Rebounding air travel demand is bumping up against a constrained supply of new aircraft. Assessing the size of this gap—and how it could grow or shrink—can help inform solutions.

本文提出了一种新型的进化型二次量子模糊神经网络（eT2QFNN）模型，旨在精确建模ATTAS飞机的气动系数。研究表明，eT2QFNN在处理不确定性和数据噪声方面优于传统模型，展现出显著的优化潜力。

本研究探讨了可选驾驶飞机中人机协作的信任随时间变化的动态。通过分析200小时的飞行测试数据，提出了新的信任动态模型，为未来的信任设计与研究提供了重要方向。

本文提出了一种新型深度强化学习框架，结合图神经网络与演员-评审架构，旨在解决飞机着陆过程中的实时调度和计算可扩展性问题。研究表明，该框架的计算时间比传统算法减少99.95%，跑道吞吐量提高38%，展现出显著的工业应用潜力。

With European NATO countries seeking to rapidly expand their defense capabilities, we explore how maintenance, repair, and overhaul providers could improve operations to enhance mission readiness.

该研究利用深度学习模型，通过A320航班的快速获取记录数据，识别单引擎滑行模式，解决了数据不足的问题，为未来环境影响评估提供基础。