XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System商业航空
城市空中交通可认证空气数据系统调查
摘要 — 在不久的将来，城市空中交通领域的垂直起降飞机将融入民用空域，它们将具有多种自主飞行能力。全球许多国家都在资助多项研究，以确定和开发使城市空中交通与现代航空一样安全的技术。这些飞机最关键的方面之一是依靠减小的机身尺寸和机上可用空间来容纳所有在商业航空中常用的安全关键系统。空中数据系统是安全关键系统之一，它配备了多个探头和叶片，从飞机机身外部伸出，它的一些功能对于通用航空和大型飞机来说具有足够的冗余性。尽管适用于城市空中交通的适航标准尚未准备好，但全球范围内已有多项努力将在明年促成型号认证标准。本文简要介绍了可用于为空中数据系统提供传感解决方案的认证技术以及几年内可认证的基于合成传感器的解决方案。该调查依靠经过认证和可认证的创新数据传感单元来实现现实的城市空中交通应用。为此，我们进行了安全评估分析，以支持本文提出的可认证的空气数据传感解决方案的有效性。索引术语 — 合成传感器、城市空中交通、空气数据系统、空气数据探测器
学术共享引用 学术共享引用 Olaganathan, R., Holt, T. B., Luedtke, J., & Bowen, B. D. (2021)。航空业的疲劳及其管理，特别参考飞行员。航空技术与工程杂志，10(1)。 https://doi.org/10.7771/2159-6670.1208
疲劳是降低人类能力、导致事故并威胁飞机和人类生命安全的重要因素。商业航空运营中发生的致命事故中约有 70% 是人为因素造成的。更具体地说，机组人员疲劳导致了近 15% 到 20% 的事故（Akerstedt，2000 年）。这些事故和事件与飞行员疲劳有关，因为商用和军用飞行员的执勤时间长、昼夜节律紊乱和睡眠不足都很常见。虽然疲劳在与航空业相关的所有学科中都有所体现，但本文仅讨论飞行员疲劳。根据所研究的文献，本文首先定义疲劳，研究问题的重要性，讨论什么是疲劳、疲劳的类型和原因，讨论与疲劳有关的事故和事件，研究不同飞行操作中的疲劳及其对飞行员健康的影响，调查目前实施的飞行中和飞行前/飞行后对策（药物和非药物方法），并讨论疲劳风险管理系统 (FRMS) - 本文定义了 FRMS，简要讨论了其历史，描述了 FRMS 的组织结构、其流程及其在航空业中的运作、FRMS 的优点和缺点以及其未来的应用。本文最后总结了对该学科未来研究的一些建议。
2023媒体信息套件
Aerospace Tech Review是针对商业航空，航空公司，国防和太空行业高科技领域的公司的主要国际出版物。该杂志以我们的航空技术周活动所涵盖的核心细分市场为特色，其中包括：航空电子产品，连通性，测试，飞行操作IT和MRO IT。该杂志还包括来自整个行业的最新消息。每季度以印刷和数字格式出版，Aerospace Tech评论专门涵盖了影响航空业的大量新兴技术，包括：人工智能，机器学习，物联网，大数据，数字双胞胎，增强现实，行业4.0 /数字转型，城市空气移动性（UAM），UAS，UAV，无人机，无人机，机器人技术，自动驾驶飞行以及旨在燃料储蓄和环境可持续性的技术。航空航天技术评论是由高级和中层管理人员阅读的航空公司，航空航天供应商，OEM和MROS的阅读。它具有近13,000份的全球印刷发行，并且具有超过12,000名读者的数字读者。这也是Americas展示的Aerospase Tee Week和Aerospace Tech Week的正式出版物，每年平均将1,000份分发给这两个重要年度活动的与会者。
使用可扩展数据挖掘算法发现异常航空安全事件
