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World File Search System力场
对辅助辅助控制机器人沃克的辅助控制的仿真研究
摘要。背景：随着中国进入一个衰老的社会，2050年60岁以上的人数将达到34.9％，导致中风患者的显着增加。目的：本文提出了康复机器人步行者在日常生活中的步行帮助，并提出了在步态训练期间重新学习电动机的控制方法。步行者由一个全向移动平台（OMP）组成，该平台可确保步行者可以在地面上移动，体重支撑系统（BWS），该系统能够提供所需的卸载力以及骨盆辅助机制（PAM），以为用户提供四个自由度并避免刚性影响。研究目标是更好地了解步态训练期间的辅助控制策略。方法：对于人机互动控制，采用了辅助控制策略来指导用户的动议并改善交互体验。为了在三维空间中构建力场，系统的动力学得出以提高力控制的准确性。结果：仿真结果表明，运动轨迹周围的力场是在三维空间中产生的。为了理解力场，我们在矢状平面上设计了模拟，并且控制器可以生成适当的力场。初步实验结果与模拟结果一致。结论：基于数学模拟和初步测试，结果表明，所提出的系统可以在目标轨迹周围提供指导力，力量控制的准确性仍有待提高。
在Rituparna Sinha Roy的实验室中的项目科学家招募的招聘面试
生物工程/生物物理学/计算生物学/计算化学/生物技术/分子生物物理学/生物物理化学/结构生物学及其相关领域的任何公认的大学。7。年龄限制：年龄应为35岁或以下，到2024年8月15日8。理想的资格：需要在计算生物学方面具有专业知识（使用Gromacs的MD模拟所有原子力场），并且需要对MD MD模拟轨迹分析具有详细的知识。他/她需要详细了解非天然氨基酸的肽和蛋白质构象和力场的发展。
研究水对多尺度分子动力学模拟纤维素机械性能的影响
粗粒（CG）力场参数是使用真空中纤维素Iβ的原子分子动力学模拟得出的（0％的水分含量），并使用Gromacs软件[5]和CHARMM力场进行的水（95％水分含量）溶剂（95％的水分含量）[6]。72使用自下而上的粗粒方法将葡萄糖残基映射到一个CG位置：在存在水存在下，使用雨伞采样确定了100个纤维素表面之间的非键相互作用，以计算平均力的潜力（PMF）。势能被视为真空模拟中PMF的近似值，因为缺乏水减少了对自由能的熵贡献。使用Boltzmann倒置参数化键合的相互作用，以从与CG位点相对应的原子组之间的键长和角度的概率分布来计算PMF。使用LAMMPS软件进行了粗粒纳米纤维素组件的MD模拟[7]。进行了机械应力MD模拟，以确定具有强力场参数的CG纳米纤维素组件的拉伸模量，其水分含量为0％和95％。
测量机器学习力场中的可传递性问题：与线性电势的金铁相互作用的示例
原子建模通常分为两种不同类型的模拟。一方面，包括Hartree -Fock和密度功能理论（DFT）方法在内的量子方法被认为是最准确的，几乎用于任何类型的化学物种[1，2]。另一方面，经典力场用于执行精度较低的大规模和长期模拟[3，4]。但是，仍然很难连接这两种方法，直到现在，人们几乎无法执行涉及数百万个原子的纳秒原子的模拟，同时保留量子方法的准确性。在这种情况下，近年来已经提出了机器学习互动电位（MLIP），并显示出实现此类模拟的巨大潜力[5-7]。目前考虑了许多方法，包括人工神经网络[8]，高斯近似方法[9]，线性电位[10，11]，频谱邻域分析电位[12]，对称梯度域机器学习[13，14]和矩张量张量的电位[15]。这些技术的成功得到了成功解决的各种材料的认可：纯属金属[16-20]，有机分子[21-24]，氧化物[25，26]，水[27 - 31]，无定形材料[32 - 37]和HYBRIDPEROVSKITES [32 - 37]和HYBRIDERIDPEROVSKITES [38]。