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Mira Aerospace Ltd 宣布其 HAPS 飞机将搭载两种先进有效载荷，用于平流层部署
Space42 PLC (ADX: SPACE42) 是一家总部位于阿联酋的人工智能太空技术公司，该公司整合了卫星通信、地理空间分析和人工智能功能，从太空探索地球。Space42 PLC 成立于 2024 年，由 Bayanat 和 Yahsat 成功合并而成，其全球影响力使其能够满足政府、企业和社区客户快速发展的需求。Space42 PLC 由两个业务部门组成：Yahsat 空间服务和 Bayanat 智能解决方案。Yahsat 空间服务部门专注于固定和移动卫星解决方案的上游卫星运营。Bayanat 智能解决方案部门将地理空间数据采集和处理与人工智能相结合，为决策提供信息，增强态势感知能力，提高运营效率。Space42 PLC 的主要股东包括 G42、Mubadala 和 IHC。
飞机监视来自太空：空中交通管制的未来？：基于空间的ADS-B，地位，挑战和机遇
历史航空交通监视自（商业）航空的一开始以来一直是一项关键技术。监视空域中对象的原始方法是通过传统雷达作为一种非常简单但有效的方法，可以检测具有足够雷达横截面的任何对象。主监视雷达利用波传播的物理特性，通过仅反射，飞行时间和多普勒偏移来确定空降物体的位置[2]。虽然主要雷达提供了一种简单的（因为它是完全被动的）手段（在飞机上不需要主动元素），但也固有地受到限制。例如，除了简单地确定位置和速度之外，无法检索有关检测到的对象的其他信息。这一限制最终导致引入了二级监视雷达作为军事身份朋友或敌人系统的继任者。这种技术使它能够通过飞机对询问者的要求进行积极响应来检索更详细的信息，要求每架飞机携带一个应答器，以等待地面站的询问。作为一个主动雷达，有必要确定审讯器和飞机转PONDER的通用标准/协议。将实现此类标准的第一个协议是模式A和模式C协议，该协议允许空中交通管制员直接从飞机上请求限定的信息，例如飞机身份和高度。由于运营能力的限制，模式A和模式C由模式S协议取得了成功，如ICAO附件10卷IV [2]中所述，该协议改进并建立在现有机制上，并且仍然是当今事实上的标准。实际上，欧盟第1207/2011条要求每架飞机进入仪器下的欧洲领空
具有部分电池能力的电动飞机的发动机性能
本论文由奖学金存储库 @ Florida Tech带给您免费和公开访问。已被授权存储库的授权管理员 @佛罗里达理工学院纳入这些论文和论文。有关更多信息，请联系kheifner@fit.edu。
飞机结构健康中的机器学习应用...
摘要 - 飞机的结构健康监测（SHM）是应用的精致技术之一，可确保飞机的可使用，安全性和可靠性。传统的SHM方法依靠物理模型和专家判断来识别和评估损害。传统方法可以消耗更多的时间，而且价格昂贵。他们可能无法诊断和检测某些类型的损害。机器学习（ML）是一种强大的工具，可用于自动化和提高SHM的准确性。ML已成为一种有前途的方法，用于自动化飞机内部和外部损害的诊断和预后过程，从而改善了维护实践并增强了操作安全性。本文描述了SHM所涉及的总体发现和挑战，讨论了该领域采用的各种ML算法和方法，并提出了案例研究，强调了ML技术在检测和预测结构缺陷方面的有效性。本文还讨论了机器学习过程的科学应用，以识别和纠正任何飞机中的结构缺陷和挑战。我们将讨论SHM可以促进的不同类型的ML算法以及如何应用ML来管理和改善飞机健康状况的一些例子。
Synetos Aerospace 获 AFWERX 青睐，为其开发无人驾驶飞机的 AI 飞行增强系统
