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World File Search System飞行阶段
为 AIAA 期刊准备论文 - TU Delft 存储库
目前正在开发几种可在飞行中部署的变形无人机系统，用于执行各种任务。成功在飞行中部署这些飞机的关键是，它们在潜在的高度动态过渡阶段之后进入稳定且可控的飞行阶段，且不超过结构限制。本研究的目的是开发一种新的基于物理的方法，该方法可用于评估在哪些飞行条件下可以安全部署无人变形飞机，包括稳定性、可控性和动态飞行载荷。该方法基于部署阶段的蒙特卡罗模拟和多体动力学仿真模型。作为测试案例，Dash X UAV 结合不同的部署场景进行分析。要改变的参数是初始飞行条件，例如机身角速率和变形策略。该模型通过部署状态下的一组有限的飞行测试数据进行验证。给出了具有高度动态过渡阶段的安全部署的飞机运动和载荷示例结果。介绍了构建稳定性极限和部署载荷包络线的过程。部署载荷包络线是通常用于结构设计的 V-n 图的自然延伸。稳定性极限可用于确定无人机可以安全部署的操作极限，而不会出现进入不稳定或不可控飞行状态的风险。最终，该方法可用于支持飞行中可部署变形无人机的设计和相关操作程序。事实证明，Dash X 无人机可以在现实条件下以可接受的结构载荷安全部署。
G1000® - Flugschule Eichenberger AG
广域增强系统 (WAAS) 使用地面站网络对接收到的 GPS SPS 导航信号进行必要的校正。精确测量的地面参考站位于全国各地的战略位置，包括阿拉斯加、夏威夷和波多黎各，以收集 GPS 卫星数据。使用此信息，可以生成一条消息来纠正任何信号错误。然后，这些校正消息通过通信卫星以与 GPS 信号相同的频率广播到飞机上的接收器。WAAS 旨在提供额外的准确性、可用性和完整性，使用户能够在 WAAS 覆盖范围内所有合格机场的所有飞行阶段（从航路到进场）都依赖 GPS。WAAS 提供两组不同的校正：1 个校正的 GPS 参数（位置、时钟等）和 2 个电离层参数。第一组校正与用户位置无关（即，它们适用于位于 WAAS 服务区内的所有用户）。第二组校正是特定于区域的。WAAS 为 WAAS 服务区内的多个点（以网格模式组织）提供校正参数。用户接收器根据使用适合用户位置的网格点的算法计算接收到的 GPS 信号的电离层校正。此外，由于 GPS 卫星相对于用户位于天空中的不同位置，因此用户接收器接收和处理的每个 GPS 卫星信号的适当网格点可能不同。这两组校正的组合可以显著提高 WAAS 服务区内任何地方的用户位置准确性和置信度。
GPS 完整性故障模式和影响分析 (IFMEA)
GPS 完整性故障模式和影响分析的状态更新 Karen Van Dyke，DOT/Volpe 中心，Karl Kovach，ARINC，John Lavrakas，Overlook 系统 简历 Karen Van Dyke 是导航中心的项目负责人。Van Dyke 女士对 GPS 及其增强系统的航空应用在所有飞行阶段进行了可用性和完整性研究。她是 Volpe 中心团队的项目负责人，该团队为美国空军和 FAA 设计、开发和实施了 GPS 中断报告系统，这项工作已扩展到世界其他国家。Van Dyke 女士在马萨诸塞大学洛厄尔分校获得电气工程学士和硕士学位，并曾担任导航研究所所长。Karl Kovach 是加利福尼亚州埃尔塞贡多 ARINC 工程服务有限责任公司的技术总监。 Karl 已在 GPS 计划的各个方面工作了 24 年，其中包括在加利福尼亚州范登堡空军基地担任 GPS 控制段空军主管 3 年（1983-1986 年）。他于 1978 年获得加州大学洛杉矶分校机械工程学士学位。John W. Lavrakas 是 Overlook Systems Technologies, Inc. 的高级工程师，担任国防部 GPS 支持中心的运营支持总监。Lavrakas 先生在过去 22 年中一直从事 GPS 工作，支持 GPS 控制段、GPS 用户设备的开发
卢旺达大学商学院
图 1：将样本从两个类别中分离出来的最大边际超平面 ...................................................................... 9 图 2：决策树算法 .............................................................................................................. 11 图 3：使用决策树对直接邮寄的响应进行分类 ........................................................................ 12 图 4：用于数据分析的 Python 库 ............................................................................................. 21 图 5：我们数据集中缺失值的摘要 ............................................................................................. 23 图 6：热图函数表示空值的分布 ............................................................................................. 24 图 7：说明调查类型的 Python 代码 ............................................................................................. 25 图 8：说明业余建造的 Python 代码 ............................................................................................. 26 图 9：说明飞行阶段的 Python 代码 ............................................................................................. 27 图 10：说明可变数量的发动机的 Python 代码 ............................................................................. 28 图 11：用四个属性的模态值替换缺失值的 Python 代码和结果 ................................................................................................................. 29 图 12：清理后的数据集，没有空值 ............................................................................................. 