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波音公司投资澳大利亚可持续航空燃料生产

波音公司已成为瓦格纳可持续燃料公司的早期投资者，以支持在布里斯班建立可持续航空燃料(SAF)生产设施。这项投资旨在增加澳大利亚的SAF供应，减少航空业的碳排放。

2024年08年20日

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联合发动机公司展示数字孪生技术在AI-222-25发动机生产中的应用及PD-14发动机模型

Rostec国家公司的联合发动机公司（UEC）在“莫斯科工业展”上展示了其礼炮生产基地的成果。讲座中，专家伊琳娜·马尔琴科介绍了在AI-222-25飞机发动机生产中应用数字孪生技术的情况。礼炮生产基地使用新的俄罗斯软件进行了AI-222-25发动机的数字化工作。此外，UEC还展示了PD-14发动机的全尺寸模型，这是俄罗斯首款用于中程飞机的第五代系列发动机，其基本部件由礼炮生产基地生产。

2024年08年27日

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Johnson Matthey与Honeywell UOP 合作开发可持续航空燃料生产解决方案

庄信万丰 (JM) 和霍尼韦尔 UOP 签署了谅解备忘录 (MoU)，旨在为利用城市固体废物、残余生物质、沼气和二氧化碳等原料生产可持续燃料的企业提供端到端解决方案。此次合作结合了 JM 的合成气解决方案和霍尼韦尔 UOP 的燃料升级技术，旨在降低运营成本并加速部署通过费托合成 (FT) 或甲醇路线生产燃料的项目。FT 路线将结合 JM 和 bp 共同开发的 FT CANS™ 技术及霍尼韦尔的 FT Unicracking™ 技术，生产符合航空业标准的可持续航空燃料 (SAF)。该合作还基于双方在 CCS 氢能领域的现有伙伴关系，旨在生产低碳强度氢气并实现现有合成气工厂的脱碳。

2024年11年11日

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航遥科技 4m 相机进入规模化生产阶段

作为批产型号，4m相机通过设计、加工和装调技术的全面升级，实现了更轻重量、更优光学性能及更高生产效率。

2025年04年21日

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贵阳长之琳发动机零部件制造有限公司申请一种航空发动气密型玻璃钢包装箱胶衣层的生产工艺专利

贵阳长之琳发动机零部件制造有限公司申请一项名为"一种航空发动气密型玻璃钢包装箱胶衣层的生产工艺"的专利，申请日期为2024-07-23。专利摘要显示，本发明适用于玻璃钢包装箱技术领域，提供了一种航空发动气密型玻璃钢包装箱胶衣层的生产工艺，包括以下步骤：S1，制作玻璃钢基体：通过手糊工艺成型或真空灌注工艺成型制得玻璃钢基体；S2，制作胶衣层本发明提供一种航空发动气密型玻璃钢包装箱胶衣层的生产工艺，所制得的玻璃钢包装箱强度高、韧性好，密封效果好，可适用于大型玻璃钢包装箱的使用需求。

2024年09年24日

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南京纳特通信电子有限公司取得一种实现多设备互联通信定位的无线Mesh网络信道模拟系统及方法专利

南京纳特通信电子有限公司取得一项名为"一种实现多设备互联通信定位的无线Mesh网络信道模拟系统及方法"的专利，授权公告号CN118574141B，申请日期为2024-07-31。专利摘要显示，本发明公开了一种实现多设备互联通信定位的无线Mesh网络信道模拟系统及方法，包括多个相互连接的调幅调相模块，相邻连接的调幅调相模块之间连接有一个功分器，功分器连接有通信设备，调幅调相模块、功分器和通信设备之间形成无线Mesh网络拓扑结构；调幅调相模块用于调整多个通信设备之间信道上信号的幅度和相位变化，实现无线Mesh网络拓扑结构中的多个通信设备之间信道上信号的幅度和相位变化模拟，本发明中通过调幅调相模块对无线Mesh网络拓扑结构中的多个通信设备之间信道上信号的幅度和相位进行调整，实现更好的信道模拟效果，优化了Mesh网络中终端设备之间的通信质量，提高了网络性能和稳定性。

2024年10年11日

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椭圆时空（北京）科技有限公司申请卫星网络的地面终端系统、及相关方法、装置和电子设备专利

椭圆时空（北京）科技有限公司申请一项名为"卫星网络的地面终端系统、及相关方法、装置和电子设备"的专利，申请日期为2023-02-24。专利摘要显示，本申请提供了一种卫星网络的地面终端系统、及相关方法、装置和电子设备，不仅可以对卫星发出的不同场景下的通信信息进行解析，而且可以实现卫星的导航功能，还可将自组网中的应用数据通过可重构射频模块发出

2024年08年27日

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澳洲航空宣布多项国际网络调整，包括增投A220飞机及恢复A380服务

澳洲航空宣布了一系列海外网络调整措施，包括在其首条国际航线上部署空客A220飞机，并计划从2025年2月起在12个月内增加约20万个国际座位。

2024年10年16日

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沈阳航空航天大学申请融合多维信息聚焦和时频并行网络的无人机智能体预测监测方法专利

沈阳航空航天大学申请一项名为"融合多维信息聚焦和时频并行网络的无人机智能体预测监测方法"的专利，申请日期为2024-03-07。专利摘要显示，本发明公开了融合多维信息聚焦和时频并行网络的无人机智能体预测监测方法，包括：S1：通过时频和多视角通道特征选择，处理多视角多维信息：S2：利用多视角信息聚焦网络学习多视角关系特征；S3：预测监测无人机智能体行为：利用深度时频并行网络和平滑奇异优化结合算法的监测模型对无人机智能体行为进行预测监测；本发明中提出的融合多维信息聚焦和时频并行网络在多个飞行测试中展现出优异的性能。

2024年06年07日

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航天八院五〇九所申请一种基于BP神经网络的超大规模遥感星群最优任务星预测方法专利

上海卫星工程研究所申请一项名为"一种基于BP神经网络的超大规模遥感星群最优任务星预测方法"的专利，申请日期为2024-06-19。专利摘要显示，本发明是一种基于BP神经网络的超大规模遥感星群最优任务星预测方法。本发明涉及任务星预测技术领域，本发明建立BP神经网络，准备训练样本，对BP神经网络进行训练，基于训练完成的BP神经网络，对遥感任务星进行预测。本发明BP网络虽无法准确进行任务星的选取，但当用于超大规模星群最优星预测，可以确保所预测星实际可执行任务，在此基础上对最优星的预测结果在一定程度上可信，可以有效缩减解空间大小，降低运算量并提高时效性，以支持对超大规模遥感星群任务星预测的需求

2024年10年18日

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