关键场景。Synetos 的开创性 MedullOS 飞行增强系统旨在为自主平台带来直观的决策能力，体现了弥合人类推理与人工智能之间差距的承诺。Synetos Aerospace 突破了航空航天技术的极限，旨在通过智能、可靠和适应性强的解决方案彻底改变天空。关于 AFRL 空军研究实验室是美国空军部的主要科学研究和开发中心。AFRL 在领导为我们的空中、太空和网络空间部队发现、开发和集成可负担的作战技术方面发挥着不可或缺的作用。AFRL 拥有 12,500 多名员工，分布在九个技术领域和全球 40 个其他业务部门，提供从基础到高级研究和技术开发的多样化科学和技术组合。有关更多信息，请访问 afresearchlab.com。公司徽标 关于 AFWERX 作为 DAF 的创新部门和空军研究实验室下属的一个理事会，AFWERX 带来了来自小型企业和初创企业的尖端美国智慧，以应对 DAF 最紧迫的挑战。AFWERX 在五个枢纽和站点雇佣了大约 370 名军事、民事和承包商人员，每年执行 14 亿美元的预算。自 2019 年以来，AFWERX 已执行了 6,200 多个新合同，价值超过 47 亿美元，以加强美国国防工业基础并推动技术更快地向作战能力过渡。欲了解更多信息，请访问：www.afwerx.com。公司新闻联系人：Josh Vinyard 创始人 info@synetos.ai
心脏航空航天揭幕30座混合动力飞机的第一个全尺度演示器
“我们的行业正在接近30年的创新周期，我们只有不到25年才能脱碳。我们需要开发新的方法，以使零航空航天技术更快地销售。“这证明了我们团队的独创性和奉献精神，我们能够在不到两年的时间内使用全新的推进系统（主要是Inhouse）推出30个座位的飞机演示器。“
联合飞机生存力计划更新 2024 AAAA ...
COVART - 脆弱区域计算工具 DEW - 定向能武器 EAEATSPT - 抑制被动威胁系统的电子攻击效能分析工具 EO/IR CM - 电光/红外对抗措施 EP - 电子防护
对以前在飞机上发货的12个锂离子电池（12.8伏）的电荷分析
出于信息交换的利益，根据美国运输部的赞助，该文件被传播。美国政府对内容或使用不承担任何责任。美国政府不认可产品或制造商。贸易或制造商的名字仅出现在此处，因为它们对本报告的目的而言是必不可少的。本报告中的发现和结论是作者的发现，不一定代表资助机构的观点。本文档不构成FAA政策。咨询有关其使用的技术文档页面上列出的FAA赞助组织。该报告可在联邦航空管理局William J. Hughes技术中心的全文技术报告页面上获得：ActLibrary.tc.faa.gov中的Adobe Acrobat便携式文档格式（PDF）。
飞机解决方案 - Armes
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捕获飞机发动机退化动力学
在飞机发动机系统中，嵌入在发动机中的传感器在飞行周期期间收集关键的操作数据，这对于预后和健康管理（PHM）框架至关重要。例如，在这项研究[1]中，作者引入了一个经过暂时快照数据训练的经常性神经网络，以得出指示发动机降解的状态向量。最近的进步导致在飞行操作过程中收购了连续CEOD（连续发动机操作数据），从而提供了更全面的数据集。CEOD包括由机板系统获得的多个传感器读数和计算输出以及随后处理的飞行后。利用此连续数据流显示了精炼算法以达到更高的精度和效率的潜力，从而克服了与使用快照数据相关的约束。值得注意的是，它在异常检测方法中发挥了作用[2]。我们的研究工作解决了两个主要目标。首先，它提出了一种用于使用CEOD的飞机发动机数据驱动的模拟器的方法。此模拟器模拟了真实飞机发动机的复杂动力学行为，从而在各种操作条件下（包括多样化的飞行机制和发动机控制）实现了复杂的模拟。此类模拟为影响发动机健康的各种因素提供了宝贵的见解。其次，它证明了该模拟器在物理引擎中观察到的降解过程中的实用性。所提出的应用程序代表了一个多功能算法框架，能够模拟飞机发动机并监视其