30图 14：从分类转换为数值后的调查类型摘要 ......................................................................................................................................................................31 图 15：从分类转换为数值后的天气状况摘要 ......................................................................................................................................................31 图 16：从分类转换为数值后的业余建造摘要 ......................................................................................................................31 图 17：从分类转换为数值后的飞行阶段摘要 ......................................................................................................31 图 18：带有数值的发动机数量摘要 .............................................................................................................32 图 19：我们数据集中变量之间相关性的摘要。 .............................................................................................34 图 20：我们数据集的形状 .............................................................................................................................34 图 21：我们数据集中的所有变量 .............................................................................................................35 图 22：筛选特征（可能导致空调事故的潜在特征） .............................................................................................35 图 23：特征重要性 ................................................................................................................ 36 图 24：决策树分类器的分类报告和准确度得分 .............................................................................. 37 图 25：决策树分类器的混淆矩阵 .............................................................................................. 38 图 26：基于曲线下面积的决策树分类器性能图表 ............................................................................................. 38 图 27：随机森林分类器的分类报告和准确度得分 ............................................................................. 39 图 28：随机森林分类器的混淆矩阵 ............................................................................................. 39 图 29：基于曲线下面积的随机森林分类器性能图表 ............................................................................................. 39 图 30：SVM 分类器的分类报告和准确度得分 ............................................................................................. 40 图 31：SVM 分类器的混淆矩阵 ............................................................................................. 40 图 32：基于 AUC 的 SVM 分类器性能图表 ............................................................................................. 40 图 33：朴素贝叶斯的分类报告和准确度得分分类器 .................................................. 41 图 34：朴素贝叶斯分类器的混淆矩阵 .............................................................. 41 图 35：基于 AUC 的朴素贝叶斯分类器性能图表 .............................................. 41 图 36：基于 AUC 对飞机事故数据的不同分类模型的评估性能 ............................................................................................................. 42SVM 分类器的混淆矩阵 ................................................................................................ 40 图 32：基于 AUC 的 SVM 分类器性能图表 .............................................................. 40 图 33：朴素贝叶斯分类器的分类报告和准确度得分 ............................................................ 41 图 34：朴素贝叶斯分类器的混淆矩阵 ............................................................................. 