引言人们普遍认为,世界正处于另一项军事革命的边缘。人工智能(AI)即将改变战争的特征,甚至在某种程度上,甚至是飞机,坦克,枪支力量和原子弹在上一个时代所做的,甚至是战争的性质。AI被定义为能够执行通常需要人类智能的任务的计算机系统的开发,例如决策,自动数据分析,为选择的选择提供选择,语音识别,视觉感知和语言之间的翻译。虽然AI已经用于开发战争战争制度,但在空中运营中的战略和运营计划过程中使用了更多的AI机会。也必须利用这项技术用于战略和运营计划过程。问题是关于如何将AI纳入印度空军(IAF)的空中运营计划过程,目的是充分利用这项至关重要的新兴技术来增强运营
摘要 - 航空出租车延误对全球机场和航空公司造成不利影响,导致航空拥堵,空中交通管制员/飞行员工作量,错过的乘客连接以及由于过多的油耗而导致的不利环境影响。有效解决出租车延误需要随机和不确定的空中运营,涵盖飞机的推力,滑行道运动和跑道起飞。随着混合模式跑道运营的实施(同一跑道上的到达)以适应预计的交通增长,预计Airside操作的复杂性将大大增加。在增加的交通需求增加,发展有效的倒退控制(也称为出发计量)(DM)的情况下,政策是一个具有挑战性的问题。dm是一个空中拥塞管理程序,它控制着出发的回压时间,旨在通过将出租车等待时间转移到大门来减少出租车延误。在混合模式跑道操作下,DM还必须保持足够的跑道压力(跑道附近的出发队列进行起飞),以利用即将到来的飞机蒸汽内的可用出发插槽。虽然高压率可能会导致出发队列的延长,但导致出租车延迟的增加,但低压率可能导致到达到达的流之间空的空位,从而导致跑道吞吐量减少。这项研究介绍了基于混合模式跑道操作的基于深的增强学习(DRL)的DM方法。我们在马尔可夫决策过程框架中提出了DM问题,并使用新加坡樟宜机场表面运动数据模拟Airside操作并评估不同的DM策略。使用时空事件图鉴定出预测性空中热点,并作为对DRL代理的观察。我们的基于DRL的DM方法利用推回率作为代理的行动和奖励成型,以动态调节推力率,以改善跑道利用率和不确定性下的出租车延迟管理。基于对其他基线的基于DRL的DM策略进行基准测试,证明了我们方法的出色性能,尤其是在高流量密度方案中。在新加坡樟宜机场的典型一天中,总部位于DRL的DM平均减少了1-3分钟的峰值出租车时间,节省了26.6%的燃油消耗,并有助于更环保和可持续的Airside行动。
摘要:电网是任何国家必不可少的基础设施,由数千公里的电力线组成,需要定期检查和维护,目前这些检查和维护工作都是由人工操作员在危险条件下进行的。为了提高安全性并减少与载人直升机和重型车辆等传统解决方案相关的时间和成本,AERIAL-CORE 项目提出开发能够执行空中操控操作的空中机器人,以协助人工操作员进行电力线的检查和维护,从而允许安装鸟类飞行转向器或电气间隔器等设备,以及快速交付和检索工具。本文描述了安全本地空中操控的目标和要开发的功能,并介绍了项目第一年获得的初步设计和实验结果。
执行摘要旧金山国际机场(SFO或机场)处于计划阶段的一系列翻新阶段,以使其校园电气化并减少现场发射的二氧化碳和其他污染物的数量。这项工作的一个主要组成部分将是在整个机场向电力分发电力的大小和构建。由于物理限制,资本成本和可靠性要求,至关重要的是,对于在预期的40至50年的设计寿命中,可预见的最大载荷适当尺寸。最大的预期负载之一将是车辆电气化的结果,包括公共和雇员停车场,包括电气化地面服务设备(EGSE)的空中操作以及可能的电动飞机。
通常称为无人机的无人飞机车辆(无人机)是空中车辆和相关设备,它们自动或远程控制,不带人类操作员[1]。无人机越来越多地用于商业和平民应用,例如监视,监测结构,农业等。他们可以执行载人飞机很难执行的空中操作/任务。此外,它们的使用带来了巨大的经济储蓄和环境利益,同时降低了人类生命的风险。最近,无人机已经飞跃到休闲市场,并达到了数百万销售。因此,关于技术,法规和社会接受的发展是赞成加速用于专业应用的无人机部署。根据蓝绿色集团[2]进行的一项研究,预计世界民用无人机生产将在未来十年中最高735亿美元,从2017年全球28亿美元上升到2026年的118亿美元(即,Constant Dollars的年度增长率为15.5%)。
自由形式制造NASA Langley Research Center已成功开发了电子束自由式制造(EBF 3)工艺,这是一种快速的金属沉积工艺,可有效使用各种可焊接合金。EBF 3工艺可用于以层状方式构建复杂的,单位化的部分,尽管更直接的回报是用作制造过程,以添加详细信息,以从简化的铸件和宽容或板块制造的组件中添加详细信息。EBF 3工艺产生的结构金属部分具有与锻造产品形式相当的优势,并且已在迄今为止铝,钛和镍基合金上得到证明。EBF 3工艺将金属线原料引入了熔融池中,该池是在真空环境中使用聚焦电子束创建和维持的。在真空中操作可确保清洁的过程环境,并消除了对易于屏蔽气体的需求。
