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电动飞机机体组合损伤容错控制研究
摘要：通用航空是航空领域的重要分支，电动飞机作为绿色能源飞机是通用航空飞机的重要组成部分和发展方向，其安全性至关重要。本文研究了电动飞机在碰撞、雷击、结冰等工况下的气动与动力学特性，引入损伤因素，建立飞机动力学与运动学模型。利用STAR-CCM+软件模拟机体组合损伤情况下的气动力和气动力矩。基于L1自适应控制算法对被控对象参数不确定性的估计能力和控制输出的自动调节能力，设计了在机翼损伤、碰撞后平尾损伤、平尾结冰、机翼雷击损伤情况下的电动飞机容错控制律。结果表明，该控制律对电动飞机机体组合损伤具有良好的容错控制能力，控制系统具有适应性、抗干扰性和鲁棒性，对其他运输飞机的飞行安全控制具有很好的工程借鉴意义。
容错之前量子计算实用性的证据
量子计算有望在某些问题上提供比传统计算更快的速度。然而，发挥其全部潜力的最大障碍是这些系统固有的噪声。这一挑战被广泛接受的解决方案是实现容错量子电路，而这超出了当前处理器的能力。我们在此报告了在嘈杂的 127 量子比特处理器上进行的实验，并展示了在超越蛮力传统计算的规模上对电路体积的准确期望值的测量。我们认为这代表了量子计算在容错时代之前的实用性的证据。这些实验结果得益于超导处理器在这种规模上的相干性和校准方面的进步，以及表征 1 和可控制地操纵如此大型设备上的噪声的能力。我们通过将测量的期望值与精确可验证电路的输出进行比较来确定其准确性。在强纠缠状态下，量子计算机提供了正确的结果，而基于纯态的一维（矩阵积态，MPS）和二维（等距张量网络态，isoTNS）张量网络方法 2,3 等领先的经典近似方法则无法实现。这些实验展示了实现近期量子应用的基础工具 4,5 。
证据证明了量子计算在容错之前的效用
量子计算有望就某些问题提供大幅加速其经典同行。但是，意识到其全部潜力的最大障碍是这些系统固有的噪声。对此挑战的广泛接受的解决方案是实施易于故障的量子电路，这对于当前处理器而言是无法触及的。在这里，我们报告了关于嘈杂的127 Qubit处理器的实验，并演示了超出蛮力经典计算超出规模的电路量的准确期望值的测量。我们认为，这代表了在易于耐受的时代量子计算实用性的证据。这些实验结果是通过在此规模上的超导处理器的相干性和校准的进步来实现的，并且能够表征1和在如此大的设备上控制噪声的能力。，我们通过将它们与确切可验证的电路的输出进行比较来确定测得的期望值的准确性。在牢固的纠缠状态下，量子计算机提供了正确的结果，这些结果为诸如纯状态的1D（矩阵产品状态，MPS）和2D（等量张量张量网络状态，ISOTNS）张量化网络方法等领先的经典近似值2,3分解。这些实验证明了实现近期量子应用的基础工具4,5。
量子纠错与容错简介
过去 20 年，我们在创建、控制和测量超导“人造原子”（量子比特）和存储在谐振器中的微波光子的量子态方面取得了令人瞩目的实验进展。除了作为研究全新领域强耦合量子电动力学的新型试验台之外，“电路 QED”还定义了一种基于集成电路的全电子量子计算机的基本架构，该集成电路的半导体被超导体取代。人造原子基于约瑟夫森隧道结，它们的尺寸相对较大（约毫米），这意味着它们与单个微波光子的耦合非常强。这种强耦合产生了非常强大的状态操纵和测量能力，包括创建极大（> 100 个光子）“猫”态和轻松测量光子数奇偶性等新量的能力。这些新功能使基于在微波光子的不同 Fock 态叠加中编码量子信息的“连续变量”量子误差校正新方案成为可能。在我们尝试构建大规模量子机时，我们面临的最大挑战是容错能力。如何用大量不完美的部件构建出一台近乎完美的机器？二战后，冯·诺依曼开始在经典计算领域探讨这个问题 [ 1 ] 。1952 年，他在加州理工学院的一系列讲座中（这些讲座于 1956 年发表 [ 2 ] ；在耶鲁大学的西利曼讲座中，他未能出席，但其手稿在他死后出版 [ 3 ] 。除了思考当时粗糙、不可靠的真空管计算机外，他还对大脑中复杂神经元网络的可靠计算能力着迷。克劳德·香农 (Claude Shannon) 也对这个问题非常感兴趣 [ 5 ] ，他的硕士论文首次证明开关和继电器电路可以执行任意布尔逻辑运算 [ 4 ] 。冯·诺依曼证明（并不十分严格），一个可由 L 个可靠门网络计算的布尔函数，也可以由 O（L log L）个不可靠门网络可靠地（即以高概率）计算。Dobrushin 和 Ortyukov [6] 严格证明了这一结果。若要进一步了解该领域，可参考 [7-10] 等相关著作。现代观点将使用不可靠设备的可靠计算问题与香农信息论 [11] 联系起来，该理论描述了如何在噪声信道上进行可靠通信。如图 1 所示，在香农信息论中，只有通信信道被视为不可靠的，输入处的编码和输出处的解码被认为是完美的。通过使用对为香农通信问题设计的代码字进行操作的电路模块并经常检查它们，不可靠的电路也可以执行可靠的计算。诀窍在于找到区分模块输出和输入差异的方法，这些差异是故意的（即由于模块正确计算了输入的预期功能）还是错误的 [ 10 ] 。除了与信息论的这种关键联系之外，与控制论也有重要的联系，如图 2 所示。量子计算机是一个动态系统，尽管噪音和错误会不断发生，我们仍试图控制它。诺伯特·维纳创立的经典控制理论处理容易出错的系统（传统上称为“工厂”，实际上可能代表汽车制造厂或化工厂）。如图 3 所示，传感器连续测量工厂的状态，控制器分析这些信息并使用它来（通过“执行器”）向工厂提供反馈，以使其稳定可靠地运行。鲁棒控制系统能够处理传感器、控制器和执行器单元也可能由不可靠的部件制成的事实。我们会发现这是一个有用的观点，但在思考量子系统的控制时，我们必须处理许多微妙的问题，因为我们知道对量子态的测量会通过测量“反向作用”（状态崩溃）扰乱状态。
早期容错机制的量子算法
1. 量子比特的数量 2. 量子电路的深度 3. 样本复杂度 4. 经典的预处理和后处理 • 目标是在不同资源之间进行灵活的权衡 • 坚持可证明的最坏情况保证 + 添加关于
FEA 不容错过的 2023 年 4 月 ISSN 2694-4707 - 工程、AI...
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FEA 不容错过 2023 年 2 月 ISSN 2694-4707
控制热和流动条件以提供所需的加热或冷却功率。GRZ technologies 开发了一种数值程序，使用 ANSYS Fluent 和内部开发的模型来模拟一系列系统。压缩机或存储几何形状采用参数建模、网格划分和模拟。对于工业规模的氢气压缩机，温度和流场的空间分布是从数值模拟中获得的（见图 1）。热介质流速和分布在确定金属氢化物内的温度分布以及最终压缩机的性能方面起着重要作用。使用参数模型，可以探索降低制造和运营成本的各种选项，同时实现所需的氢气输送压力、流速和容量。