149544 research outputs found
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First Test of a Multi-Constellation, Multi-Frequency GNSS Receiver on board a Sounding Rocket
No full textLive-Cell Imaging of Astrocyte Reactivity Adaptations under Space Conditions using FLUMIAS-ISS
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Demand-Driven Evaluation of an Airport Airtaxi Shuttle Service for the City of Frankfurt
No full textThe CORUS-XUAM project defined three two-way U-space corridors linking Frankfurt Airport's Terminal 2 on the city outskirts with the city-center Trade Fair. These corridors avoid the approach cones of the northern and central runways and bypass hospital no-fly zones and large buildings. In our previous studies, we first used fast-time simulations to evaluate the U-space routing and its operating concept, based on historical air traffic data. Included were arriving and departing airplanes as well as police, and medical helicopters throughout the city. The focus was on the limitations of the airspace, avoiding conflicts with other airspace users and between the airtaxis using a different corridor or delaying the departure, as well as determining the throughput potential of such a corridor system. Building on our previous studies, this study incorporates higher-fidelity traffic simulation data and an updated demand analysis for the airtaxi shuttle service. Our new sizing analysis reveals that ground operations typically, not airspace capacity, constitute the primary bottleneck
Key Gaps in Models' Physical Representation of Climate Intervention and Its Impacts
Get PDFSolar radiation modification has been suggested as a potential method to reduce climate warming and its associated impacts, with three different types the subject of most research:stratospheric aerosol injection; marine cloud brightening; and cirrus cloud thinning. However, while modeling studies suggest some such methods could be effective, key challenges remain in accurately simulating their impacts due to complex interactions in aerosol physics, atmospheric chemistry, atmospheric dynamics, and aerosol‐cloud interactions that are inherent to the three SRM methods. We highlight critical research gaps that must be addressed to improve solar radiation modification modeling, including uncertainties in aerosol‐cloud interactions, aerosol microphysics, and their global effects. These gaps, identified by expert panels through the Geoengineering Modeling Research Consortium, emphasize the need for more detailed laboratory and field studies, along with improved models at multiple scales. We specifically outline where additional fundamental research is needed to support decision making around SRM, which will inevitably be made under uncertainty
Einsatz agiler Projektmanagementmethoden in öffentlich geförderten Luftfahrtforschungsprojekten des DLR: Potenziale, Herausforderungen und Implementierungsansätze
No full textDie Transformation der Luftfahrt stellt hohe Anforderungen an die etablierten sequenziellen Projektabläufe. Diese Arbeit untersucht, inwieweit agile Methoden das klassische Projektmanagement in
Luftfahrtforschungsprojekten des DLR sinnvoll optimieren können, um Entwicklungszeiten zu verkürzen und gleichzeitig eine hohe Ergebnisqualität sicherzustellen. Im Rahmen einer qualitativen
Forschung mit Experten-Interviews wurden Potenziale und Herausforderungen einer agilen Vorgehensweise analysiert. Die Ergebnisse zeigen, dass ein hybrides Konzept erfolgversprechend ist.
Insbesondere bieten iterative Entwicklungszyklen und regelmäßiges Feedback hohes Potenzial zur Optimierung von Forschungsprozessen, wenn sie gezielt in bestehende Strukturen integriert werden. Die erfolgreiche Implementierung agiler Methoden hängt jedoch maßgeblich von den strukturellen Rahmenbedingungen und einem übergreifenden agilen Mindset ab. Diese Arbeit liefert praxisrelevante Erkenntnisse zur Integration agiler Methoden in die Managementprozesse von Luftfahrtforschungsprojekten und zeigt, wie ein adaptives Vorgehen Technologieentscheidungen in einem volatilen Umfeld beschleunigen kann. Künftiger Forschungsbedarf besteht in der Entwicklung
geeigneter Methoden zur Messung der Wirksamkeit agiler Ansätze
Creating Artificial Voice Audio - Text-To-Speech for Air Traffic Control
No full textAutomatic speech recognition and understanding (ASRU) has proven to effectively support human operators in air traffic control (ATC) - especially through reducing workload in case automated functions take over former human tasks. Still, the verbal communication remains a time-dominant function in ATC communication. After the COVID-19 pandemic, the aviation industry faced a shortage of air traffic controllers (ATCos) and pilots, highlighting a significant problem: managing resources for training new air traffic controllers (ATCos) and pilots.
