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航空活塞发动机耐久性评估方法
航空发动机的一个重要问题是量化大修前的剩余寿命。本文描述的算法可以以良好的可靠性计算汽油活塞发动机的剩余寿命。该方法已在小型、最新一代、自然吸气飞机和赛车活塞发动机上进行了测试，并在多项实验中证明是有效的。该方法直接在发动机的电子控制系统上实现，仅需几行 C 代码。该方法也可用于许多工业发动机。这种创新方法假设只有两个主要因素（功率水平和磨损）会影响发动机的耐用性或大修间隔时间。这两个因素被视为独立的，并与最坏情况标准相结合。假设磨损遵循对数定律，并使用类似于材料疲劳 Miner 定律的公式，这样只需了解两个点就可以计算出功率水平曲线。磨损曲线也与发动机循环次数有关。该算法非常简单，只需几行软件代码访问从现有传感器收集的数据即可实现。该系统目前用于评估赛车发动机的实际剩余寿命。
AER(EP).P-12(EN) - 国防部
2.2.1. 校准报告 报告应至少包括以下信息： a) 实验室（机构）的名称及进行校准的地点（若与实验室名称不同）； b) 报告的唯一标识符（报告编号），该标识符应显示在报告本身的每一页上； c) 用户部门/单位的名称和地址； d) 所用方法和程序的标识； e) 校准仪器的描述、相关条件和明确标识； f) 当这对结果的有效性和应用至关重要时，注明测试或校准仪器的收到日期，以及校准日期； g) 校准日期、间隔时间和到期日期（根据技术卡的内容计算）； h) 工作单编号（或同等信息）； i) 进行校准的条件（例如环境条件）； j) 所用的参考标准（一线和/或二线和/或流动）及其数据（型号、序列号、证书/校准报告编号、校准日期或到期日期）； k) 测量的校准结果（数据），还应说明所用的测量单位和测量不确定度；这些结果可以用校准图表、校准曲线、表格等来表示；或者，也可以是符合性的声明
DO-228 飞机起动发电机案例研究
摘要 起动发电机用于启动发动机，并在可持续速度后为飞机系统产生电力。对相关文献的回顾揭示了 Do-228 飞机起动发电机大修之间的时间，但并未深入揭示造成这一问题的因素。采用调查研究方法来获取有关这些因素的信息。Raosoft 样本技术计算器：一种主要计算或生成研究或调查样本量的软件，用于从研究人群中获得最小样本量，以技术人员的名义名额为抽样框架。问卷经过专业焦点小组讨论团队的审查和验证。结果显示，影响起动发电机大修间隔时间的因素包括环境因素（10%）、机械因素（20%）、维护不当因素（17%）、到期时间（25%）、使用/生命周期（16%）和老化（12%）。75% 的大修是计划外的。建议飞机起动发电机的大修间隔为 900 而不是 1000 飞行小时，以减少计划外维护。关键词：DO-228 飞机、飞行小时、抽样框架、起动发电机、大修间隔时间 1.0 简介 飞机维护包括几个复杂的
IS 2309 (1989): 建筑物和相关结构防雷实用规范
这是雷云中带电细胞放电到地面的闪电部分。这次回击中的电流范围从大约 2 000 A 到大约 200 000 A，其值分布是自然界中经常出现的形式，称为“对数/正态”分布。因此： 1% 的闪电超过 200 000 A 10% “” “ 80 000 A 50% “” “ 28 000 A 90% u” ,.8 000 A 99% “” “ 3 000 A 大多数地闪中的电流来自雷云中带负电的细胞，因此闪电电流是从云到地面的负电流；较少见的是，来自云正极部分的闪电也会出现。然而，对于任一极性，电流都是单向的，负闪光的上升时间小于 10 p8（但正闪光的上升时间要长得多），然后衰减到 100 秒内简单的单次击打的低值。或 leis。一些闪光包含两个或多个击打，这些击打单独符合单次击打的描述，但间隔时间可能为 50 毫秒至 100 毫秒。因此，具有超过 10 次击打的罕见多击打闪光可能持续长达 1 秒。
通过机器学习分析心跳时间序列以检测疾病
心脏是心血管系统的一部分，负责泵送含氧和缺氧血液。它不像节拍器那样运作，通常每次心跳之间的间隔时间会有所不同，称为心率变异性 (HRV)。在患病或衰老过程中，由于自主神经系统功能障碍，HRV 会降低。这项工作的目的是利用机器学习技术表明，这些技术能够直接将心脏的变异性与疾病的程度联系起来。作为实际结果，这些技术可用于仅通过分析其时间序列来预测不同类型的疾病。我们工作中使用的第一种技术是无监督学习算法 (t-随机邻域嵌入)。我们表明，该算法仅通过分析时间序列就能区分疾病的类型和程度，我们表明可以设计一种能够学习这些特征的神经网络架构，将心脏变异性和疾病联系起来。在补充分析中，我们检查心脏变异性与置换熵直接相关，证明一个人越健康，他的心脏时间序列就越随机。我们使用深度学习从混淆矩阵和 ROC 曲线构建分类算法。该算法可以作为通过测量患者的 HRV 来诊断患者的切入点。
大麻和实际驾驶表现 - ROSA P