41 图 35：基于 AUC 的朴素贝叶斯分类器性能图表 ............................................................. 41 图 36：基于 AUC 的不同分类模型在飞机事故数据上的评估性能 ............................................. 42SVM 分类器的混淆矩阵 ................................................................................................ 40 图 32：基于 AUC 的 SVM 分类器性能图表 .............................................................. 40 图 33：朴素贝叶斯分类器的分类报告和准确度得分 ............................................................ 41 图 34：朴素贝叶斯分类器的混淆矩阵 ............................................................................. 41 图 35：基于 AUC 的朴素贝叶斯分类器性能图表 ............................................................. 41 图 36：基于 AUC 的不同分类模型在飞机事故数据上的评估性能 ............................................. 42
电池支撑的燃料电池电动动力火车拓扑的建模
摘要。飞机推进的电气化可能会为二氧化碳（CO 2）中性空气旅行提供一种方式。在这里，已经飞行的电动飞机示威者主要依靠电池用作能源。虽然电池电概念可能是用于短距离应用的合适解决方案，例如城市空气车，但最先进的电池状态电池的能量密度不足以为具有典型范围为1000海里和70名乘客的区域飞机供电。推进概念适合区域飞机的一种可能的拓扑选项是由燃料电池系统（FCS）和电池组成的混合体。一方面，这个概念使用氢（H 2）作为主要能量载体，与仅电池飞机相比，所需的电池堆栈质量大大减少。是对具有高功率需求的飞行阶段的电池支撑，例如起飞或攀爬，可以较小的燃料电池系统和相应的热管理系统（TMS）的尺寸，因此与仅燃料电池飞机相比，额外的总体系统质量收益。目前的论文分析了电池堆栈支撑燃料电池系统的重量减小潜力，用于典型的区域飞机，涉及杂交系数（HF）和电池特定能量（BSE）。建模包括燃料电池系统和电池堆栈的尺寸，其他机械和电动组件，例如变速箱，电动机和电动电子设备以及相应的TMS。调整了依次的电气化飞机，保持机翼载荷和功率重量比率的恒定。HF和BSE的最佳组合产生的最低MTOM与27 100公斤的最低结合仍然比22 800千克的传统动力参考飞机重约19.9％。研究表明，与可用的最先进的解决方案相比，BSE的未来重量相似的未来飞机需要非常先进的电池技术。
最终报告 - DSE 第 12 组
丛林飞机是一种通用航空飞机，能够将货物运送到偏远地区，这些地区没有支持常规航空的基础设施。它们的主要特点是采用后三点式布局，起飞和降落距离（STOL）短，并且能够在崎岖地形上着陆。矛盾的是，尽管丛林飞机是与自然最直接相关的飞机，但它们往往很旧、污染严重、噪音大，因此远非环保。为了部分克服这些不利特征，第 12 组使用分布式推进原理设计了一种最先进的丛林飞机，称为 Twin Puffin。为了设计丛林飞机，首先需要了解利益相关者的需求和愿望。为此，进行了市场分析，从中可以得出结论，该飞机将用于三个主要用途：运输、医疗紧急任务和旅游。在了解了丛林飞机市场之后，列出了所有可能的设计方案。剔除不可行、不切实际和不适用的方案，最终确定了七种飞机概念。从这些概念中，选出最合适、最有前途的。该飞机被选为双吊杆概念，因此该设计被命名为 Twin Puffin。接下来，详细制定设计，设计所有子系统。机身、飞机结构、能源、机翼、推进系统、尾翼、起落架和电气系统都经过设计和优化，最终的飞机设计得以完成。受大自然的启发，这架丛林飞机被命名为 Twin Puffin。“Twin” 沿袭了独特的双尾梁尾翼，而“Puffin”则沿袭了短距起降飞机的设计，它拥有短距起降能力，擅长在海边悬崖边进行短距起降，是短距起降飞机的真正灵感来源。特色双尾梁尾翼使货物或医疗担架的后部装载变得容易。此外，分布式推进系统位于机翼前缘，可在所有飞行阶段实现无遮挡视野，解决了传统丛林飞机的典型能见度问题。分布式螺旋桨由混合动力发动机驱动，使用电池电力和内燃机产生的电力，内燃机可以使用柴油、喷气燃料和合适类型的生物燃料。这样可以增加可用功率，并减少电动起飞和降落期间的排放和噪音。此外，分布式电力推进系统具有出色的短距起降特性，因为机翼上吹出的空气可以在低速时大幅增加升力。此外，Twin Puffin 主要由可持续材料亚麻纤维复合材料制成，使飞机更加环保。与竞争飞机相比，Twin Puffin 的噪音估计减少了 70%，排放量减少了 50%，因此是一款性能出色的现代丛林飞机设计。
DC-8 机载科学实验者手册
NASA DC-8 机载实验室实验员手册简介 自 1987 年 8 月以来，NASA 一直在使用道格拉斯 DC-8-72 飞机 (NASA 817) 进行地球、大气和空间科学的研究活动。这架飞机经过大量改装，成为飞行实验室，位于加利福尼亚州爱德华兹的德莱顿飞行研究中心 (DFRC)。它的运营是为了造福那些提案已获得 NASA 总部批准的研究人员。根据研究要求，机载实验室飞行可以在 DFRC 或全球部署地点进行。DC-8 是一种四引擎喷气式飞机，航程超过 5,000 海里（9,200 公里），升限 41,000 英尺（12,500 米），实验有效载荷 30,000 磅（13,600 千克）。计划使用率为每年 350 至 500 飞行小时。飞机上安装了特殊视窗、电源系统和仪器，以支持各种研究项目。DC-8 的空中研究任务由 DFRC 的科学任务理事会（代码 PS）规划、实施和管理。指定的任务经理负责分配任务的所有阶段，是实验人员以及地面支持和飞行操作组的官方联络点。任务经理领导一个针对每个任务的核心团队，该团队由他/她本人、一名操作工程师、一名项目飞行员和机组长组成。该团队做出有关任务飞机操作的所有重要决策。任务经理还在任务的飞行阶段担任机上任务主管。任务主管在飞行期间协调和监控飞机上的科学和操作活动。本手册的目的是让未来的 DC-8 研究人员熟悉飞机及其功能。本手册还包含获得飞行实验批准的程序，概述了设备设计和安装的要求，并确定了 DFRC 可用于支持 DC-8 机载实验室研究活动的人员和设施。本手册由 DFRC 科学任务理事会管理并不时修订。因此，在安排实验之前，建议先查看下面列出的网站，然后联系 DFRC 机载科学理事会或您指定的任务经理以了解当前问题。简介/术语 第 1 页 2011 年 1 月有关整个 DFRC 机载科学计划的信息，包括飞机时刻表和机载科学飞行请求程序，以及此手册和其他实验者手册的电子版，请访问万维网：http://www.nasa.gov/centers/dryden/aircraft/DC-8/index.html。
航空 ICT 设备和系统概述...
