这项研究介绍了一个不可靠的随机工作店,随机工作。由于分析解决问题的某些复杂性,基于仿真的优化被这里采用。该问题是在企业动力学软件中建模的,并且使用Taguchi方法获得了决策变量的最佳值。这项研究有三个决策变量和两个目标。目标是MakePan和持有,短缺和维护成本的总和。这项研究努力获得调度规则的最佳价值,预防性维护时间和缓冲级,以最大程度地减少目标函数。通过数值问题和适当的调度规则,确定最佳预防性维护期和最佳缓冲区级别来评估所提出的方法。此模型可用于处理时间和失败的任何目标函数以及任何分布功能。这项研究的新颖性可能是考虑到失败的作业店,在动态条件和随机处理时间和失败时间以及随机的工作到达中。
与当今最好的 CFM56 发动机相比,它具有世界一流的可靠性和无与伦比的性能,油耗降低了 15%,同时保持了相同水平的调度可靠性和生命周期维护成本。LEAP 发动机的调度可靠性高达 99.98%,这意味着飞行时间更长,维护时间更少。此外,它采用 3D 编织技术,即其风扇叶片由 3D 编织 RTM(树脂传递模塑)碳纤维复合材料制成,这是 CFM 的业内首创。这种技术生产的风扇叶片不仅重量轻,而且非常耐用,每个叶片都足以支撑空客 A350 或波音 787 等宽体飞机的重量。它是第一款使用增材制造来“制造”复杂、全致密但更轻的发动机。它的燃油喷嘴比以前的型号轻 25%,耐用性是传统制造的部件的五倍。 LEAP 碎屑抑制系统提供最佳的侵蚀保护,防止沙子、污垢、
*1 支持高达 4K/60p 的信号。4K 信号在投影时转换为投影机的分辨率(1920 x 1200 像素)。支持的终端:DIGITAL LINK/HDMI ®。*2 此时,光输出将减少约 50%。IEC62087:2008 广播内容,正常模式,动态对比度 [3],温度 30 °C (86 °F),海拔 700 m (2,297 ft),空气中颗粒物含量为 0.15 mg/m 3。Panasonic 建议在约 20,000 小时后在购买时进行清洁或检查。光源寿命可能会因环境条件而缩短。可能需要在更短的时间内更换光源以外的部件。估计维护时间因环境而异。*3 出售的型号不带镜头。*4 测量、测量条件和符号方法均符合 ISO/IEC 21118: 2020 国际标准。值是发货时所有产品的平均值。*5 在正常模式下在屏幕中心测量的所有发货产品的平均光输出值。
Chang-Geun Oh,博士。肯特州立大学,肯特,俄亥俄州 44242 航空航天是可以应用大数据系统的典型领域,因为它们规模庞大。本文确定了可以利用大数据基础设施来提高运营绩效的航空航天领域,并减轻了与使用大数据相关的人为因素考虑。 NextGen 的网络中心基础设施定义了在系统范围的信息管理程序下共享大量航空、飞行和天气数据。安装在飞机部件上的传感器提取了大量的飞机健康和运行状态数据。所有在不同航空部门工作的专业人员都需要这种共享的态势感知信息来达到他们自己独特的目的,而大数据系统将使这些信息得到有效利用。大数据分析改进的预测模型将提高航空安全性,减少航班延误,并节省维护时间和成本。飞行员行为研究可以采用自然主义研究方法来补充模拟测试的局限性。自然主义飞行研究需要考虑通过大数据系统收集和分析数据。随着航空/航天领域广泛应用大数据系统,人为因素研究问题自然而然地出现了。
Nyíregyháza,Sóstóiout31/b,Nyíregyháza,H-4400,H-4400,匈牙利4克拉古杰夫克大学工程学院,SestreJanjić6,SestreJanjić6,SestreJanjić6,Kragujevac 34000,Kragujevac 34000,塞尔维亚34000,serbia摘要,为越来越多的能源提供了能源,并且在越来越明显的动力上,并在范围内进行了更加清晰的工具,并在reNEWES中提供了不断的效果。运输系统的移动性。同时,机器学习在数字双技术中的应用极大地有助于车辆和系统的开发和优化,节省时间和资源以及物质资源。在电动汽车组件方面,电池代表了机器学习最昂贵的元素,可以帮助您在开发过程中优化特征并预测维护时间及其寿命。本文与未来研究的可能领域有关,这些领域通过加强数字双技术的数字化和机器学习,将影响组件的应用和处置的改善,但是在整个生命周期中,包括回收的整个生命周期中,电动汽车的完整系统。
