对于军用飞机而言,燃气涡轮发动机制造商和最终用户面临的一个关键问题就是耐久性。尤其是加力燃烧段的条件非常恶劣,发动机喷嘴的设计寿命通常只有涡轮发动机其他硬件的一半。目前的喷嘴基于由密封件和襟翼制成的轴对称可变喷嘴。这些组件必须承受极端温度(通常超过 1000°C)以及与加力燃烧器点火相对应的快速热循环。此外,加力燃烧段通常具有燃烧功能不均匀的特点,这会在某些喷嘴瓣上产生热条纹。因此,这些部件会受到非均匀热流的影响,襟翼和密封件的重叠设计尤其明显,从而在整个宽度上产生高热应力。镍基合金通常用于发散襟翼和密封部件。严酷的热机械环境使镍基部件产生大量开裂,再加上高温 1 导致的蠕变变形。结果是部件拆卸增加,直接影响可操作性、维护和成本。军用发动机对热段部件更长使用寿命和更高推重比的追求为陶瓷材料打开了大门。陶瓷基复合材料 (CMC) 适用于暴露在高温(高达 1000°C)下的加力燃烧段,包括高热梯度。因此,人们继续对在军用燃气涡轮发动机中开发、测试和部署 CMC 感兴趣,一些开发已经取得成功。这是为 F/A-18 E/F 超级大黄蜂 2 战斗机提供动力的 F414 发动机喷嘴引入 SiC/C CMC 的情况,以及为阵风 3 战斗机提供动力的 M88 发动机喷嘴外襟翼引入 C/SiC CMC 的情况。考虑用于燃气轮机部件的 CMC 涵盖了通过化学气相渗透 (CVI)、溶胶凝胶路线、聚合物渗透和热解 (PIP) 和熔融渗透 (MI) 4 制造的各种纤维和基质。所得材料能够承受排气喷嘴的高温和热疲劳。然而,CMC 组件的耐久性与其抗氧化性直接相关,这会影响其热机械潜力并导致部件破裂。已经对几种 CMC 密封件进行了地面测试,并在具有代表性的全地面发动机寿命后测量了机械性能。近几年,斯奈克玛推进固体公司 (SPS) 开发了先进的 SiC/SiC 和 C/SiC 材料,包括多层编织和自密封基质。普惠公司和空军研究实验室正在考虑将这些材料用于 F100-PW-229 发动机喷嘴发散密封件,该密封件为 F16 和 F15 战斗机提供动力。本文介绍了发动机经验和后测试特性的结果。将讨论材料系统对燃气轮机喷嘴应用的适用性。
本课程的主要目的是学习参与自主机器人和/或智能代理的设计和操作的理论和实验基础。介绍性讨论涵盖了机器人感知,计划和控制的子主题。其他主要主题包括机器人零件设计,感官集成,运动运动学,仿真测试(ROS/ROS2),未建模的环境/社会因素以及现场部署方面。除了标准的地面机器人系统外,我们还将涵盖水下机器人技术和空中机器人技术的类似主题和设计选择。本课程的所有材料和家庭作业都是根据现代机器人技术广泛接受的实践开发的。本课程的预期副作用是增强您的专业知识:
Scitech摘要简介整个网络 - 10月26日 - NOV。 1次适用于移动机器人中国专利新闻的四轮独立悬架系统授予的中国专利赠款|星期五,2024年11月1日
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。
周期研究表明,提高发动机压力比和周期温度的好处是减轻发动机的重量并提高商用涡轮发动机的性能。NASA正在与行业合作,定义高级发动机和发动机技术的技术要求,以实现NASA先进的亚音速技术计划的目标。随着发动机操作条件变得更加严重,客户要求较低的运营成本,NASA和发动机制造商正在研究提高发动机效率和降低运营成本的方法。正在研究许多新技术,这些技术将使下一代发动机能够在更高的压力和温度下运行。提高密封性能 - 在需求条件下运行的同时降低泄漏和增加使用寿命 - 将在满足减少特定燃料组成并最终降低直接运营成本的整体计划目标中发挥重要作用。本文概述了先进的亚音速技术计划目标,讨论了高级密封开发的动机,并突出了密封技术要求满足未来发动机性能目标。
摘要 - 智能机器人技术在维护,维修和大修(MRO)机库操作方面具有重要意义,其中移动机器人可以在其中导航复杂而动态的环境,以进行飞机视觉检查。飞机机库通常忙碌而变化,形状和尺寸各不相同,呈现出严格的障碍物和条件,可能导致潜在的碰撞和安全危害。这使得障碍物检测和避免对安全有效的机器人导航任务至关重要。常规方法已在计算问题上应用,而基于学习的方法的检测准确性受到限制。本文提出了一个基于视觉的导航模型,该模型将预训练的Yolov5对象检测模型集成到机器人操作系统(ROS)导航堆栈中,以优化复杂环境中的障碍物检测和避免。该实验在ROS-Gazebo模拟和Turtlebot3 Waffle-Pi机器人平台中进行了验证和评估。结果表明,机器人可以越来越多地检测并避免障碍物,而无需碰撞,同时通过不同的检查点导航到目标位置。关键字 - 自主导航,对象检测,避免障碍物,移动机器人,深度学习
非公路施工现场电气化的成功将取决于远见、规划和灵活性,因为设备、基础设施、存储和电力接入需要与当今的工作流程同步。沃尔沃建筑设备公司 (Volvo CE) 最近通过试验所谓的“电动施工现场”展示了此类努力。9 该项目通过在瑞典进行的实际测试绘制了电动设备的基础设施需求,旨在将供应链中的不同群体聚集在一起,了解如何在城市中使用电动设备。它专注于在不同的城市地点测试电动机、储能和充电基础设施。这有助于确定在现实环境中有效使用电动设备的不同技术和组织需求。
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。
是概率度量的法律和弱收敛性的特征。对于更先进的应用程序分布和特征值的分布,Stieltjes Tranform不够强大,并且需要控制整个分解矩阵G K(z)。这是在I.I.D的[ALE+14]中进行了研究的。情况下,确定G k(z)接近涉及尺寸和频谱参数z的定量界限的g k(z)i p。此分析后来被携带到[KY17]中的线性依赖情况,表明G K(Z)接近确定性矩阵G(z),这通常不是身份矩阵的倍数。遵循[HLN07]的术语,我们将矩阵G(z)称为G K(z)的确定性等效词。在处理独立列的最一般情况下,[LC21]发现了类似的确定性等效物。值得注意的是,他们考虑了具有不同分布的列,这在先前的文献中未经研究。最后一篇文章不允许光谱参数z随维度而变化,尤其是用定量界限靠近真实轴。我们通过量化基础随机矩阵具有i.i.d的收敛来完成它来完成它。列。我们的结果包括两个不同的设置:当z是具有积极虚构零件的复数时,不会消失得太快,