图 1。航空公司 IT 趋势调查。航空公司正在向 IT 项目和计划投入大量资金 [2]。......................................................................................................................................................... 11 图 2。空客 A380 客舱仪表板 - 配备电子主飞行显示器 (PFD)、导航显示器 (ND)、多功能显示器 (MFD) 和系统显示器 (SD) [4]。......................... 12 图 3。使用 ForeFlight 从配备 GPS 的 iPad 截取的屏幕截图 [5]。................................................. 13 图 4。晴天空中交通密度，显示 24 小时内的延误问题。[6] ................................ 14 图 5。加拿大航空移动应用程序 - 数字登机牌和航班信息 [7].............................................. 15 图 6。NextGen 数据通信的重要性 - 信息图。NextGen 将实现的改进。[10] ........................................................................................................................... 19 图 7。标准飞机“6 件套”仪表板 [14]............................................................................. 21 图 8。增强视觉显示，Garmin 1000 [16]。............................................................................. 22 图 9。EFB 分类系统 [19]。........................................................................................................... 24 图 10。2013 年 10 月 9 日生成的天气图，显示恶劣天气系统（中心孤立的积雨云）[23]。........................................................................................................ 29 图 11：1998-2005 年北美空域的延误 [6]。............................................................. 29 图 12：自动化权衡，DVI 航空。访问日期：2013 年 9 月 9 日。[26] ............................................................. 32 图 13 波音 727 的检查表，在电子化实施之前。[28] ............................................. 34 图 14：调查结果：未能注意到变化 [30]。................................................................................ 36 图 15：调查结果：未能监控飞机自动化 [30]。.................................................... 37 图 16：调查结果：未能监控变化 [30]。........................................................................... 38 图 17：调查结果：过度自满 [30]。.................................................................................... 39 图 18：加拿大航空全动模拟器，加拿大多伦多 [33]。...................................................................... 41 图 19：哈德逊河飞机着陆，访问时间为 2013 年 9 月 11 日 [36]。...................................................................... 43 图 20：韩亚航空 216 航班重建 [37]。......................................................................................... 44 图 21：波音 FMS、ACARS 消息 [40]。............................................................................................. 46 图 22：现在和未来的 ATN 覆盖范围 [42]。............................................................................................. 47 图 23：利用安全管理器的飞机通信模型 [38]。........................................... 