多种材料处理部门的抽象快速增长驱动了行业中对更强大,有效的设备的需求。这种增长促使需要改进,更有能力的功率来源。响应增强功率和支持数据的设备的需求,雷蒙德(Raymond)开发了包括锂电池(lib lib)的能量必需线路。此外,业务运营开始需要更多的存储空间来应对不断增长的产品可变性。LIB消除了对大型电池房和常规电池维护的需求。此返回的楼层空间要进行操作,需要减少人员干预,他们现在可以将电池维护时间返回增值活动。开发一种启用远程信息处理的NMC(镍锰钴(化学)电源最大化了电池能力和升降机的性能。电池的长周期寿命,具有稳定的性能,可确保对我们的客户进行良好的投资。市场的接受度进展顺利,采用率持续增长。
摘要 目的——本文旨在举例说明在飞机维护活动安排中使用项目管理工具的情况。这一过程被称为维护、修理和大修,由于未来几年航空业的预期增长,这一过程在航空业中变得越来越重要;然而,它也面临着日益激烈的市场竞争。这一事实导致了在维护管理中采取行动、寻求降低成本的同时保持所提供服务质量的需要。本文的目的是提出一种程序的结构,旨在减少总维护时间(停机时间)并保证按时交付飞机。 设计/方法/方法——本文通过对巴西飞机维修中心的案例研究,使用了关键路径法和关键链项目管理,后者源自约束理论,目的是系统地分析资源并同步优先网络中的活动。 结果——结果表明,停机时间可以从 11 天减少到 5 天,并提出了改进措施以实现更大的市场竞争力。原创性/价值——本文展示了在飞机维护规划和执行中应用项目管理工具所带来的竞争优势。关键词 MRO、项目管理、TOC、飞机维护、关键链项目管理、关键路径方法 P
Check Point Smart-1 Cloud 是 Check Point 安全管理的云服务版本。Smart-1 Cloud 提供本地和 IaaS 安全网关的安全策略管理、安全事件分析和报告,这些功能来自单个用户友好的基于 Web 的 SmartConsole。由于它是以软件即服务 (SaaS) 的形式提供的,与本地部署相比,启动时间从几小时缩短到几分钟。Check Point 提供基础设施和软件,因此无需花费安装、部署和维护时间 — 您可以从 Check Point 获得最新的软件。通过以云服务形式提供的安全管理,企业可从云服务中受益于弹性和可扩展性。Smart-1 Cloud 包含充足的磁盘空间,您可以在需要时将日志存储在云中。随着业务的增长和添加额外的托管安全网关,您可以根据需要扩展安全事件日志存储空间。Check Point 提供基础设施和软件,并提供对服务的安全多因素身份验证访问。您拥有自己的安全策略和安全事件数据。连接的安全网关的日志和网络数据将与 Check Point Smart-1 Cloud 共享,并根据 Check Point 的隐私政策进行处理。
摘要 — 奥地利空中交通管制局的空中交通管制员 (ATCos) 与德国航空航天中心 (DLR) 共同量化了自动语音识别与理解 (ASRU) 对工作量和飞行安全带来的好处。作为基本程序,ATCos 手动(使用鼠标)将所有许可输入飞机雷达标签。作为我们提出的解决方案的一部分,ATCos 由 ASRU 支持,它能够自动提供所需的输入。只有当 ASRU 提供不正确的输出时,才会提示 ATCos 进行更正。当 ATCos 由 ASRU 支持时,手动插入许可(即通过单击并选择屏幕上的正确输入)所需的总时间从 14 小时模拟时间内的 12,800 秒减少到 405 秒。鉴于早期的实验,通过 ASRU 减少雷达标签维护时间可能并不令人惊讶。但是,超过 30 倍的效果优于早期的结果。此外,本文还考虑了安全方面,即空中交通管制员在有和没有 ASRU 的情况下向飞机雷达标签提供错误输入的频率。本文表明,基于人工智能的 ASRU 系统足够可靠,可以集成到空中交通管制操作室中。
Dell PowerEdge R670是一台1U,双插座服务器,旨在具有最佳功率效率和平衡性能的高性能计算,以提高数据中心的生产率。它可以平衡高级计算能力与创新的设计效率最大化机架利用率并最大程度地减少能源消耗。非常适合高密度部署,虚拟化,全闪存SD,在线交易处理和云本地应用程序。PowerEdge R670针对企业和可扩展基础架构的专门构建,提供标准化,可轻松整合到现有环境中,配备了两个Intel®Xeon®6带有电子磁盘的处理器,它的每瓦性能高达1.69倍,比以前的型号提高了1.69倍,提高了功率效率,提高了功率效率和增加机架的型号。GPU支持的添加进一步扩大了计算能力,从而确保了较低能源使用的高性能。这些服务器可在后部I/O热过道和前I/O冷通道配置中使用。前I/O寒冷过道可提高可服务性,减少维护时间,并提高效率,可靠性和正常运行时间,并通过优化冷却和能源使用来支持您的可持续性目标。它还具有戴尔的智能和冷却技术,可用于空气冷却以大大减少能源消耗,从而有助于长期运营节省。