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直升机推进系统可靠性和发动机监控...
足够的碎片使电路通电并打开驾驶舱灯。现在有检测器可以自动清除正常磨损颗粒。但是，频繁的自我清除可能表明存在早期问题。因此，清除操作的频率指示（无论是自动的还是飞行员启动的）都将提供有用的诊断信息。基于振动信号分析的更复杂的监测技术也可用，并且可以纳入监测系统。
氧化陶瓷基质复合材料用于航空发动机应用：文献综述
摘要。飞机燃气轮机发动机的开发已广泛用于开发高级材料。然而，这种复杂的开发过程是通过减少体重，更高的温度能力和/或降低冷却来证明的，每种都会提高效率。这是高温陶瓷取得了很大进步的地方，陶瓷基质复合材料（CMC）在前景中。CMC分为非氧化物和基于氧化物的CMC。两个家庭的材料类型具有很高的潜力，可以在高温推进应用中使用。典型的基于氧化物的基于氧化物纤维和氧化物基质（OX-OX）。一些最常见的氧化物子类别是氧化铝，绿地，陶瓷和氧化锆陶瓷。这样的基质复合材料例如在燃气轮机发动机和排气喷嘴的燃烧衬里中使用。然而，直到现在，尚未就此类应用的可用基于氧化物的CMC进行彻底的研究。本文着重于评估有关机械和热性能的可用氧化陶瓷基质复合材料的文献调查。
产品名称CRC盐终结器发动机冲洗，清洁剂和腐蚀抑制剂
材料可能会在诱发的个体中产生皮肤敏化。卸下手套和其他防护设备时，必须注意避免所有可能的皮肤接触。污染的皮革物品，例如鞋子，皮带和手表，应被拆除并破坏。选择合适的手套不仅取决于材料，而且还取决于质量的进一步标记，这些质量因制造商而异。如果化学物质是几种物质的制备，则无法预先计算手套材料的电阻，因此必须在应用之前检查。必须从防护手套的制造商那里获得精确的物质时间中断，并且在做出最终选择时必须观察到。个人卫生是有效手护理的关键要素。
自动移动机器人的稳定跟踪控制方法
本文提出了针对非BOLONOMIC车辆的稳定跟踪控制规则。通过使用Liapunov函数来证明该规则的稳定性。对车辆的输入是参考姿势（x，y ,, 8）'和参考速度（v，ar）'。本文的主要目的是提出一个控制规则，以找到合理的目标线性和旋转速度（v，a）'。线性化系统的微分方程对于确定对小干扰的关键倾倒参数很有用。为了避免任何滑倒，引入了速度/加速度限制方案。有或没有速度/加速度限制器的几个合理结果。本文提出的控制规则和限制方法是与机器人无关的，因此可以应用于具有死亡算力能力的各种移动机器人。此方法是在自动移动机器人Yamabico-11上实现的。获得的实验结果接近速度/加速度限制器的结果。
发动机监控与控制的仿真评估...
摘要 本文介绍的发动机监控和控制系统 (E-MACS) 显示器是一种概念验证产品，其设计理念侧重于提供比传统设计的显示器更直接面向用户任务的信息。E-MACS 显示器是一种全新的发动机仪表显示器概念，其目的是为飞行员提供一种增强的方法来控制和监控发动机性能。它以图形方式提供有关性能能力、当前性能以及相对于标称条件的发动机组件或子系统运行条件的信息。该概念是根据传统的、最先进的电子发动机显示格式进行评估的。16 名飞行员参加了此次评估。评估结果显示，与传统显示器相比，飞行员非常喜欢 E-MACS 显示器。评估的故障检测部分（通常称为“操作员错误”）的结果显示，E-MACS 显示器的检测率为 100%，而传统显示器的检测率为 57%。从这些结果可以得出结论，通过在驾驶舱中提供此类信息，可以减少飞行员的工作量并增强检测退化或非正常情况的能力，从而提高操作安全性。
OLA电动机有限公司
关于Ola Electric Mobility Limited Ola Electric Mobility Limited是印度领先的电动汽车（EV）制造商。它专门研究电动汽车及其组件（包括电池电池）的技术和制造的垂直整合。生产电动汽车和关键组成部分的泰米尔纳德邦的Ola FutureFactory正在发展成为印度最重要的EV HUB。它得到了Ola位于班加罗尔的电池创新中心（BIC）的支持，该中心致力于推进电池和电池技术。Ola的研发工作涵盖了印度，英国和美国，重点是创新的电动汽车产品和核心组件。Ola在印度拥有800多家商店以及强大的在线业务，维持了一个直接客户的分销网络，这使Ola Electric成为该国最大的公司拥有的汽车体验中心网络。
引用本文：Thomas KF Chiu、Benjamin Luke Moorhouse、Ching Sing Chai 和 Murod Ismailov (2023)：教师支持和学生学习动机
摘要 随着人工智能 (AI) 技术的进步，它将不可避免地给课堂实践带来许多变化。然而，教育领域的人工智能研究与教学观点或教学方法的联系较弱，特别是在 K-12 教育领域。人工智能技术可能使有上进心和先进的学生受益。需要了解教师在课堂上使用人工智能技术调解和支持学生学习方面所起的作用。本研究使用自我决定理论作为支撑框架，调查教师支持如何调节学生专业知识对需求满足和使用人工智能技术学习的内在动机的影响。这项实验研究涉及 123 名 10 年级学生，并在实验中使用聊天机器人作为基于人工智能的技术。分析表明，使用聊天机器人学习的内在动机和能力取决于教师支持和学生专业知识（即自我调节学习和数字素养），教师支持更好地满足了关联性需求，而不太满足自主性需求。研究结果完善了我们对自我决定理论应用的理解，并扩展了人工智能应用和教学实践的教学和设计考虑。
![[IROS-24]通过移动机器人的内核密度估计](/simg/a/a06704eb20fc4dadd5726ac28348960eedd4a69f.webp)