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Egill Juliusson,以前是Landsvirkjun 1简介核和地热工业开始发布截至1950年代的饱和蒸汽流量研发。碳氢化合物生产行业在1990年代开始对湿天然气计量研发变得更加感兴趣。具有饱和蒸汽和湿天然气流是两相流量计量挑战,初始湿天然气流量计量研究包含现有的饱和蒸汽计量方法。但是,碳氢化合物行业的研发的随后方向与蒸汽行业的研发有所不同。碳氢化合物行业的两相测定开发并没有倾向于渗透回,或者至少没有被蒸汽行业采用。通常缺乏独立行业之间的沟通和思想转移。碳氢化合物生产行业已经开发了流量计量技术,如果只有知识转移,可能会使包括可再生能源领域在内的其他行业受益。
本文档中包含的陈述以及未来可能发生的有关事项,事件,统计或临床或财务结果的任何随附的陈述是1995年《私人证券诉讼改革法》的含义中的“前瞻性陈述”。此类陈述包括但不限于与IXO-VEC市场规模相关的期望的陈述; Adverum产品候选人的治疗和商业潜力; IXO-VEC作为一次性IVT注入湿AMD的潜在优势,包括潜在的一流产品概况,临床活动和IXO-VEC的有利安全性;与Adverum的候选产品,临床研究和试验有关的计划和里程碑(包括第2阶段Luna试验中的临时数据的预期时间,第3期关键试验设计和第3阶段试验的启动)以及监管文件;以及包含“预期”,“五月”,“潜在”,“意志”和类似表达式的其他陈述,所有这些陈述均基于Adverum对当前条件的某些假设,预期的未来发展和其他因素在这种情况下是适当的。Adverum可能不会及时或根本不及时完成这些计划,或这些产品,临床开发,过程开发,制造或监管目标,或者以其他方式执行意图或满足其前瞻性陈述中所披露的期望或预测,并且您不应对这些前瞻性陈述表示不同意的依赖。本文档中包含的所有前瞻性陈述仅在制作之日起说明。实际结果和事件的时间与在这种前瞻性陈述中的预期可能有所不同,这是由于各种风险和不确定性所致,包括不受限制的风险,即eDverum的资源不足以进行eDverum进行行动或继续计划的开发计划并继续计划的开发计划和计划的临床试验,而临床可能会导致临床数据的风险更改,因为该临床可能会导致临床临床的临床数据,并且会导致临床中的临床数据,并且会导致临床中的临床数据,并且会导致临床中的临床临床临床数据,并且会导致临床中的临床数据,并且会导致临床中的临床数据临床。在产品开发和监管机构批准过程中固有的这种临床研究,风险和不确定性的产品中,患者参与了副弗鲁姆的临床研究或制造产品的制造,即饰面的风险将无法成功地开发,制造或商业化其任何产品候选者以及受到受到批评的延迟的风险,并将其商业化。列出了其他风险和不确定性。 10-K,以及随后向SEC的文件中反映出的任何修正案。 Adverum没有义务更新此类陈述,以反映除法律要求外,除了法律规定之日之日之日之日起发生的事件或存在之后存在的情况。列出了其他风险和不确定性。 10-K,以及随后向SEC的文件中反映出的任何修正案。 Adverum没有义务更新此类陈述,以反映除法律要求外,除了法律规定之日之日之日之日起发生的事件或存在之后存在的情况。列出了其他风险和不确定性。 10-K,以及随后向SEC的文件中反映出的任何修正案。 Adverum没有义务更新此类陈述,以反映除法律要求外,除了法律规定之日之日之日之日起发生的事件或存在之后存在的情况。列出了其他风险和不确定性。 10-K,以及随后向SEC的文件中反映出的任何修正案。Adverum没有义务更新此类陈述,以反映除法律要求外,除了法律规定之日之日之日之日起发生的事件或存在之后存在的情况。
I. 简介 许多研究人员已经基于多孔弹性构建了脑积水的计算理论。此类模型将有助于更好地理解问题,从而提供更好的治疗方法。此类模型还忽略了分流术的间歇性影响,而分流术是治疗脑积水最常用的方法。我们使用弹性和流体力学来创建人脑和脑室系统的数学模型。我们的模型通过考虑跨导水管的流动并包括边界约束来扩展以前的工作。这将为疾病的边界和改善创建一个定量模型。我们开发并解决了该模型的控制方程和边界条件以及有意义的临床发现。我们的模型通过将导水管流与边界约束结合起来,扩展了早期对脑积水的研究。脑脊液沿着脊髓周围的蛛网膜下腔向下流动,然后进入颅脑蛛网膜下腔,然而,物理定律很难解释这种流动是如何持续的。采用体内刺激的数学方法来研究脉动血液、脑和脑脊液的动态相互作用 1 。本文介绍的模拟是为患有脑脊液生理病理疾病脑积水的个体生成的 2 。研究特发性脑积水化学浓度不对称循环的后脑室通透性 3 。使用基本的几何模型,当前的研究提出了一种全新的脑积水多物理扩散过程方法,并作为更复杂的几何模拟的标准 4 。研究了脑脊液在心血管和蛛网膜下腔的循环以及脑脊液渗入多孔脑实质的问题。开发了复杂大脑几何形状的边界条件 5 。将标准受试者的研究信息与代表颅内动力学的实际计算模型进行了比较。该模型利用特定于受试者的磁共振 (MR) 图像和物理边界条件作为输入,可重现脉动的脑脊液循环并模拟颅内压力和流速 6 。该数值模型用于探索横截面几何形状和脊髓运动如何影响非稳定速度、剪应力和压力梯度场 7 。该系统分为五个子模型:动脉系统血液、静脉系统血液、心室脑脊液、颅内蛛网膜下腔和脊髓出血腔。阻力和顺应性将这些子模型连接起来。构建的模型用于模拟七个健康个体中发现的关键功能特征,例如动脉、静脉和脑脊液流量分布(幅度和相移) 8 。此前,利用时间分辨三维磁共振速度映射研究人体血管系统中健康和异常的血流模式。利用这种方法研究了 40 名健康志愿者 9 的脑室系统中脑脊液流量的时间和空间变化。这些颗粒中的脑脊液和血液之间的屏障很小,使脑脊液能够流入循环并被吸收。与脑脊液的产生相反,消耗是压力-