Therefore, we explore further technologies in addition to ASRU that can support operational work and training of ATCos and pilots focussing on the communication aspect with speech. Given the dramatic improvements of speech-to-text (STT) and text-to-speech (TTS) models in recent years, we herein analyse how TTS can support human aviation operators. Therefore, we (1) create new TTS models through fine-tuning of existing out-of-domain models, (2) generate new synthetic audio data to be used ad-hoc for verbalizing ATC utterances or to be used for training/fine-tuning of STT models, and (3) describe future applications of 'Speech Understanding, Generation, and Recognition' (SUGAR) in ATC such as supporting simulation pilots with readback generation and supporting ATCos with voice command generation. This report is a guide on how to perform the three listed steps in-house to customize TTS models, artificial audio utterances, and downstream applications of SUGAR
Quantum Machine Learning for Non-Destructive Testing Data: An Industrial Use Case
No full textDiese Arbeit untersucht die Machbarkeit und prinzipielle Anwendbarkeit von Quantum Neural Networks (QNNs)s für die Defekterkennung in Pipeline-Systemen. Ziel war die Entwicklung und Evaluation von drei Modellansätzen: Direct Inversion Models (DIMs) zur direkten Rekonstruktion von Tiefenprofilen, Deepest Point Models (DPMs) zur Bestimmung des tiefsten Punktes eines Defekts sowie Autoencoder-Modellen (Naive Autoencoder Model (NAEM) und Two-Sided Autoencoder Model (TAEM)) zur Dimensionalitätsreduktion und Merkmalsextraktion. Im Mittelpunkt steht die Analyse der Modellgüte, der Einfluss von Dekohärenzeffekten sowie die Relevanz der gewählten Encodierungsmethoden. Die Ergebnisse zeigen, dass DIMs auf Basis des Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA)-Ansatzes moderate Modellgüten von Structural Similarity Index (SSIM) = 0.48 erreicht werden, jedoch durch begrenzte Generalisierungsfähigkeit eingeschränkt sind. Dekohärenzanalysen verdeutlichen die Robustheit gegenüber Phasendämpfung (T2), während Amplitudendämpfung (T1) die Vorhersagegüte erheblich beeinflussen kann. DPMs liefern vergleichsweise einfache Lösungen, jedoch mit einer reduzierten Modellgüte (R2 = 0.44) gegenüber klassischen Ansätzen (R2 = 0.89). Autoencoder Modelle zeigen grundlegende Schwächen bei der Rekonstruktion von Magnetic Flux Leakage (MFL)-Signalen, wobei das TAEM durch bidirektionales Training zwar theoretische Vorteile bietet, jedoch starke Schwankungen in der Modellgüte aufweist. Die Arbeit hebt die Bedeutung von Encodierungsmethoden hervor, da durch Superposition Daten verdichtet werden und spezifische Ansätze erforderlich sind, um diese unabhängig zu manipulieren. Eine klare Definition von Ähnlichkeitskriterien zwischen Tiefenprofilen wird als notwendig erachtet, um Vergleichswerte für zukünftige Arbeiten zu etablieren. Diese Ergebnisse verdeutlichen die Herausforderungen des Einsatzes von QNNs im industriellen Kontext und liefern wertvolle Erkenntnisse für die Optimierung von Modellen zur Defekterkennung. Die Arbeit bietet somit eine Grundlage für weiterführende Forschungsprojekte, die sich mit der Integration von Quantencomputing in praxisrelevante Anwendungen befassen
Ranging Performance Evaluation for Higher-Order Scalable Interplex
Get PDFScalable interplex represents a multiplexing technique that has been specifically designed to modify a signal constellation in order to adapt the transmitted signal to the characteristics of a high-power amplifier and thereby enhance the received power of the navigation signals. This paper builds upon existing knowledge regarding the trade-off between increased usable signal power and amplifier efficiency when scaling intermodulation (IM) terms, with a particular focus on the Galileo E1 signals and one potential additional signal candidate. The scalable interplex is optimized based on the achievable joint receiver efficiency. The aim of this study is to determine whether this signal constellation optimization also results in a reduction in code tracking jitter. The findings indicate that in numerous instances, the scalable interplex achieves a reduction in code tracking jitter by scaling specific IM terms in comparison with a constant-envelope six-channel interplex