(3) 必须证明危险螺旋桨效应不会以超过“极小概率”的概率发生。单个故障的估计概率可能不够精确,无法评估危险螺旋桨效应的总发生率。对于螺旋桨认证,如果可以预测由单个故障引起的危险螺旋桨效应的概率不超过每螺旋桨飞行小时 1x10 -8,则可以认为本段的目的已经实现。还应承认,在处理这种低数量级的概率时,不可能有绝对的证据,必须依靠工程判断和以前的经验,并结合合理的设计和测试理念。
(3) 必须证明危险螺旋桨效应不会以超过“极小概率”的概率发生。单个故障的估计概率可能不够精确,无法评估危险螺旋桨效应的总发生率。对于螺旋桨认证,如果可以预测由单个故障引起的危险螺旋桨效应的概率不超过每螺旋桨飞行小时 1x10 -8,则可以认为本段的目的已经实现。还应承认,在处理这种低数量级的概率时,不可能有绝对的证据,必须依靠工程判断和以前的经验,并结合合理的设计和测试理念。
(3) 必须证明危险螺旋桨效应不会以超过“极小概率”定义的概率发生。单个故障的估计概率可能不够精确,无法评估危险螺旋桨效应的总发生率。对于螺旋桨认证,如果可以预测单个故障引起的危险螺旋桨效应概率不超过每螺旋桨飞行小时 1x10 -8,则可以认为本段的目的已经实现。还应接受的是,在处理这种低数量级的概率时,不可能有绝对的证据,必须依靠工程判断和以前的经验,并结合合理的设计和测试理念。
建议执行FMEA来检查单个故障的失败效果,如果单个故障可能导致全部丢失ANS ANS,则可以设计用于使用船舶运动的功能,天气信息,背景图像的复杂性等。作为SA可靠性的标准。开发一种方法来识别SA&IN拒绝的虚假信息。在深海,弥撒应调整通往最近的避风港的路线,同时清楚地表明质量处于紧急状态,并且无法进行避免碰撞的动作。ROC应通知准备紧急响应以恢复SA或控制船只。在沿海地区周围,弥撒会放慢脚步,并停止音频和视觉信号,告知弥撒有麻烦,无法进行任何碰撞。在公海,在将ROC告知状态后,质量可以保留当前的路线。这次后备可以暂时维持当前风险水平。在沿海地区,可以维持当前风险水平的持续时间将很短,并且随后的船只存在碰撞风险。后备将降低速度并停止,而SA在课程中无法识别对象。如果没有以下船只,则可以考虑紧急停止。
ANS响应#2:标准代表既定的实践最新技术(例如Nuscale设计认证和标准设计批准应用程序),并有望完全符合现有的NRC轻水反应堆(LWR)法规。此外,该标准在某些领域(例如,风险知名的单个故障标准)提供了指导,设计人员可以在案例基础上对特定法规或指导进行例外。第11节,“基于绩效的决策”,“基于绩效的决策”,描述了设计师如何为出发或例外的理由发展这种理由,而这是根据现有法规允许的。通过对NRC注释#5(10 CFR 50.69)和#7(10 CFR 50.47)的回答来解决其他具体评论。
CRI F-22 – JAR 25.1357(e)、25.1309 – Honeywell PRIMUS EPIC 集成模块化航空电子系统(符合单独电路保护要求)– 7X EASy 集成航空电子系统有两个模块化航空电子单元 (MAU),每个单元包含 16 个或更多单独的航空电子模块,其中大多数是“基本”功能。每个 MAU 都有两个带电路保护的独立电源单元,依次为各个航空电子模块供电。每个基本负载没有单独的电路保护,并且一个单元的单个故障可能会影响另一个基本功能。这是在详细的系统故障分析的基础上接受的,其要求在 CRI 中有详细说明。
CRI F-22 – JAR 25.1357(e)、25.1309 – Honeywell PRIMUS EPIC 集成模块化航空电子系统(符合单独电路保护要求)– 7X EASy 集成航空电子系统有两个模块化航空电子单元 (MAU),每个单元包含 16 个或更多单独的航空电子模块,其中大多数是“基本”功能。每个 MAU 都有两个带电路保护的独立电源单元,依次为各个航空电子模块供电。每个基本负载没有单独的电路保护,并且一个单元的单个故障可能会影响另一个基本功能。这是在详细的系统故障分析的基础上接受的,其要求在 CRI 中有详细说明。
连接系统的集成并优化了机场网络物理系统的攻击表面,并可能严重影响机场运营(Ukwandu等,2022)。这项研究的目的是两个折叠。首先,我们确定了与将新兴技术与机场IT基础设施相结合有关的现有机场网络安全的不足。第二,我们应用了区块链的元素来通过消除单个故障,数据泄露和勒索软件的影响以及未经授权的访问来提高机场IT系统的安全性和弹性。拟议的区块链供电的网络安全可确保IT资产的安全性,同时允许利益相关者(例如旅客,供应商,航空公司和员工)平稳地访问。此外,成功实施区块链作为网络安全对策将使机场网络安全计划与TSA的要求保持一致。
自太空探索开始以来,火星和月球一直被轨道器、着陆器和探测车所探索。超过四十个任务瞄准火星,一百多个任务瞄准月球。开发用于探索天体的新型策略和技术仍然是航天机构的重点。多机器人系统对于行星探索尤其有前景,因为它们对单个故障更具鲁棒性,并且有可能探索更大的区域;但是,操作员可以单独控制的机器人数量是有限的。我们最近参加了欧洲航天局在西班牙兰萨罗特岛的月球/火星模拟站举行的跨学科设备测试活动 (PANGAEA-X)。我们使用了一群无人机 (UAV) 来研究系统操作和人为因素的相互作用。人类操作员通过自组织网络和数据共享协议指挥群体在两种控制模式下探索未知区域:一种是操作员分别指示每个机器人;另一种是操作员为群体提供一般指导,群体通过分布式决策和共识建立相结合的方式进行自组织。我们通过瞳孔测量评估每种情况下的认知负荷,并通过自我报告评估感知到的任务需求和直觉性。我们的结果表明,通过群体智能实现更高的自主性可以减少工作量,让操作员有时间执行其他任务,例如监督策略和沟通。未来的工作将进一步利用群体智能的进步进行探索任务。
基于 SRAM 的 FPGA 因其现场可编程性和低成本而在航空航天工业中广受欢迎。然而,它们会受到宇宙辐射引起的单粒子翻转 (SEU) 的影响。三重模块冗余 (TMR) 是一种众所周知的缓解 FPGA 中 SEU 的技术,通常与另一种称为配置清理的 SEU 缓解技术一起使用。传统的 TMR 一次只能提供针对单个故障的保护,而分区 TMR 则可以提供更高的可靠性和可用性。在本文中,我们提出了一种使用概率模型检查在早期设计阶段分析 TMR 分区的方法。所提出的正式模型可以捕获单个和多个单元翻转场景,而不受任何相等分区大小假设的影响。从设计的高级描述开始,使用指定数量的分区、组件特性库和用户定义的清理率从数据流图 (DFG) 构建马尔可夫模型。这种模型和详尽的分析可以捕获辐射环境中系统中可能发生的所有故障和维修。然后使用 PRISM 模型检查器自动验证各种可靠性和可用性属性,探索清理频率与满足设计要求所需的 TMR 分区数量之间的关系。此外,报告的结果表明,基于已知的投票者故障率,可以找到最佳数量的