11-OH-THC 11-羟基-A9-四氢大麻酚 ANWB Algemene Nederlandse Wielrijders Bond（荷兰皇家旅游协会） BAC 血液酒精浓度 CS-C 闭眼身体摇晃测试的曲线表面 CS-O 睁眼身体摇晃测试的曲线表面 CTT 关键跟踪测试 CV-H '间隔时间的变异系数（SDIM） CV-IBI 心跳间隔时间的变异系数（SD/M） DOT 交通部 ECG 心电图 EtOH 乙醇 IBI 心跳间隔时间 MANOVA 多元方差分析 NHTSA 国家公路交通安全管理局 NIDA 国家药物滥用研究所 PWR-HR 心率功率密度谱在 .01 和 .14 Hz 频率之间的相对幅度 RT 反应时间 SD 标准差 SDLP 心率的标准差横向位置 SDSP 速度标准差 SDST 方向盘角度标准差 SE 标准误差（即SD 除以观测次数的平方根） SED 平均差异标准误差 SP 平均速度 THC W- 四氢大麻酚 THC-COOH 11-正-b9-四氢大麻酚-9-羧酸
以可靠性为中心的维护 | 精明的航空资源
1974 年，美国国防部委托联合航空公司编写一份报告，介绍航空业为民航客机开发成本效益高维护计划所采用的技术。最终的报告名为《以可靠性为中心的维护》（F.S. Nowlan & H. Heap，国家技术信息服务，1978 年），描述了一种完全不同的飞机维护方法，该方法基于对传统维护实践的严格分析和对其缺点的评估。传统上，飞机维护计划的主要重点是确定具体的大修和退役间隔——大修间隔时间 (TBO)——以达到令人满意的可靠性水平。然而，对来自多家主要航空公司的大量运营数据进行工程分析后，我们对计划维护有效性的必要条件产生了令人着迷的见解。有两个发现特别令人惊讶：1. 对于复杂项目（如发动机），除非项目具有单一主要故障模式，否则计划大修对整体可靠性几乎没有影响。 2. 对于许多项目来说，根本没有任何形式的定期维护在技术和经济上都是可行的。例如，可靠性中心维护 (RCM) 研究人员早在 20 世纪 70 年代就确定，涡轮发动机的定期大修不会产生任何可靠性或经济效益，而严格按照状态维护此类动力装置可以延长使用寿命
可重用设计：电力电子元件的残值监控
延长电子产品的使用寿命是可持续设计的一个主要问题。电力电子元件是我们日常服务使用中不断增长的一部分，从笔记本电脑充电器（10-100 W）、家用空调（1-10 kW）、太阳能发电厂（1-100 kW）到铁路电动汽车（1-100 MW）。由于设备体积与额定功率成正比，因此它们大大增加了电子垃圾的产生量。修复转换系统对设计师来说是一个挑战，即系统应该如何设计才能在多年内得到维护。此外，通过电子元件（或子系统）再利用引入循环经济意味着评估电力电子产品的剩余价值。本文首先从现有技术的角度介绍了残值评估，以定义电力电子元件应包括的相关参数（例如：平均故障间隔时间 - MTBF - 多因素函数、元件市场价格评级、内部残值关键材料、内含能量等），并提出了一种估算该值的方法。© 2022 作者。由 ELSEVIER B.V. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0）由第 32 届 CIRP 设计会议科学委员会负责同行评审
脑死亡：最新指南的审查
临床检查开始和由2023 AAN指南定义的间隔时间，脑损伤必须是灾难性的，并且必须永久启动BD/DNC过程。3必须利用适当的放射学成像来确认存在脑损伤。例如，适用的脑损伤包括严重的创伤性脑损伤（TBI），中风（缺血性和出血性），脑肿瘤，脑感染以及其他诊断，例如毒性或代谢性脑病，引起恶性大脑湿疹。脑损伤模仿诸如颈脊髓损伤，Guillain-Barré综合征，对大脑的肿瘤作用，有毒蛇叮咬和肉毒杆菌的影响可以像脑功能完全丧失一样（见大脑死亡模仿）。3必须在考虑BD/DNC启动之前排除这些潜在的可逆疾病。如果可能的话，必须在考虑BD/DNC之前纠正贡献因素。此类因素包括低血压，次或女医疗性，诸如低血糖或高血糖，低血糖或高钠血症，甲状腺异常，甲状腺异常，甲状腺型型，多型肝脏衰竭，高症症状症状，化学副疗法，或者是孢子含量的，或者是酒精含量。3,8-11
推理建模能够实现早期检测和有效...
通常，优化资产效率会对可靠性产生不利影响，反之亦然。客观确定最佳权衡的唯一方法是通过数据辨别。工厂经理经常提出的一些代表性问题，以及理想情况下数据驱动的决策应该回答的问题包括：• 我是否应该在更高的温度下运行这个固定床反应器以实现更高的转化率？如果是这样，这将如何影响我的催化剂活性以及反应器的整体机械完整性？• 考虑到维护成本和压缩机可能降低的等温效率之间的权衡，我应该何时维修我的多级压缩机的中间冷却器？• 我是否可以在不增加计划外维护成本的情况下延长工厂停机间隔时间？这样的例子不胜枚举。整个行业对“大数据”的兴趣高涨表明，这些运营问题的客观、敏捷和有见地的答案现在可能触手可及。当然，通过工业物联网 (IIoT) 的进步而实现的数字控制系统、数据历史记录和额外的传感器监控点为制造公司提供了前所未有的数据量。然而，这些高维数据集通常具有具有挑战性的信噪比和高度的相关性/冗余性，同时本质上是非因果性的（即，单个传感器读数的变化并不总是能够绘制