参与者承载20公斤载荷时的行驶速度慢了2.1％，同时经历了峰值力量高24.3％，负载率提高了20.8％。引导D被认为是最舒适的，其次是靴子C，B和A（χ2（2）= 115.4，p <0.001）。参与者的行走速度稍快（p = 0.022，ηp2 = 0.052），并且在两个舒适的靴子（C和D）中显示出更高的负载率（P <0.001，ηp2 = 0.194），比较不舒适的靴子（A和B）（A和B）。在感知到的舒适度和任何GRF变量之间没有发现显着的相关性。结论战斗启动特征可以在步行过程中极大地影响感知到的舒适度等级，而启动类型之间的生物力学差异则更为微妙，无论负载条件如何。舒适变量和力量变量之间缺乏关系表明，应考虑主观和客观的测量值，以全面评估战斗靴。
使用人工智能 (AI) 从操作声音中检测异常
最近，我们越来越多地听到人工智能这个词。因为人工智能的研究已经进行了很多年，但并不总是取得成功，但随着近年来深度学习的出现，终于有可能使这成为现实。人工智能研究，即利用机器执行人类智力活动的实践，几乎与计算机的出现同时开始，并且自 1956 年达特茅斯会议以来一直在认真开展。最初人们认为这可以借助计算机的强大计算能力来实现，但是并没有成功。此外，人们还研究是否可以通过对一切进行编程来实现智能，但所得到的结果还远远称不上智能。这个时代的技术仍在今天的智能扬声器和 Pepper 机器人中使用，但在与它们短暂交谈之后，人们很快就会厌倦它们，并且在很多情况下停止使用它们。基于这些经验的反思，通过模拟控制人类智力的大脑的功能来实现人工智能的想法诞生，并提出了神经网络和模糊概念。我当时也参与了这些领域的研究，虽然也取得了一些成果，但很多成果很难称得上是突破性的。深度学习就是在这样的历史背景下诞生的。这本质上是一个多层神经网络，研究发现，与当时使用的三到五层的神经网络相比，多层可以显著提高性能。多层化之所以困难，主要原因是当时计算机的计算能力较差，无法在实际的计算时间内完成多层神经网络所需要的大量计算。多层神经网络中的计算涉及大量的乘法和加法运算，但大多数运算都是独立的，没有顺序依赖性，从而可以实现并行运算。因此，利用近年来个人计算机中搭载的具有大量计算单元的GPU，以实用的计算时间和成本进行计算是高效的，这也是深度学习在许多应用领域得到应用的原因之一。另外，由于优化深度学习的机器学习部分是类似旅行商问题的优化问题，因此也可以使用量子计算机。因此，基于深度学习的人工智能现在可以以实际的计算时间和成本实现，并且正在用于各种应用领域。人工智能的应用开始出现在广泛的领域，包括超越人类大师的围棋和将棋程序、自动驾驶汽车、图像识别、语音识别、翻译以及文本、音乐和绘画的创作。这使得机器能够在很多领域做出智能决策，这在过去并不是完全可能的。
参谋长联席会议主席视察第21特种作战中队
（图2）7月19日，美国参谋长联席会议主席、空军上将查尔斯·Q·布朗（左）和夫人沙伦·布朗在日本横田空军基地的飞行线上迎接第353特种作战联队、第21特种作战中队和第21特种作战飞机维修中队的领导。 布朗参观了横田空军基地的第 374 空运中队、第 21 特种作战中队、第 21 特种作战飞机维修中队和第 353 特种作战中队，并表彰了这些空军官兵。
ANSI 在标准协调中的作用以支持...
