XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System垂直速度
机器学习估计雷达的最大垂直速度
摘要：尽管它们固有的对流及其相关的恶劣天气危害，但仍无法进行风暴上升的量化。上升的代理，例如从卫星造成的高层区域，与恶劣的天气危害有关，但仅与一定程度的总暴风雨上升到达有关。这项研究调查了机器学习模型，即U-NET是否可以巧妙地从单独的三维栅格雷达雷达反射性中巧妙地检索最大的垂直速度及其面积范围。使用模拟的雷达反射性和垂直速度对机器学习模型进行了训练，该模型从国家严重风暴实验室的对流中允许警告搜索系统（WOFS）训练。使用SINH - ARCSINH - 正态分布的参数回归技术适用于U-NETS运行，从而可以对最大垂直速度的最终和概率预测。超参数搜索后的最佳模型提供了小于50％的根平方误差，一个大于0.65的确定系数，以及由WOFS数据组成的独立测试集上的联合（IOU）的相交（IOU）超过0.45。除了WOFS分析之外，使用真实的雷达数据和超级电池内垂直速度的相应的双重多普勒分析进行了案例研究。U-NET始终低估了双重多个多置速度上升速度估计值50％。同时，5和10 m s 2 1上升气流核的面积显示为0.25。尽管上述统计数据并非例外，但机器学习模型可以快速蒸馏3D雷达数据，该数据与最大垂直速度有关，这对于评估风暴的严重潜力可能很有用。
飞机在所有高度（例如 6. alr 在内部故障或低位）
理论认为，机械变量指示的数值接近飞机在任何高度的真实垂直速度（见图 6）。参考1 和 2）。任何错误都是由于空气在内部泄漏处粘度的变化或空气通过时泄漏与外部大气之间的差异造成的。这些影响也可能导致爬升和下降的不同结果，因为下降过程中从大气中流入的空气的稳定性并不一定意味着上升过程中从容器中流出的空气的稳定性，其他条件相同。然而，这些影响可以通过建筑设计最小化，并且出于实际目的，可以使用现代航空器爬升率指示器来显示标准大气中的真实垂直速度。PZI 滑翔机变速计的实验室校准现在也不受其特性限制，尽管工厂条件不能产生适当的大气参数。就目前的目的而言，将假设机械变速计确实显示真实的垂直速度，当然，前提是在海平面上进行精确校准。
水力建模 - 水文工程中心
• 根据牛顿第二运动定律 • 假设水密度恒定、垂直速度小、静水压力等。 • 非线性，是速度和水位的函数 • 连续性和动量方程是浅水方程，有时在 HEC-RAS 5 中称为“全动量”方程
CS-25 飞机的耐撞性 – - AIDAA
- 准备时间（倾倒燃料、关闭流出阀……） - 尽量减少冲击（降低前进和垂直速度 Vz、飞机姿态） - 考虑冲击载荷（Vz = 5 fps @ MLW）、结构损坏和浮力/浮力（疏散时间）
DLR 的最新研究滑翔机：Discus-2c DLR
滑翔机在空气动力学研究中的另一个非常重要的用途是测量飞行性能。有几种方法可以确定飞机的滑翔比，其中比较法最准确且最省时。通过使用经过精确校准的滑翔机，可以准确知道滑翔极线曲线，并与另一架作为测量测试品的滑翔机编队飞行，可以通过测量不同空速下的相对垂直速度来确定未知的极线曲线。因此，理想情况下，任何大气扰动都会被抵消，并且可以在 2-5 次飞行中非常准确地确定极线曲线。Ka6E、Cirrus 和 DG300/17 用于这些测量，使用摄影测量法来确定两架飞机之间的相对垂直速度——GPS 随 DG300/17 引入，并继续用于 Discus-2c DLR，现在使用移动基准差分 GNSS 技术。