COSY-TOF 是一种非常大的带电粒子接受度光谱仪,它使用关于反应产物的轨道几何形状和飞行时间的精确信息。它是位于于利希的冷却器同步加速器和储存环 COSY 的外部探测器系统。为了提高 COSY-TOF 的性能,正在构建一种新的跟踪探测器“秸秆跟踪器”,它结合了非常低的质量、在真空中操作、非常好的分辨率、高采样密度和非常高的接受度。pp → dπ + 数据与仅使用秸秆跟踪器进行几何模拟的比较表明,新跟踪器有很大的改进。为了研究秸秆跟踪器的特性,预先构建了一个小型跟踪导流管“宇宙射线测试设施”。它由两个交叉导流管组成,由 128 个排列在 4 个双平面上的秸秆管组成。尤利希吸管首次用于宇宙射线轨迹的三维重建。在这个照明领域,研究了闪烁体和吸管的空间相关响应。
现代战争空间非常繁忙,空域密集的空域需要密切的监视和控制,以确保可以检测,识别和参与每个空气威胁。此外,在敌对行动期间,整个领空,包括印度军队的战术战场,都需要密切管理,以使所有友好的空气和地面任务的自由运作能够自由运行。在最远的范围内发现敌人的空气威胁及其参与度,空域和空间的最大剥削和最大程度的剥削,并且只有通过整个空气空间的自动化和网络可见性才能预防所有未来的空中操作。由于IAF的集成空气命令和控制系统(IACCS),目前可能是可能的,该系统在所有地面和空气雷达和AD武器系统之间建立网络和数据链接。5在印度在Jabba Top上的空袭以及2019年的后续空军运营中,IACCS证明了其能力在战斗中确保动态的情境意识以及最短的传感器射击杀戮链。5在印度在Jabba Top上的空袭以及2019年的后续空军运营中,IACCS证明了其能力在战斗中确保动态的情境意识以及最短的传感器射击杀戮链。
TGS 区域 A 区域 B 区域 C 区域 D 1 DNR PMCC DNR PMCC NB MA 1 公共 1 2 DNR E - 1 火警控制 NB MA 2 公共 2 3 DNR E – 2 DNR-火警1 NB MA 3 转换 RP1 4 DNR E – 3 DNR-火警2 NB MA 4 转换 RP2 5 DNR E – 4 DNR-火警3 NB MA 5 转换 RP3 6 DNR E – 5 DNR-火警4 NB MA 6 转换 RP4 7 DNR E – 6 DNR-火警5 NB MA 7 事件 1 8 DNR W – 1 空中操作 (n/a) NB MA 8 事件 2 9 DNR W – 2 DNR SX1 (NS) NB MA 9 事件 3 10 DNR W - 3 DNR SX2 NB MA 10 边界 1 11 DNR W - 4 DNR PARKS1 NB MA 11 边界 2 12 DNR W - 5 DNR PARKS2 NB MA 12 GNB SX 1 13 DNR W - 6 BRNCH OP1 NB MA 13 GNB SX 2 14 DNR OPS 1 BRNCH OP2 NB MA 14 SX 全部 1 15 DNR OPS 2 BRNCH OP3 NB MA 15 SX 全部 2 16 DNR OPS 3 BRNCH OP4 NB MA 16 SX 全部 3
主要积分1。我们介绍了世界上首次成功的爆炸引擎的航天示范。2。旋转爆炸引擎(RDE)和脉冲爆炸引擎(PDE)在飞行环境下成功地在太空中操作,并成功地获取了这些发动机的操作数据。3。这项研究的结果表明,爆炸引擎非常接近实际用作航空航天发动机,例如用于深空探索的踢电机。研究背景和内容爆炸引擎在极高的频率(1-100 kHz)下产生爆炸和压缩波,以显着提高反应速度,从而实现了火箭发动机的重量的根本性降低,并通过轻松产生推力来增强其性能。目前,研究正在日本,北美,欧洲,亚洲和澳大利亚进行积极进行,以期为空间使用的高性能引擎商业化。这个联合研究小组成功地实现了全球首次飞行引擎引擎的展示。这项研究中开发的爆炸引擎系统被加载到Sounding Rocket S -520-31的任务部分,并于2021年7月27日上午5:30从Jaxa Uchinoura Passion Center(USC)发射。在第一阶段火箭分离后,RDE(6秒操作,500 -N推力)和PDE(2秒操作x 3次)在空间中正常操作,以及远程组和恢复模块大鼠在空间中正常操作。燃料是甲烷,氧化剂是氧气。