1.1 复合直升机的示例.......................................................................................................................................................3 1.2 倾转旋翼飞机的示例.......................................................................................................................................................3 1.3 前飞对后飞桨叶速度的影响.......................................................................................................................4 1.4 同轴反向旋转旋翼能够在前飞期间保持每个旋翼的升力不对称,每个旋翼的力矩相互抵消。通过消除后飞桨叶升力来平衡旋翼力矩的需要,可以缓解后飞桨叶失速,就像单旋翼飞行器一样(左图)[5]。................................................................ ..................................................................................................................................................................................4 1.5 兰利全尺寸风洞中的 PCA-2 转子试验装置 [11]。...9 1.6 采用悬臂转子配置的 Meyer 和 Falabella 风洞试验装置 [12]。......................................................................................................................................................................10 1.7 叶片表面压力端口的展向和弦向位置 [12]。11 1.8 零铰链偏移转子的轮毂组件,显示来自叶片的压力管连接到轮毂内的压力拾音器 [12]。 12 1.9 1965 年詹金斯在兰利全尺寸风洞中的试验装置 [13]。 14 1.10 高进速比时转子推力和 H 力系数与总距(A0)的关系,显示总距推力反转 [13]。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 1.13 在增加前进比的情况下,在盘面载荷恒定的情况下测得的有效旋翼升阻比 [16]。 . . . . . . . . . . . . . 21 1.14 升力对总距比和前进比的敏感度变化 [16]。 . . . . . 22 1.15 在 NASA 艾姆斯研究中心 40 x 80 英尺 NFAC 风洞中监测 UH-60A 空气载荷旋翼 [17]。 . . . . . . . . . . . . . . 24 1.16 压力传感器在仪表旋翼叶片上的分布 [17] 24 1.17 UH-60A 减速旋翼风洞试验中明显的集体推力反向趋势 [18]。 . ...
5.1.3 – 坚固性 ................................................................................................................................................................................................ 17
BB4 A F是两大行业领军企业联合打造的高端无人机系统。其科学的设计和高度集成的生产技术来自全球领先的高效地理空间测量技术制造商CHCNAV,其全自动飞行控制系统则来自商用无人机制造的先驱DJI。
我要感谢我的导师:Markus Wilde 博士、Tiauw Go 博士和 James Brenner 博士,感谢他们在我在佛罗里达理工学院的整个学术生涯中给予我的耐心、指导和支持。如果没有他们的专业知识,这篇论文就不可能完成。我要特别感谢 Wilde 博士,感谢他从大三设计到大四设计一直指导这个项目,并将其变成一个论文项目。这个项目给了我一个成长为工程师的绝佳机会。我还要感谢我的矩阵主管 Jose Nunez 博士,感谢他给一个刚毕业的工程研究生一个机会,并给了我在 NASA KSC 工作的机会。特别感谢我的 NASA 导师:Mike DuPuis 和 Michael Johansen,感谢他们的耐心以及他们在建模和控制方面的丰富知识。当然,我要向 NASA KSC 飞行技术部门的所有人表示感谢。最后,我要感谢我的朋友 James (Jimmy) Byrnes、Andrew Czap、Juliette Bido 和 Charles (Joe) Berry 在本论文的整个过程中给予的支持和投入。我很自豪地说我和他们是同一届的。
A). ................................................................................................................................................................ 63
摘要。构建了一种基于自然交互行为手势的微型旋翼飞行器控制方法。为了实现通过手势控制微型旋翼飞行器的飞行姿态,通过Leap Motion控制器获取手掌平放姿态数据,通过坐标系变换和姿态角变换将数据转换为不同坐标系之间的旋翼飞行器姿态控制命令,并通过无线传输模块与微型旋翼飞行器进行通信,搭建了微型旋翼飞行器控制系统,实现了对旋翼飞行器的上升、悬停、降落、俯仰等飞行动作的控制。在实际实验中,通过不同的手势实现了对微型旋翼飞行器的飞行姿态控制。通过手势控制微型旋翼飞行器更符合自然交互的特点,是人机交互的一种延伸。