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2019 年,兰比监狱 (HMP Ranby) 建立了一个靴子清洁车间,对囚犯的旧工作靴进行消毒、清洁和修理。由于需要购买新靴子,因此在 3,000 英镑的投资中节省了超过 48,000 英镑。其他监狱,包括赫尔监狱 (HMP Hull)、赫威尔监狱 (Hewell)、斯温芬霍尔监狱 (Swinfen Hall)、Highpoint 监狱、利特尔希监狱 (Littlehey) 和林德霍姆监狱 (Lindholme),也在回收和翻新工作靴方面取得了巨大成功。与购买新靴子的成本相比,这为每个监狱节省了数千英镑。2022/23 年,司法部为另外 10 所监狱购买了靴子翻新设备。
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我们打算确定 CD8 T 细胞衍生的 GzmK 是否可以通过最近发现的复合体介导细胞外或细胞内的局部细胞补体活化来诱导滑膜成纤维细胞活化和代谢变化。在目标 1 中,我们询问滑膜成纤维细胞产生的补体成分是否是 GzmK 介导的补体活化的靶标。我们定义了用 IFN 或 TNF 刺激滑膜成纤维细胞后补体的表达、定位和分泌如何变化。然后,我们将确定 GzmK 在哪里引发活性 C3 转化酶的形成——是在细胞外空间、细胞内隔室还是两者兼而有之。在目标 2 中,我们通过确定重组或 CD8 T 细胞衍生的 GzmK 刺激对滑膜成纤维细胞炎症和代谢状态的影响以及这些影响是否由补体介导来定义 GzmK 通过补体活化诱导滑膜成纤维细胞炎症启动的能力。
航母上可用的着陆区在所有六个自由度上处于连续运动状态。航母的滑跃甲板、飞行甲板、船体和上层建筑与迎面而来的风的流场相互作用,从而在航母后方形成湍流。这种“湍流效应”非常危险,过去曾造成过各种事故。为了补充印度理工学院德里分校正在进行的航母环境流体动力学研究工作,本研究调查了滑跃甲板和上层建筑对通用航空母舰 (GAC) 周围流动的影响。进行了计算流体动力学 (CFD) 研究以模拟气流尾流并使用滑跃甲板建立基线。随后,进行了进一步的研究以分析尾流对航母几何形状变化的敏感性。引入滑跃甲板会产生大部分湍流,这是飞行员在进近时在船尾遇到的。通过以各种方式优化滑跃甲板几何形状,可以大大减少湍流。
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传统发电方式正经历重大变革,而可再生能源微电网在能源结构转型中发挥着关键作用。本文研究了基于积分终端和快速积分终端滑模控制的集中式非线性控制器设计,用于以可再生分布式发电机作为主电源、燃料电池 (FC) 作为次电源、电池-超级电容器作为混合储能系统 (HESS) 的混合交直流微电网。首先,建立混合交直流微电网的详细数学模型。然后,设计控制器,主要目标是确保孤岛和并网模式下直流和交流母线电压恒定。在并网模式下,控制器能够为公用电网提供频率支持。之后,利用 Lyapunov 稳定性标准证明了混合交直流微电网的渐近稳定性。然后,通过在 MATLAB/Simulink 上进行仿真来测试所提出的控制方法的性能和鲁棒性,并将结果与滑模控制器和 Lyapunov 重新设计进行比较。最后,进行实时硬件在环测试以验证所提出框架的有效性。
摘要:由于电液举升系统受到流动不稳定性、参数不确定性及不可预测扰动的影响,实现电液举升系统的高精度位置控制具有挑战性。本文提出一种观测器-滑模控制策略来提高拖拉机电液举升系统的控制精度。首先,分析电液举升系统的原理。其次,建立电液举升系统的数学模型,对电液举升系统进行简化,设计观测器,实现对未知系统状态和扰动的实时评估。然后将观测器和滑模控制集成为控制器,以改善系统响应。理论分析表明,该控制器保证执行器在有扰动影响的情况下也能达到期望的控制效果。最后,通过 AMESim–MATLAB 联合仿真和试验研究,将观测器–滑模控制与 PID(比例–积分–微分)控制和滑模控制进行比较。同时,在仿真和试验过程中,采用电液升降系统的对称结构,搭建了耕深模拟系统(液压缸推力的变化模拟耕深值的变化)。结果表明,提出的观测器–滑模控制策略比 PID 控制和滑模控制能够实现更好的位置和压力跟踪以及参数变化的鲁棒性。
大转子疼痛综合征 (GTPS) 被定义为触诊转子周围区域时出现髋部外侧疼痛。疼痛可沿大腿向下辐射至髋部后部,但很少辐射至膝盖远端。以前,疼痛的原因被完全归因于转子滑囊炎。然而,疼痛的来源可能包括转子滑囊、臀中肌和臀小肌腱以及髂胫束。涉及 GTPS 的研究中,MRI 检查显示转子滑囊炎是一种罕见的发现,并且并非单独发现;当发现时,滑囊扩张与臀肌病变共存。2 最近的研究表明,臀肌腱病是髋部外侧疼痛的主要原因。2 GTPS 发病率最高通常发生在 40 至 60 岁之间,女性与男性的比例为 4:1。6
摘要 本文提出了一个综合框架,通过集成二阶滑模控制 (2-SMC) 和基于机器学习和人工智能的先进异常检测和预测系统来提高四旋翼无人机的安全性和可靠性。本文提出了一种新的滑动流形方法,分为两个子系统,用于精确的位置和姿态跟踪,解决了设计四旋翼控制器的挑战。本文还使用 Hurwitz 稳定性分析对滑动流形的非线性系数进行了详细分析。它通过大量的模拟结果证明了所提方法的有效性。为了进一步评估四旋翼的安全性和可靠性,将异常检测和预测系统与位置和姿态跟踪控制相结合。该系统利用机器学习和人工智能技术实时识别和预测异常行为或故障,使四旋翼能够快速有效地应对危急情况。所提出的框架为设计四旋翼无人机的稳健和安全控制器提供了一种有前途的方法。它展示了先进的机器学习和人工智能技术在提高自主系统安全性和可靠性方面的潜力。
