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东伦敦开发区 - 可再生能源领域
管理精良的现代工业区，拥有世界一流的基础设施、优质的厂房和高效运营的公用设施和便利设施，为精简业务运营奠定了基础。可通过该区新建的双车道进入这些场地，该车道设计用于承载轻型和重型车辆，包括 22 米长的互连通道。ELIDZ 内的所有场地均配备齐全的服务，可使用所有公用设施和 ICT 基础设施，并且所有场地都靠近主要交通网络。
Report on the accident to Eurocopter AS332 L2 Super Puma
1.6 飞机信息 9 1.6.1 飞机描述 9 1.6.2 主要细节 10 1.6.3 重量和平衡数据 11 1.6.4 操作性能 11 1.6.5 发动机控制 12 1.6.6 主变速箱和发动机至 MGB联轴器轴 14 1.6.7 飞轮装置 16 1.6.8 紧急情况漂浮装置 17 1.6.9 外部负载的承载 18 1.6.10 飞机记录和监控系统 19 1.6.11 燃油信息 20 1.6.12 维护记录 20
NextGen AMS成熟模型
可再生能源证书（REC）是一种基于市场的工具，证明了承载者拥有从可再生能源资源产生的一兆瓦小时（MWH）的仪器。现有的REC发行和交易过程面临着挑战，例如对发电机合规性的手动验证，记录读数，交换成本和交易后文书工作的手动过程。由于REC在交易员或经纪人的帮助下在柜台上进行交易，因此涉及高交易成本，最高可占REC值的10％。
应用能源 - 信息科学 - EPFL
本文介绍了一种用于承载大量光伏 (PV) 发电和负载的主动配电网 (ADN) 中的配电网扩展规划 (DNEP) 和储能系统 (ESS) 分配的组合框架。通过确定连接新节点的最佳电网扩展、现有线路的加固和 ESS 分配，所提出的 DNEP 可确保目标 ADN 的可靠运行，以实现其可调度性，同时最大限度地减少电网损耗。分配的 ESS 可补偿由随机负载和发电引起的随机功率流，使 ADN 能够遵循电网连接点的预定义功率计划。电网约束通过使用改进的增强型宽松最优功率流 (AR-OPF) 模型建模，该模型凸化了经典的 AC-OPF，为径向网络提供了 OPF 问题的全局最优解和精确解。DNEP 问题的复杂性通过采用顺序算法来处理，其中新节点按照用户确定的优先级逐个添加。在顺序规划的每个阶段，Benders 分解算法迭代地确定投资和 ADN 运行的最优解。此外，与 ESS 和线路投资相关的选址和定型问题分别解决，以提高收敛速度。在一个真实的 55 节点瑞士 ADN 上进行模拟，该 ADN 承载着相当大的随机光伏发电。
欧洲直升机公司 AS332 L2 超级美洲豹飞机事故报告
1.6 飞机信息 9 1.6.1 飞机描述 9 1.6.2 主要特点 10 1.6.3 重量和平衡数据 11 1.6.4 运行性能 11 1.6.5 发动机控制装置 12 1.6.6 主齿轮箱和发动机至主减速器连接轴 14 1.6.7 自由轮装置 16 1.6.8 应急浮动装置 17 1.6.9 外部负载承载 18 1.6.10 飞机记录和监控系统 19 1.6.11 燃油信息 20 1.6.12 维护记录 20
实施威胁情报的商业案例
因此，保护组织免受网络威胁需要威胁情报。在任何给定时间，互联网都承载着数百万个与恶意网络活动相关的 IP 地址和域。由于我们都连接到全球网络，我们中没有人能够孤立地工作，我们都面临着来自敌对来源的类似威胁，这些威胁通常不会区分他们针对的组织。因此，我们可以利用全球收集的集体威胁情报来检测和阻止已知威胁，从而保护业务系统和敏感信息。
航空航天高完整性部件的可持续解决方案
飞机起落架的承载重量超过 500 吨，飞行里程近 50 万公里，并在整个生命周期内吸收着陆时的巨大冲击力。因此，每个起落架部件的材料选择和质量对于满足这些极其严格的要求以及降低起落架系统的维护成本至关重要。Aubert & Duval 与起落架制造商合作进行设计、仿真、3D 模型和加工工艺，以确保在关键起落架部件上最佳地使用钛、铝和高性能钢。
航空航天高完整性部件的可持续解决方案
飞机起落架的承载重量超过 500 吨，飞行里程近 50 万公里，在整个生命周期内吸收着陆时的巨大冲击力。因此，每个起落架部件的材料选择和质量对于满足这些极其严格的要求以及降低起落架系统的维护成本至关重要。Aubert & Duval 与起落架制造商合作进行设计、仿真、3D 模型和加工工艺，以确保在关键起落架部件上最佳地使用钛、铝和高性能钢。
基于分布式传感器和深度学习的大型空间天线结构健康监测研究
摘要：大多数现代地球和宇宙观测航天器现在都配备了大型轻便灵活的结构，例如天线、望远镜和可扩展元件。承载更复杂、更大的附件的趋势对于高精度科学应用至关重要，这使得轨道卫星更容易因结构损坏而导致性能损失或性能下降。在这种情况下，结构健康监测策略可用于评估卫星子结构的健康状况。然而，特别是在分析大型附件时，传统方法可能不足以识别局部损坏，因为它们通常会在系统动力学中引起不太可观察的变化，但会导致有效载荷数据和信息的相关丢失。本文提出了一种深度神经网络来检测故障并研究传感器对在大型网状反射器天线上承载分布式加速度计网络的轨道卫星的损伤分类的灵敏度。传感器获取的时间序列是使用完全耦合的 3D 模拟器生成的，该模拟器模拟柔性卫星的在轨姿态行为，其附件采用有限元技术建模。然后使用在复合场景中收集的传感器响应对机器学习架构进行训练和测试，该场景不仅包括结构元素的完全失效（结构断裂），还包括中等程度的结构损坏。所提出的深度学习框架和传感器配置被证明可以准确检测最关键区域或结构的故障，同时为几何特性和传感器分布开辟了新的研究可能性。
航空航天高完整性部件的可持续解决方案
飞机起落架的承载重量超过 500 吨，飞行里程近 50 万公里，在整个生命周期内吸收着陆时的巨大冲击力。因此，每个起落架部件的材料选择和质量对于满足这些极其严格的要求以及降低起落架系统的维护成本至关重要。Aubert & Duval 与起落架制造商合作进行设计、仿真、3D 模型和加工工艺，以确保在关键起落架部件上最佳地使用钛、铝和高性能钢。