1.0 简介 1 2.0 方法 2 3.0 适用系统 3 4.0 分析流程 3 4.1 步骤 1:输入收集 3 4.1.1 任务、能力和功能 4 4.1.2 系统文档 6 4.1.3 CONOPS 6 4.1.4 任务关键性分析 6 4.2 步骤 2:初步风险评估 7 4.2.1 目标 8 4.2.2 系统的高级架构 8 4.2.3 威胁事件和威胁源 8 4.2.4 确定现有的安全控制措施 9 4.2.5 审查安全计划(计划的未来安全控制措施) 9 4.2.6 设计威胁场景 9 4.2.7 每种威胁场景的可能性估计 10 4.2.8每种威胁场景的后果 10 4.2.9 定义初步风险报告 12 4.3 步骤 3:测试计划制作 12 4.4 步骤 4:全面风险评估 13 4.4.1 定义测试和评估标准 13 4.4.2 发现影响子组件的漏洞 14 4.4.3 子组件全面风险报告 21 4.4.4 估计全面风险评估所需的时间 22
Moog 独特的运动技术产品(滑环、电机、旋转变压器、驱动器和执行器)和光纤产品提供了资本资产和工程能力,可设计、制造这些分立产品并将其集成到集成万向节机构中。在当今的商业环境中,许多企业战略都侧重于核心竞争力,让 Moog 负责将这些分立组件的设计和集成到功能齐全且经过测试的子组件中,这些子组件可直接安装到最终产品组件中。如果您的策略是将这些组件外包给按图生产,我们随时准备利用我们的资源,以便您也能实现这些目标。我们的集成组件范围从滑环和旋转变压器的简单组合到复杂的机电组件,包括电机、驱动电子设备、光纤旋转接头、液压和气动旋转接头和 RF 旋转接头。我们还提供完全集成的伺服和实用执行器,配有精密传动装置、离合器、制动器和闭环控制电子设备。
摘要可再生能源(RES)和储能技术的开发是现代电力系统跨形成的关键要素。作为最干净和大多数的能源来源之一,太阳能的重要性越来越重要,需要优化其在本地电力系统中的使用。这项研究分析了带有太阳能发电厂和储能设备的本地电源系统(LES)设备的参数,并在不同的停电期间确定其操作模式。作为研究的一部分,使用REOPT平台进行了4个不同日期 - 6月22日,3月22日,3月22日和9月22日,使用REOPT平台对LES接收者的可靠性进行分析。在第二步中,使用系统顾问模型(SAM)软件分析太阳能系统模式。分析表明,与南方方向的模块子组件的方向相对于±45°,可以在早晨和傍晚的小时内提高功率输出。还表明,模块在两个子组件中的排列允许在中午降低倒置器的功率截止,因此,有一个模块排列,截止值为1.743%,并且有两个亚组件,为0.339%。
• 化学航天器推进系统 • 电力航天器推进系统 • 先进航天器推进系统 • 推进部件 • 集成和微型模块或子组件 • 生产、制造、材料和工艺 • 开发和资格认证计划 • 当前计划概述(要求、路线图、解决方案) • AIV 问题和工具(设施诊断、方法) • 飞行测试和经验(操作、经验教训、反馈)
我们拥有超过 20 年的行业知识和专业技能,涉及广泛的技术领域,使公司能够在光机电、光学检测、精细运动等领域不断提供创新产品。 我们与 OEM 客户建立了长期的合作伙伴关系,提供从零件、子组件到完整解决方案(包括设计、测试和制造)的解决方案。
(i) 细粒度 SIMD:这些实际上是处理实际上由大得多的组件组成的小得多的组件的详细描述。 (ii) 粗粒度 SIMD:这些系统由较少的组件组成,这些组件显然比原始组件多,但比细粒度 SIMD 小得多,但组件的大小比系统的细粒度子组件大得多(高/多)。细粒度和粗粒度 SIMD 架构之间的差异:
HGCDTE APD检测器模块电信是在CEA/LETI上开发的,用于大气刺激和自由空间光学(FSO)。开发是由可以在每个检测器模块中调整的通用子组件的设计和制造驱动的,以满足每个应用程序的特定检测器要求。从目前为大气激光雷达开发的探测器模块所设定的挑战详细介绍了此类子组件的优化,该挑战在AIRBUS的R&T CNES项目的范围内以及H2020 Project holdon的R&T项目范围以及FSO,以及在ESA项目的范围内与Mynaric Laserc的lasercom lasercom gmbhhs of airbus和FSO。最近已将两个检测器模块传递到空中客车DS进行广泛的LIDAR仿真测试。表明,与先前开发的大面积检测器相比,输入噪声,NEP = 10-15fw/√Hz(5个光子RMS)已减少了三分,尽管带宽已增加到180 MHz,以响应高空间深度分辨率的要求。在发现短光脉冲后200 ns时,时间延迟为10 -4,这与诸如测深分析之类的激光雷达应用兼容。
▪导导新的工具演示,以展示工具性能和DE VELOP用例,以帮助推动工具销售。▪设计实验,以表征工具/子组件性能,在坡道阶段示出了α测试中的产品值,beta测试和驾驶员工具sup端口。▪开发食谱,以建模复杂的光学应用并优化工具性能。
本文介绍了针对复杂技术对象预防性维护计划所开发的模型的分析结果。我们开发了基于两组不同假设的模型。解决的一般问题是确定一组零件或子组件的预防性更新联合时间。第一个模型(计划预防性维护策略模型)的目的是确定对进行故障后更新的零件持续应用先前开发的预防性维护计划的盈利能力。第二个模型(系统预防性维护的自适应策略模型)允许人们在每次其中一个零件进行故障后更新时确定一组零件的新预防性更新联合时间。使用典型的维护规划工具(基于动态规划和贝尔曼最优原理的决策随机模型)获得每个零件或子组件的初始预防性维护策略。使用这两个模型进行了示例模拟计算,并将其结果呈现为所开发的更新策略的估计总维护成本。分析对象是所选轨道车辆车轮在运行过程中因磨损而变化的几何特征。基于此类分析,可以为特定应用领域选择更好的预防性维护模型。