对于所有这些技术，主要过程包括对力场使用非常通用的分析公式，然后将其进行参数化以匹配DFT计算数据库，包括总能量，力和应力张量。但是，人们承认MLIP有时会显示出对学习数据库中未包含的系统的可传递性。在最坏的情况下，MLIP SO-WELL拟合到其学习数据库中，可以在其外观察到非物理行为。为了解决此问题，主要建议是定期检查电位的准确性，因为进行了机器学习分子动力学模拟并改善MLIP“ fly the Fly” [38 - 40]。，据我们所知，这种方法的这种缺陷从未经过定量调查，而在被用户和开发人员承认的同时。
氟化离子电池的材料建模两年。
氟化物离子电池是一种新兴的电池技术，有一天可以取代锂离子电池。但是，性能的改善，特别是需要氟离子电解质。项目团队（博士后和两名博士生）将利用多尺度建模方法来筛选和调查当前和潜在的氟化物离子电池材料。筛选将用于识别潜在电解质，最初将使用密度功能理论对其进行研究，以确定潜在的关键参数，并最有前途的进一步研究。将使用机器学习力场和极化力场的组合对离子传导进行动力研究。预计博士后将在该项目中扮演高级角色，并帮助监督与他们一起工作的两名学生。
增强锂离子电池分子动力学模拟的REAXFF：一种交互式重新聚集协议
锂离子电池（LIB）已成为绿色经济过渡的重要技术，因为它们被广泛用于便携式电子，电动汽车和可再生能源系统中。固体电解质中相（SEI）是LIB的正确操作，性能和安全性的关键组成部分。SEI源于阳极 - 电解质界面的最初热量稳定性，所得的电解质还原产物通过形成电化学缓冲窗口稳定界面。本文旨在使第一个（但很重要）步骤，以增强广泛使用的反应力场（RAEXFF）的参数化，以确保对LIBS中SEI成分的精确分子动力学（MD）模拟。为此，我们专注于氟化锂（LIF），这是一种非常感兴趣的无机盐，这是由于其在钝化层中的有益特性。该协议在很大程度上依赖于各种python库，该库旨在与原子模拟一起使用，允许对所有重新聚体步骤进行强有力的自动化。所提出的配置集和所得数据集，允许新的Reaxff恢复无机盐的固体性质，并改善MD模拟中的质量传输属性预测。优化的REAXFF通过准确调节固体晶格中锂的扩散性，从而超过了先前可用的力场，从而在室温下预测的两阶提高了两阶数字。然而，我们对模拟的全面研究表明，Reaxff对训练集的敏感性很强，从而使其能够插入势能表面具有挑战性。因此，可以通过利用提出的互动重新聚体化协议来构建数据集，从而有效地利用RAEXFF的当前表述来建模特定且定义明确的现象。总体而言，这项工作代表了精确的反应性MD模拟迈克斯的重要第一步，阐明了Reaxff力场参数化的挑战和局限性。所证明的局限性强调了通过我们的交互式重新聚集协议开发更通用和先进的力场来提高仿真的潜力，从而实现了将来更准确，更全面的MD模拟。
加拿大武装部队战斗后勤专业的未来
目录 图列表 IV 表格列表 IV 缩略语列表 V 第 1 章 – 简介 1 1.1 方法论 4 1.2 力场分析模型 6 1.3 新自由主义 8 1.4 4DR 规划因素 10 第 2 章 – 物流深度 12 2. 1 情景 12 2.2 军事后勤的定义 17 2.3 后勤占领 18 2.4 后勤统一性 20 2.5 与后勤相关的理论 24 2.6 运作中的后勤 34 第三章 – 举措分析 38 3.1 举措 1 – 服务分包 38 3.2 举措 2 – 在役支持合同框架59 3.3 举措 3 - 转移作战武器支援任务 65 第 4 章 - 讨论和建议 85 4.1 力场模型 85 4.2 新自由主义 89 4.3 规划因素 4 DR 93 4.4 建议 106 第 5 章 - 结论 112 参考文献 116