50 图 24：加拿大飞行员执照结构 ...................................................................................................... 51 图 25：带有天气叠加的飞行前地图 [5]................................................................................. 53 图 26：飞机从安大略省奥沙瓦飞往佛罗里达州迈尔斯堡的图片，以及夜间进近。.................................................................................................................................... 55 图 27：NextGen - 飞行阶段 [46]。...................................................................................................... 59
Blue 回顾 Doc 9613 第 2 卷 - SKYbrary
背景 航空业的持续增长增加了对空域容量的需求，因此强调了对可用空域进行最佳利用的必要性。区域导航技术的应用提高了运营效率，从而推动了全球各个地区和所有飞行阶段导航应用的发展。这些应用可能会扩展为提供地面移动操作指导。必须以清晰简洁的方式定义特定航线或特定空域内导航应用的要求。这是为了确保机组人员和空中交通管制员 (ATCO) 了解机载 RNAV 或 RNP 系统的功能，以确定 RNAV 或 RNP 系统的性能是否适合特定空域要求。RNAV 和 RNP 系统的发展方式与传统的地面航线和程序类似。确定了特定的 RNAV 或 RNP 系统，并通过分析和飞行测试相结合的方式评估了其性能。对于国内运营，初始系统使用甚高频全向无线电测距 (VOR) 和测距设备 (DME) 来估计其位置；对于海上运营，则采用惯性导航系统 (INS)。这些“新”系统得到了开发、评估和认证。空域和障碍物净空标准是根据现有设备的性能制定的；要求的规范则基于现有能力。在某些情况下，有必要确定可在相关空域内运行的单个设备型号。此类规定性要求导致新 RNAV 和 RNP 系统能力的引入延迟，并增加了维持适当认证的成本。为了避免这种规定性的要求，本手册介绍了一种通过指定性能要求来定义装备要求的替代方法。这被称为基于性能的导航 (PBN)。基于性能的导航 (PBN) PBN 概念规定，飞机 RNAV 和 RNP 系统性能要求应根据准确性、完整性、连续性和功能性来定义，这些是特定空域概念背景下拟议运营所必需的。PBN 概念代表了从基于传感器的导航到基于性能的导航的转变。性能要求在导航规范中确定，导航规范还确定了可用于满足性能要求的导航传感器和设备的选择。这些导航规范的定义非常详细，可通过为各国和运营商提供具体的实施指导来促进全球协调。在 PBN 下，通用导航要求是根据运营要求定义的。然后，运营商评估可用的技术和导航服务方面的选项，这些选项可以满足要求。运营商因此有机会选择更具成本效益的选项，而不是作为运营要求的一部分强加的解决方案。只要 RNAV 或 RNP 系统提供预期的性能，技术就可以随着时间的推移而发展，而无需审查运营本身。作为国际民航组织未来工作的一部分，预计将评估满足导航规范要求的其他方法，并可能酌情将其纳入适用的导航规范中。与传感器专用方法相比，PBN 具有许多优势，可用于制定空域和障碍物清除标准，即：a) 减少了维护传感器专用路线和程序的需要及其相关成本；b) 避免了每次导航系统更新时都需要开发传感器专用操作，
基于性能的导航 (PBN) 手册
背景 航空业的持续增长增加了对空域容量的需求，因此强调了对可用空域进行最佳利用的必要性。区域导航 (RNAV) 技术的应用提高了运营效率，从而推动了全球各个地区和所有飞行阶段导航应用的发展。这些应用可能会扩展为提供地面移动操作指导。必须以清晰简洁的方式定义特定航线或特定空域内导航应用的要求。这是为了确保机组人员和空中交通管制员 (ATC) 了解机载 RNAV 系统的功能，以确定 RNAV 系统的性能是否适合特定空域要求。RNAV 系统的发展方式与传统的地面航线和程序类似。确定了特定的 RNAV 系统，并通过分析和飞行测试相结合的方式评估了其性能。对于国内运营，初始系统使用甚高频全向无线电测距 (VOR) 和测距设备 (DME) 来估计其位置；对于海上运营，则采用惯性导航系统 (INS)。这些“新”系统得到了开发、评估和认证。空域和障碍物净空标准是根据现有设备的性能制定的；需求规范则基于现有能力。在某些情况下，有必要确定可在相关空域内运行的单个设备型号。此类规定性要求导致新 RNAV 系统能力的引入延迟，并增加了维持适当认证的成本。为了避免这种规定性的要求，本手册介绍了一种通过指定性能要求来定义装备要求的替代方法。这被称为基于性能的导航 (PBN)。基于性能的导航 (PBN) PBN 概念规定，飞机 RNAV 系统性能要求应根据准确性、完整性、可用性、连续性和功能性来定义，这些是特定空域概念背景下拟议运营所必需的。PBN 概念代表了从基于传感器的导航到基于性能的导航的转变。在 PBN 下，通用导航要求是根据运营要求定义的。性能要求在导航规范中确定，导航规范还确定了可用于满足性能要求的导航传感器和设备的选择。这些导航规范的定义非常详细，可通过为各国和运营商提供具体的实施指导来促进全球协调。然后，运营商评估可用的技术和导航服务方面的选项，这些选项可以满足要求。运营商因此有机会选择更具成本效益的选项，而不是作为运营要求的一部分强加的解决方案。只要 RNAV 系统提供预期的性能，技术就可以随着时间的推移而发展，而无需审查运营本身。作为国际民航组织未来工作的一部分，预计将评估满足导航规范要求的其他方法，并可能酌情将其纳入适用的导航规范中。与传感器专用的制定空域和障碍物清除标准的方法相比，PBN 具有许多优势，即：a) 减少了维护传感器专用路线和程序的需要及其相关成本；