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World File Search System飞行模式
NOE 航班传感器的优化及其集成
本章介绍了一种贴地飞行的改进方法。贴地（NOE）模式是最激动人心、最危险且通常最慢的模式。军用飞机在高负载情况下避免被对手发现和攻击时使用此模式。NOE 用于限制地面雷达、目标和控制系统的发现。雷达高度计（RA）或地形跟踪雷达（TFR）、地形感知和警告系统（TAWS）用于在 NOE 飞行期间识别飞行限制。在这里，当飞机处于贴地飞行状态时，速度和高度必须按照预先确定的速度保持平稳。地形跟踪雷达（TFR）从一开始就保持高度。因此，我们分析了通过扩展地形来提高飞机性能的问题，这些地形是由各航空当局提供的 1 。此外，还详细阐述了不同的 TAWS 作用模式、TAWS 中模式选择和进展的解释。本章展示了几种 TAWS 任务模式的 MATLAB 程序，以及从飞行模式二操作中模拟地形接近率过高的飞行路径。
航空事故调查处 - GOV.UK
AAIB 航空事故调查处 AFS 自动飞行系统 agl 高于地面 AIP 航空信息出版物 amsl 高于平均海平面 AP 自动驾驶仪 AP 1 1 号自动驾驶仪 AP 2 2 号自动驾驶仪 ATC 空中交通管制 A/THR 自动油门 ATIS 自动终端信息系统 CAA 民航局 CDA 恒定下降角 CDU 控制显示单元 CFIT 可控飞行撞地 CMD 指挥模式 CRM 机组资源管理 CRS 航线 CVR 驾驶舱语音记录器 CWS 控制轮转向 DME 测距设备 EFIS 电子飞行信息 EGPWS 增强型 GPWS FAA 美国联邦航空管理局 FAF 最后进近定位点 FCOM 飞行操作手册 FCU 飞行控制面板 FD 飞行指引仪 FDR 飞行数据记录器 FL 飞行高度 FLC 飞行高度变化 FLTA 前视地形规避 FMA 飞行模式信号器 FMC 飞行管理计算机 FMS 飞行管理系统 FO 副驾驶 Fpm 英尺每分钟 ft 英尺
性别政治经济学 Lygia Sabbag Fares ...
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使用无人机进行时间关键荒野搜索和救援的深度强化学习
荒野地区的传统搜索和救援方法可能很耗时，并且承保范围有限。无人机提供更快，更灵活的解决方案，但是优化其搜索路径对于有效操作至关重要。本文提出了一种新型算法，使用深厚的增强学习，以在荒野环境中为无人机创建有效的搜索路径。我们的方法利用概率分布图的形式利用了有关搜索区域和失踪人员的先验数据。这使策略可以学习最佳的飞行路径，以最大程度地提高找到失踪人员的可能性。实验结果表明，与传统的覆盖计划和搜索计划算法相比，我们的方法在搜索时间方面取得了重大改进，这一差异可能意味着在现实世界中的搜索操作中，与以前的工作不同，我们的方法在现实世界中的搜索操作中，我们的方法还包含了近距离的行动空间，从而使群落启用了更多的细微差别飞行模式。
可重复使用的设计和经济方面...
在过去的10年中，对可以一遍又一遍地使用的发射车的建造进行了广泛的研究。已经研究了汽车系统总的恢复和重复使用，并重复使用了特定系统的部分。通常接受了能够制造出可重复使用的系统概念的发射车辆的工程可行性，并采用举重或弹道返回地球的可行性已被普遍接受。在估计飞行数量或用途的估计中存在很大的不确定性，这可能适用于这种性质的新系统。换句话说，这种最初更昂贵类型的系统的市场潜力是什么？这一经济方面以及设计和特定成本特征是本文的主题。提出了其他想法与我们过去和当前评估中是否采用与系统设计特征正确相关的比较方法。关于我们从弹道导弹背景发展到飞机类型可重复使用或简化的原油系统的可能性不当的可能性提出的问题，以及这些系统是否可以通过其基本工程设计功能和/或飞行模式以及这些系统来开发和操作。
合并事件中肥料传播细菌侵袭肥料传播细菌的实验证据：抗生素磺胺甲烷的影响航空航天科学与技术
本文提供了广泛的观点和分析，分析了控制主要现有设计的混合和可转换无人机（UAV）的工作。这些机器能够在直升机模式下垂直起飞和降落（VTOL），并能够在飞机模式下过渡到高速前进战，反之亦然。本文旨在帮助工程师和研究人员为VTOL无人机开发热控制系统。为此，历史观点首先显示了多年来VTOL飞机的技术进步。提供和讨论了VTOL无人机的主要VTOL概念和最先进的控制方法。本研究既显示了每种混合vtol-uav类型的建模，指导，控制和控制分配的共同部分和基本差异。突出显示了领域的开放挑战和当前趋势。这些是：1）通过数据驱动的方法（例如神经网络和基于机器学习的控制器）增强或替换经典控制器； 2）将尽可能多的车辆知识纳入战机控制器，例如通过模型预测控制或基于模型的非线性控制器； 3）找到在所有飞行模式下找到合格控制方法的趋势，而无需在旋转控制器之间切换或执行预先获得的增益计划，而4）需要减轻控制复杂性和可用计算资源的需要。