全球民用航空系统是有史以来最复杂的动态系统之一。大多数现代商用飞机都配备了机载飞行数据记录器 (FDR)，可在整个飞行过程中以大约 1 Hz 的频率记录数百个离散和连续参数。这些数据包含有关飞行控制系统、执行器、发动机、起落架、航空电子设备和飞行员命令的信息。在本文中，我们讨论了开发一种新颖的知识发现过程的最新进展，该过程由一套用于识别航空安全事故前兆的数据挖掘技术组成。数据挖掘技术包括可扩展的多核学习，用于大规模分布式异常检测。一种新颖的多元时间序列搜索算法用于在海量数据集上搜索已发现异常的特征。该过程可以识别高维飞行运营质量保证 (FOQA) 数据中由于环境、机械和人为因素问题而导致的对运营有重大影响的事件。所有发现的异常都由一组独立的领域专家进行验证。这种新颖的自动化知识发现过程旨在补充最先进的基于人为超标的分析，这种分析无法发现以前未知的航空安全事件。在本文中，我们讨论了发现流程、使用的方法以及在现实世界的商业航空数据中检测到的一些重大异常。
高可靠性电力电子
电力电子在各种 HiRel 领域得到广泛应用，包括航天、航空、汽车和其他相关领域。为了获得理想的 MTBF 和 MTTR，需要许多特殊的设计标准、关键的质量保证和广泛的测试。随着时间的推移，这些设计标准、质量标准和测试方法不断发展，如果正确实施，它们将在恶劣环境下实现长期可靠性。为了实现电力电子的高可靠性，本文提到并简要解释了推荐的方法和注意事项。空间应用需要一些额外的考虑因素，例如对总电离剂量 (TID)、单粒子效应 (SEE)、ELDRS、中子效应的辐射硬度；功能冗余；由于真空而通过传导和/或辐射散热；冲击和振动以及重量和体积限制。太空应用还需要数十年的无人值守长期可靠性以及通过遥控指令进行远程操作和通过遥测进行性能监控。MOSFET 和肖特基的抗辐射能力需要特殊的设计和制造技术，而电源管理 IC 则需要结合“设计抗辐射能力”和其他冗余考虑的技术。军事和商业航空领域对电力电子的可靠性提出了同样严格的限制，并基于人类安全做出了某些特殊考虑。本文讨论了所有这些方面，并概述了过去几十年来该主题的发展变化 1。介绍
使用可扩展的发现异常航空安全事件...
全球民用航空系统是有史以来最复杂的动态系统之一。大多数现代商用飞机都配备了机载飞行数据记录器 (FDR)，可在整个飞行过程中以大约 1 Hz 的频率记录数百个离散和连续参数。这些数据包含有关飞行控制系统、执行器、发动机、起落架、航空电子设备和飞行员命令的信息。在本文中，我们讨论了开发一种新颖的知识发现过程的最新进展，该过程由一套用于识别航空安全事故前兆的数据挖掘技术组成。数据挖掘技术包括可扩展的多核学习，用于大规模分布式异常检测。一种新颖的多变量时间序列搜索算法用于在海量数据集上搜索已发现异常的特征。该过程可以识别高维飞行运营质量保证 (FOQA) 数据中由于环境、机械和人为因素问题而导致的对运营有重大影响的事件。所有发现的异常都由一组独立的领域专家进行验证。这种新颖的自动化知识发现过程旨在补充最先进的基于人为超标的分析，这种分析无法发现以前未知的航空安全事故。在本文中，我们讨论了发现流程、使用的方法以及在现实世界的商业航空数据中检测到的一些重大异常
机场 - 航站楼导航系统
AVT 0500-1900 HN：根据预定的商业航班调整航班时刻表。在上述时间之外，可在着陆后应要求提供，最长响应时间为 2 小时 04 95 22 79 81。付款方式： - 燃油卡：BP 卡、美国政府航空卡， - 银行卡：Visa、Eurocard、Mastercard， - 现金（欧元）：每次送货最多 750 欧元（含税）， - 支票：无。燃料：100LL-JET A1/TR0。润滑剂：无 修理：商业航空地面处理：联系方式：法航： 04 95 23 56 67。电子邮件：mail.ops.aja@airfrance.fr Casavia： 04 95 23 56 78，电子邮件：casavia.aja@wanadoo.fr 运营控制站 (PCE)：：04 95 23 56 19 - 电子邮件：pce1@sudcorse.cci.fr。