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来自 PM-... 中子辐照的机械测试数据
本文介绍了通过粉末冶金热等静压 (PM-HIP) 制造的核结构合金的中子辐照活动获得的综合机械测试数据档案。辐照活动旨在方便直接比较 PM-HIP 与传统铸造或锻造。此次活动包括五种常见的核结构合金：316L 不锈钢、SA508 压力容器钢、91 级铁素体钢以及镍基合金 625 和 690。辐照在爱达荷国家实验室 (INL) 的先进测试反应堆 (ATR) 中进行，目标剂量为 1 和 3 个原子位移 (dpa)，目标温度为 300 和 400°C。本文包含按照 ASTM E8 规范进行的辐照后单轴拉伸试验、这些拉伸棒的断口分析和纳米压痕收集的数据。通过向核材料研究界公开提供这一系统而有价值的中子辐照机械行为数据集，研究人员现在可以使用这些数据来填充材料性能数据库，验证材料
F-16XL 风洞静态和动态测试数据的评估和分析
• 技术出版物。已完成的研究或重要研究阶段的报告，介绍 NASA 项目的成果，包括大量数据或理论分析。包括被认为具有持续参考价值的重要科学和技术数据和信息的汇编。NASA 同行评审的正式专业论文的对应文件，但对手稿长度和图形演示范围的限制不那么严格。• 技术备忘录。初步或具有专门意义的科学和技术发现，例如快速发布报告、工作文件和包含最少注释的参考书目。不包含广泛的分析。• 承包商报告。NASA 赞助的承包商和受资助者的科学和技术发现。
F-16XL 风洞静态和动态测试数据的评估和分析
• 技术出版物。已完成的研究或重要研究阶段的报告，介绍 NASA 项目的成果，包括大量数据或理论分析。包括被认为具有持续参考价值的重要科学和技术数据和信息的汇编。NASA 同行评审的正式专业论文的对应文件，但对手稿长度和图形演示范围的限制不那么严格。• 技术备忘录。初步或具有专门意义的科学和技术发现，例如快速发布报告、工作文件和包含最少注释的参考书目。不包含广泛的分析。• 承包商报告。NASA 赞助的承包商和受资助者的科学和技术发现。
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一种数据驱动的方法来识别适合...的飞行测试数据
摘要：数字航空电子解决方案使小型飞机也能使用先进的飞行控制系统。安全关键部分之一是空中数据系统。创新架构允许使用合成传感器，从而带来重大的技术和安全进步。空气动力学角度的应用似乎是最有希望获得认证的应用。在这个领域，有关合成传感器设计的最佳程序仍然是该领域的一个悬而未决的问题。在 Clean Sky 2 框架内资助的 MIDAS 项目给出了一个例子。本文提出了两种数据驱动方法，可以提高整个飞行包线的性能，特别关注稳定状态飞行条件。获得的训练集相当小，从而降低了计算成本。这些方法通过真实案例进行了验证，它们将用作 MIDAS 生命周期的一部分。第一种方法称为数据驱动的准稳定状态识别和生成 (DIGS)，它基于 (i) 识别飞机的升力曲线；(ii) 使用人工飞行数据点扩充训练集。DIGS 的主要目的是减少训练集不平衡的问题。第二种方法称为相似飞行测试数据修剪 (SFDP)，它基于准唯一点的隔离来处理数据缩减。结果证明了该方法对 MIDAS 项目的有效性，可以用于实际应用。
对历史SEL测试数据的统计分析，以提供使用毫无限制的CMOS零件的先验风险估计
Ingle-Event Latchup（SEL）仍然是在高辐射环境中自信使用最先进的微电子的持久且困难的障碍。即使是主要在互补的金属氧化物半导体（CMOS）中未制造的部分，由于CMOS控制逻辑，输入输出（IO）等，也可能很脆弱。通过先验预测提高赔率已被证明很困难，因为在供应商，过程，功能等方面没有一致的趋势。[1-7]。用质子筛选（用于揭示常见的非破坏性单事件效应（见）[8]）通常是由于质子后坐离子的短范围和典型的SEL [9-12]的深敏感体积（SV）而无效。预测SEL易感性的困难是不幸的，因为SEL行为是高度可变的，并且可能对部分和系统可靠性构成重大威胁。大约一半的CMOS零件易感性，在这些部分中有50％可以具有破坏性[4]。sel费率在6个以上的数量级上有所不同，其中几个零件
24m公布了24m Impervio™电池分离器的新测试数据，突出了突破性的创新，以减少电池火力
24m公布了24m Impervio™电池分离器的新测试数据，突出了突破性的创新，以减少电池火力
使用自适应改进的运动想象分类...
a. 将空间滤波器应用于处理后的训练数据以获得过滤后的训练数据。b. 计算过滤后的训练数据和训练标签之间的损失。c. 通过更新空间滤波器来最小化损失。（4）保存学习到的空间滤波器。（5）将学习到的空间滤波器应用于处理后的训练数据以获得过滤后的训练数据。（6）从过滤后的训练数据中提取特征以获得训练特征。（7）使用训练特征和训练标签训练分类器。（8）保存训练后的分类器。（9）预处理原始测试数据以获得处理后的测试数据。（10）将学习到的空间滤波器应用于处理后的测试数据以获得过滤后的测试数据。（11）从过滤后的测试数据中提取特征以获得测试特征。（12）使用训练后的分类器预测测试特征的标签。（13）返回预测的测试标签。