美国政府最近关于 UAP 的报告中描述的空间推进系统
由于推力是体力，所以不存在惯性力的作用。由于它们产生的体力均匀地作用在飞船内部的每一个原子上，所以可以产生任意大小的加速度，而不会对机组人员造成任何压力， 可以实现从静止状态迅速启动到大气中各个方向、迅速停止、垂直转弯、之字形转弯等飞行模式， 最终的最大速度接近光速， 由于飞船周围的空气也随飞船一起加速，所以即使飞船在大气中高速移动（10km/s - 100km/s），也可以降低气动加热。但是，预计会有等离子体（电离空气）包裹飞船， 由于它是电磁推进发动机，所以没有与燃烧相关的热源、噪音或废气， 发动机和电源都安装在飞船内。因此既可以在行星大气层中飞行，也可以在宇宙空间中飞行； 通过磁场的脉冲控制，加速度从 0G 变化到任意高加速度（例如 100G）； 减速方便，便于再入大气层； 与上述第四项类似，飞船周围的海水也会随飞船一起加速，因此海水的阻力减小，可以在海中高速移动。可以顺利从大气层进入海中，而不会因海面碰撞而溅起水花。
AG 365飞行手册
1。在视觉上检查以检查所有电动机，GPS和螺旋桨状况正确。2。检查所有螺旋桨状况良好，没有任何断裂或裂缝3。检查所有螺旋桨都用两个螺钉完好无损地安装在固定位置。4。检查地面控制站和RC控制器的费用。5。检查GPS已正确安装。检查是否没有损坏。6。检查着陆传感器已正确固定（TF02）。7。打开TX和GCS。（在TX中检查飞行模式，并在TX中打开游荡模式）8。检查电池电压。（全电荷电压：25.0V/batt。）9。将所有2个电池设置在无人机中并拧紧电池带10。展开所有武器并拧紧关节。11。正确卸下螺旋桨守卫并正确展开所有螺旋桨。12。将地面控制站连接到无人机。13。检查GC中的所有参数。（电池电压，HDOP，SAT计数等）14。仔细计划您的任务并将任务写给无人机。15。检查有效载荷已固定，罐盖关闭并锁定。16。确保没有潜在的安全危害或无人机半径范围内的人。17。检查环境温度需要小于50度
在真实飞行条件下使用 ERP 和频谱功率通过六干电极 EEG 系统监测飞行员的心理工作负荷
摘要：最近的技术进步使得低成本、高便携性的大脑传感器（如预放大干电极）的开发成为可能，可用于在实验室外测量认知活动。这项技术为在复杂的现实生活中（例如在操作飞机时）监测“大脑工作”开辟了有希望的前景。但是，需要在实际操作条件下对这些传感器进行基准测试。因此，我们设计了一个场景，其中配备六干电极 EEG 系统的 22 名飞行员必须执行一个低负荷和一个高负荷的飞行模式以及被动听觉异常。在低负荷条件下，参与者正在监控由飞行教练处理的飞行，而在高负荷条件下，他们正在驾驶飞机。在组级别，统计分析显示，与高负荷相比，低负荷条件下听觉目标（Pz、P4 和 Oz 电极）的 P300 幅度更高，α 波段功率（Pz 电极）更高，θ 波段功率（Oz 电极）更高。同时使用事件相关电位和事件相关频率特征的单次试验分类准确率没有超过区分两种负载条件的机会水平。然而，当只考虑在连续信号上计算的频率特征时，分类准确率平均达到 70% 左右。这项研究证明了干脑电图在高度
飞机之间的安全距离和复杂性...
我们确定飞机之间的最小安全间距以及空中交通管制系统的复杂性。考虑到领先飞机在其尾流中留下的涡流，一架飞机的尾部和下一架飞机的机头之间的距离应至少为 5.5 公里或 3.4 英里。相邻飞机之间的最小间距（无论是侧面、上方还是下方）应至少为 730 米或 0.45 英里。这些距离是使用伯努利原理计算的，该原理指出，流体（例如空气）的速度增加时，其内部压力会降低。由于飞机的速度非常高，机翼周围的压力很低。与伯努利因子相关的压力变化施加在面对的表面区域上，导致将飞机推到一起的力；这种力量可能会改变飞机的飞行模式。最后，如果两架飞机相向而行，它们之间必须有足够的空间来执行规避动作。我们发现需要 12 秒；在正常飞行速度下，这相当于 2.9 公里或 1.8 英里。我们将空域扇区的复杂性定义为在给定时间段内发生冲突的概率。为了确定复杂性，我们假设扇区是长方体，飞机以平行或反平行方向飞行。我们计算一架飞机在另一架飞机之后过早进入扇区的概率，或者两架飞机以反平行方向进入同一航道的概率。