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防范无人驾驶飞机系统的威胁
无人驾驶飞行器有固定翼和旋翼两种配置，配备一个或多个螺旋桨或喷气发动机以提供推进力。动力源要么是电力（机载电池），要么是内燃机（发动机）。从休闲型号到商业型号，其功能差异很大。无人机的重量范围从几盎司到 50 多磅，其尺寸范围从几英寸到几英尺。无人机的飞行上限可以达到几千英尺。电动型号的飞行时间范围从几分钟到 30 多分钟，内燃机型号的飞行时间范围为几个小时。许多无人机都配有集成摄像头，能够传输实时视频和音频。5
战略军事运输系统的选择
冷战结束后，重点从前沿基地转移到提高驻扎在美国的部队的机动性。在过去 15 年中，美国军方已将前沿基地部队数量削减了一半左右，并通过部署 C-17 空运飞机和大型中速滚装船 (LMSR) 等系统来提高其战略运输能力。此外，陆军目前的“转型”工作主要集中在改变装备和组织，以创建能够更快、更轻松地部署的部队。尽管如此，国防部 (DoD) 的官员仍试图将军事部署速度提高到更大程度，因为在危机发生的最初几天或几周内将部队运送到遥远的战区的能力被视为确保取得有利结果的关键。
风能转换系统的数字孪生
摘要：工业 4.0 的数字孪生概念将为风能转换系统带来许多优势，例如，在状态监测、预测性维护和控制或设计参数优化方面。虚拟副本是数字孪生的核心。要构建虚拟副本，必须为涡轮机组件选择适当的建模技术。选择这些模型时必须考虑数字孪生的预期用例，在模型保真度和计算负载之间找到适当的平衡。这篇评论文章概述了有关涡轮机空气动力学、结构和传动系统力学、永磁同步发电机、电力电子转换器以及俯仰和偏航系统的建模技术的最新文献。对于每个组件，都给出了具有不同模型保真度和计算负载的模型的平衡概述，范围从简化的集中参数模型到基于高级数值有限元方法 (FEM) 的模型。文献综述的结果以图形方式呈现，以帮助读者进行模型选择。在此基础上，提出了数字孪生的高级结构以及具有最小计算负载的虚拟副本。提出了多级分层虚拟副本的概念。
量化系统的 DEVS 理论
本报告介绍了一种量化系统理论，该理论支持基于称为“量化”的过程的预测过滤，以减少状态更新传输。量化系统是具有输入和输出量化器的系统。量化仅在量子级交叉处生成状态更新，将发送方模型抽象为 DEVS（离散事件系统规范）表示。这提供了一种替代的、有效的方法来将连续模型嵌入分布式离散事件模拟中。量化系统理论研究了在何种条件下，DEVS 表示系统的耦合能够很好地表示原始组合。这对应于预测过滤的闭环研究，即发送方和接收方都在暴露彼此的抽象。先前对航位推算精度/性能权衡的分析假设开环分析延续到闭环情况。不幸的是，数值分析的经验表明，反馈相互作用的动态可能会导致产生的误差无限制地增长。量化系统理论提供了同态（无误差）量化预测过滤成为可能的条件。它展示了当条件被违反时如何产生错误，并提出了近似同态的适当概念。讨论了量化在消息流量减少中的应用。该理论已通过模拟得到证实
纳米级电路和系统的可靠性
集成电路的发明及其制造工艺的持续进步是推动当今信息社会半导体技术发展的基本引擎。当今绝大多数微电子应用都采用了成熟的 CMOS 工艺和制造技术，这些技术具有很高的可靠性。在过去几十年中，这一事实使得设计由数百万个组件组成的高度复杂系统成为可能，其中每个组件都可以被视为基本可靠，而无需大量冗余。CMOS 技术的稳步缩小导致了纳米尺寸器件的发展。未来的集成电路有望由新兴纳米器件及其相关互连构成。预计未来的集成电路将具有更高的故障概率以及对噪声和变化的更高灵敏度，这可能使未来的集成电路极不可靠。要制造的系统将由不可靠的组件组成，实现 100% 的操作正确性不仅成本极高，而且可能根本无法实现。从全球来看，可靠性已成为未来集成计算系统设计的主要威胁之一。要用不可靠的组件构建可靠的系统，需要逻辑设计师和架构师加强合作。
个人、团队和系统的态势感知
可持续公路货运中心，赫瑞瓦特大学，爱丁堡，EH14 4ES，英国 摘要：这篇评论论文讨论了人体工程学中最具争议的主题之一，即态势感知，并介绍了三组关键模型。这些模型分为个人态势感知、团队态势感知和系统态势感知类型。尽管存在争议，或者可能正是因为存在争议，态势感知在过去二十年里一直是人体工程学领域研究和实践的一个持久主题。虽然不可能解决立场之间的争议和差异，但可以通过问题模型匹配的偶然方法来显示调解。这是人体工程学理论的基础，将模型和方法与所面临的问题领域适当地匹配。关键词：情境意识、理论、模型、个体情境意识、团队情境意识、系统情境意识、分布式情境意识 科学现状 情境意识 (SA) 是人体工程学中最热门的研究课题之一 (Wickens, 2008; Salmon and Stanton, 2013; Stanton et al, 2010)，也是最具争议的课题之一。该术语用于描述人们以及整个社会技术系统如何与其环境的动态保持耦合 (Moray, 2004)。作为一个概念，它为研究人员和从业者提供了各种模型和方法来描述情境意识的组成，确定个人、团队或系统如何开发情境意识，或评估任务执行过程中情境意识的质量 (Salmon and Stanton, 2013)。它还应该解释当 SA 丢失时会发生什么，以及当 SA 获得时它会如何影响性能（Stanton 等人，2015 年）。
无人机系统的认知任务分析
免责声明：本出版物由加拿大国防研究与发展局（国防部下属机构）编写。本出版物中包含的信息是通过最佳实践和遵守负责任的科学研究行为的最高标准得出和确定的。此信息旨在供国防部、加拿大武装部队（“加拿大”）和公共安全合作伙伴使用，并可在允许的情况下与学术界、工业界、加拿大的盟友和公众（“第三方”）共享。第三方对本出版物的任何使用、依赖或基于本出版物做出的决定均由其自行承担风险和责任。加拿大对因使用或依赖本出版物而可能产生的任何损害或损失不承担任何责任。
无人机系统的适宜性分析
无人机系统的权宜性分析 D. Hůlek 1 , M. Novák 2 1 布拉格捷克技术大学，交通科学学院，航空运输系，Horská 3, 128 03, Prague 2, Czech Republic，电子邮件：hulekdav@fd.cvut.cz 2 帕尔杜比采大学，交通工程学院，交通管理、营销和物流系，Studentská 95, 532 10 Pardubice, Czech Republic，电子邮件：novak@upce.cz 摘要 本文的目的是介绍由布拉格 FTS 的 CTU 航空运输系员工创建的无人机系统的权宜性分析。权宜性分析的原则是确定无人系统的使用是否适合某项活动。将无人系统与有人驾驶飞机和不使用任何飞行器进行比较。从安全、环境（包括社会学）和财务角度对无人机系统进行了比较。第一部分是关于无人机系统领域的现状和上述三个观点。下一部分描述了用于分析创建的最重要的研究方法。本文的第三部分描述了权宜之计分析本身及其创建。本文的最后一部分对分析进行了验证及其总体评估。关键词：UAS、UA、UAV、RPAS、RPA、无人机、权宜之计分析、权宜之计、UAV 适用性 1。介绍