AMSC 增材制造标准化路线图，版本 2.0（2018 年 6 月）─ 更新并扩展了版本 1.0（2017 年 2 月）中确定的差距─ 确定现有标准和规范以及正在制定的标准和规范，评估差距，并针对需要额外标准化的优先领域提出建议
A-6 航空航天作动、控制和流体动力系统
SAE 委员会章程包括制定、批准和发布行业用于设计、开发和管理标准化产品和系统的标准和推荐做法。A-6 委员会目前管理着 200 多份文件。收集技术信息和知识并将其转换为行业有用的文档格式的过程概述如下。可以通过 SAE 网站 http://www.sae.org 订购已发布的文件。可以在公共论坛的“文件列表”下找到 A-6 文件（按委员会和小组委员会）的完整列表。
CSIR NAL 试飞可兼作“伪......”的无人机
目前，NAL 系统距离这些目标还很远。本月试飞的 HAPS 是缩小版的 HAPS。该系统长 5 米，翼展 11 米，重 23 公斤，可升至 3 公里左右，并停留约 8 小时。参与该项目的科学家告诉《印度时报》，这个原型“达到或超过了为其设定的所有性能指标”。然而，一系列测试已经计划好，预计到 2027 年，将最终打造出一架翼展 30 米（几乎与波音 737 一样大）的全机身飞行器。它将能够升至 23 公里，并在空中停留至少 90 天。CSIR-NAL 主任 Abhay Pashilkar 表示：“世界上很少有经过验证的系统能够做到这一点，考虑到各种潜在应用，印度应该能够拥有这样的能力。”
植物炭的作用在碳地工循环
摘要。随着技术的开发，传统锂电池中的石墨材料由于人们相对较低的特定能力，有限的充电和排放率以及安全性差而无法满足需求。硅具有很高的理论特异性能力，远远超过了传统的石墨负电极材料，使硅纳米颗粒成为提高锂离子电池能量密度的理想选择。在本文中，我们首先介绍硅纳米颗粒阳极及其制备方法：机械球铣削和热裂纹，并在其中介绍了粘合剂的应用。其次，引入了硅纳米线阳极及其制备的化学沉积方法，并引入了高性能的硅纳米线锂电池。第三，引入了硅薄膜阳极和两种复合膜的制备。最后，总结了三种类型的硅纳米阳极。本文对基于硅的锂离子电池的未来研究具有参考意义。
多电飞机作动系统的架构优化
多电技术的快速发展使得飞机可选的电源和作动器类型越来越丰富，这使得机载作动系统架构优化过程中不同电源和作动器的组合变得极其复杂。传统的“试错”法已不能满足设计要求。本文首先介绍了多电飞机（MEA）飞行控制作动系统（FCAS）的组成，并计算了可能的架构数量。其次，从安全可靠性、重量和效率等方面提出了FCAS架构的评价标准，并计算了各操纵面采用相同作动器配置情况下的评价标准值。最后，应用遗传算法（GA）获得了MEA FCAS架构的优化结果。与传统仅采用伺服阀控液压作动器的作动系统架构相比，优化后的多电作动系统架构重量可减轻6%，在满足安全可靠性要求的基础上效率可提高30%。
带有线性电动机的发动机舱作动系统
飞机使用不同类型的执行器。它们充当电能与机械能的转换器。这些元件用作调整武器和登机设备（例如用于开放式装载机）以及飞机飞行控制系统的直接元件。液压执行器在过去几年中占据主导地位。它们确保强大的力量，并且具有良好的质量和能量比例。第二次世界大战后，飞机配备了飞行控制系统。该系统在飞行过程中为飞行员提供支持。飞机经常使用混合执行器系统。机电执行器用作前置放大器。它们改变电控制信号以移动执行器的推力管。机电执行器移动液压缸的选择阀，液压缸的活塞改变飞机的控制面。液压执行器用作功率放大器。现在，混合系统由电液执行器取代。前置放大器和功率放大器制成一个单元。有一个电控制信号，并通过流体执行器的活塞产生强大的力量。最近，飞机一直在采用多电动飞机 (MEA) 概念下的技术进行设计。该技术假设在机载系统中使用更多电气元件，以减轻气动和液压管道的重量，更易于维护，最终提高飞行安全性。在实际应用中，MEA 技术