附加服务： Campo Services（飞机清洁和服务）：：06 31 80 15 79 / 06 74 98 46 09 电子邮件：camposervices2a@gmail.com 通用和商务航空：PPR PN 48 HR 参见 VAC LFKJ Casavia（地勤助理）：：04 95 23 56 11 - 电子邮件：ag.casavia@casavia.fr cy.myhandlingsoftware.com（商务航空）。 www.touchngo.fr（通用航空）运行控制站（PCE）：：04 95 23 56 19 - 电子邮件：pce1@sudcorse.cci.f COM（VFR）
城市空中交通可认证空气数据系统调查
摘要 — 在不久的将来，城市空中交通领域的垂直起降飞机将融入民用空域，它们将具有多种级别的自主飞行能力。全球许多国家正在资助多项研究，以确定和开发使城市空中交通与现代航空一样安全的技术。这些飞机最关键的方面之一是依靠减小的机身尺寸和机上可用空间来容纳商业航空中常用的所有安全关键系统。空中数据系统是安全关键系统之一，配备了多个探头和叶片，从飞机机身外部伸出，其某些功能对于通用航空和大型飞机而言具有足够的冗余性。尽管适用于城市空中交通的适航标准尚未准备好，但全球范围内已有多项努力将在未来几年内促成型号认证标准。本文简要介绍了可用于为空气数据系统提供传感解决方案的认证技术以及几年内可认证的基于合成传感器的解决方案。该调查依赖于经过认证和可认证的创新数据传感单元，以实现现实的城市空中交通应用。为此，提出了安全评估分析，以支持本文提出的可认证空气数据传感解决方案的有效性。索引术语 — 合成传感器、城市空中交通、空气数据系统、空气数据探测器
使用可扩展数据挖掘算法发现异常航空安全事件
全球民用航空系统是有史以来最复杂的动态系统之一。大多数现代商用飞机都配备了机载飞行数据记录器 (FDR)，可在整个飞行过程中以大约 1 Hz 的频率记录数百个离散和连续参数。这些数据包含有关飞行控制系统、执行器、发动机、起落架、航空电子设备和飞行员命令的信息。在本文中，我们讨论了开发一种新颖的知识发现过程的最新进展，该过程由一套用于识别航空安全事故前兆的数据挖掘技术组成。数据挖掘技术包括可扩展的多核学习，用于大规模分布式异常检测。一种新颖的多元时间序列搜索算法用于在海量数据集上搜索已发现异常的特征。该过程可以识别高维飞行运营质量保证 (FOQA) 数据中由于环境、机械和人为因素问题而导致的对运营有重大影响的事件。所有发现的异常都由一组独立的领域专家进行验证。这种新颖的自动化知识发现过程旨在补充最先进的基于人为超标的分析，这种分析无法发现以前未知的航空安全事件。在本文中，我们讨论了发现流程、使用的方法以及在现实世界的商业航空数据中检测到的一些重大异常。
使用可扩展数据挖掘算法发现异常航空安全事件
全球民用航空系统是有史以来最复杂的动态系统之一。大多数现代商用飞机都配备了机载飞行数据记录器 (FDR)，可在整个飞行过程中以大约 1 Hz 的频率记录数百个离散和连续参数。这些数据包含有关飞行控制系统、执行器、发动机、起落架、航空电子设备和飞行员命令的信息。在本文中，我们讨论了开发一种新颖的知识发现过程的最新进展，该过程由一套用于识别航空安全事故前兆的数据挖掘技术组成。数据挖掘技术包括可扩展的多核学习，用于大规模分布式异常检测。一种新颖的多元时间序列搜索算法用于在海量数据集上搜索已发现异常的特征。该过程可以识别高维飞行运营质量保证 (FOQA) 数据中由于环境、机械和人为因素问题而导致的对运营有重大影响的事件。所有发现的异常都由一组独立的领域专家进行验证。这种新颖的自动化知识发现过程旨在补充最先进的基于人为超标的分析，这种分析无法发现以前未知的航空安全事件。在本文中，我们讨论了发现流程、使用的方法以及在现实世界的商业航空数据中检测到的一些重大异常。