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驾驶舱运动系统 (FDMS) - CANDIS PDF 服务
简介 飞行甲板运动系统 (FDMS) 是一种主动操作员指导系统，用于在公海降落直升机时协助船上着陆安全官 (LSO)。使用现有系统和程序，直升机飞行员和 LSO 始终能够成功识别船舶横摇运动是否在安全着陆的“限制范围内”，但无法可靠地识别船舶垂直运动是否在限制范围内。FDMS 的主要功能是提供“静止期指示器”(QPI)，用于识别船舶运动是否在限制范围内以及是否不在限制范围内。 结果 本报告详细记录了 FDMS 操作概念和系统参数，以建立工程规范。讨论了重要的新概念，包括如何实时量化静止期，以及哪些系统功能可用于警告操作员有关当前船舶运动的操作限制。描述了系统组件位置，并总结了操作模式。讨论了所需船舶运动参数的获取和计算，并描述了定义合适运动标准的程序。意义 提倡发展 FDMS 的主要原因是提高操作安全性和效率，但它也将为 CF 舰船上现有的许多问题提供解决方案。FDMS 将消除目前对城市级船舶运动“操作范围”的人为限制
机载监视雷达的空时自适应处理
为了概念清晰，图 70.1 中的 STAP 配置将可能集成的孔径分为两部分：最有可能由雷达发射器共享的主孔径，以及用于抑制宽带噪声干扰器 (WNJ) 的空间分布通道辅助阵列。为方便讨论，假设主孔径具有 N c 列元件，列间距等于半波长，每列中的元件组合在一起以产生预先设计的非自适应仰角波束模式。主孔径的大小（就系统所选波长而言）是一个重要的系统参数，通常由系统规范确定，包括所需的发射器功率孔径乘积以及方位角分辨率。典型的孔径尺寸范围从某些短程雷达的几个波长到某些机载预警系统的 60 多个波长。模拟波束形成网络将主孔径的 N c 列组合起来以产生 N s 个接收器通道，这些通道的输出被数字化以供进一步处理。需要注意的是，[ 1 ] 中提出的最早的 STAP 方法，即所谓的“元素空间”方法，是图 70.1 中 N s = N c 的特例。模拟波束形成器的设计会影响
低SNR环境中卫星跟踪算法的性能分析
处理多个帧的算法对于在较大范围搜索中识别昏暗的卫星信号和轨道运动至关重要。检测方法之前，要查看具有目标信号并将所有帧数据提供给跟踪器的多个图像，并将检测决策延迟直至形成轨道。本文旨在通过对所有帧进行二项式决策规则进行建模，以估算低SNR跟踪算法的性能。作为系统设计分析的一部分，有必要根据各种参数来预测搜索的性能，例如光圈，传输，检测器灵敏度，帧数，最小可检测的目标大小，衰减和其他因素。这些搜索算法的性能可以由Monte Carle（MC）模拟确定，该模拟需要许多迭代来创建表来描述预期的系统性能。不幸的是，当系统参数和目标特性变化导致任务延迟时，这些基于MC的预测可能需要大量返工。这项工作旨在描述一个分析表达式，以描述场景的预期检测和虚假警报性能，该表达式将允许在太空域名（SDA）任务中观察平台的搜索和收集任务。另外，分析表达可以直接通过对结果的主动性理解并更好地理解任何操作异常。
LD5204 技术手册.pdf
1.高精度模拟数字转换器（最大 550,000 个内部计数）。2.前面板带有 6 位数字、7 段、红色 LED（20 毫米）和 8 个报警器（LD 5204）或 6 位数字、7 段、黑色 LCD 显示屏（16 毫米）和 5 个报警器（LD 5206）8 个带触觉反馈的薄膜按键。3.用于系统参数和校准数据的非易失性存储器。4.用于存储 10,000 个重量的非易失性存储器（电子计数卷或 Alibi 存储器）。5.串行端口 RS232C 适配器用于在串行打印机或主机上打印称重数据。6.2 个设定点 24VDC/100mA 光电隔离和 1 个光电隔离输入。7.微控制器技术允许仪器在软件中执行所有测量功能、操作员输入输出、自动控制和称重系统操作所需的序列。8.通过引导键盘操作完成单位设置，使其能够适应操作环境和系统要求。9.提供可查看或打印的累加器和计数器。10.设置中可选择多种打印格式。11.标准软件中还提供了件数计数功能，可选择的样本大小也包含在内。
通过综合有机兰金循环 - 逆渗透系统优化太阳能收获：技术 - 经济分析
摘要：当涉及到中小型范围的海水脱盐时，由太阳能提供动力的有机兰氨酸周期（ORC）是当前可用的最能量 - 能量的技术。已经开发了各种太阳能技术来捕获和吸收太阳能。其中，抛物线槽收集器（PTC）已成为一个低成本的太阳能热收集器，其运营寿命很长。本研究分别研究了使用Dowtherm A和甲苯作为太阳周期和兽人周期的工作流体的PTC驱动ORC的热力学性能和经济参数。热经济多目标优化和决策技术用于评估系统的性能。分析了四个关键参数，以至于它们对充电效率和总小时成本的影响。使用TOPSIS决策，可以识别出Pareto Frontier的最佳解决方案，其兽人充电效率为30.39％，每小时总成本为39.38 US $/h。系统参数包括137.7 m 3/h的淡水质量，总输出净功率为577.9 kJ/kg，区域加热供应量为1074 kJ/kg。成本分析表明，太阳能收集器约占每小时总成本的68％，为26.77 us $/h，其次是涡轮机，热电发生器和反渗透（RO）单元。
自适应和安全认证的深钢筋学习...
随着基于逆变器的可再生能源的渗透，深厚的增强学习（DRL）被认为是实现实时和自主控制的最有前途的解决方案之一，以实现未来的碳中性动力系统。尤其是对基于DRL的频率控制方法进行了广泛的研究，以克服基于模型的方法的局限性，例如大型系统的计算成本和可扩展性。尽管如此，基于DRL的频率控制方法的现实实施面临以下乐趣的挑战：1）在学习和决策过程中的安全保证； 2）针对动态系统操作条件的适应性。到此为止，这是提出适应性和安全认证的DRL（ADAPSAFE）算法的第一份用于频率控制的算法，以模拟上述挑战。在特殊的情况下，一种新型的自我调整控制屏障功能旨在积极补偿各种安全性限制下不安全的频率控制策略，从而实现了瓜兰安全性。此外，元提高学习的概念旨在显着增强其在非平稳电源系统环境中的适应性，而无需牺牲安全成本。实验是根据GB 2030功率系统进行的，结果表明，所提出的Adapsafe在训练和测试阶段的保证安全性方面表现出卓越的性能，以及其对系统参数动力学变化的相当适应性。
通过确定性生成的光子图状态启用的量子中继器的性能分析
通过将逻辑Qubits编码为特定类型的光子图状态，人们可以实现Quanth-tum中继器，从而使快速的纠缠分布率接近经典连接。但是，这些光子图状态的产生需要使用基于线性光学器件的传统方法来启动的源头。克服了这一挑战，已经提出了许多新方案，这些方案采用量子发射器来终止生成光子图状态。尽管这些方案有可能显着降低资源成本，但缺乏不同编码和不同产生方案之间的中继器演奏的系统比较。在这里，我们基于两个不同的图状态，即树图状态和中继器图状态。对于两种状态，我们比较了两个生成方案之间的性能，一个基于与辅助物质量子位耦合的单个量子发射器，另一个基于一个基于单个量子发射器与延迟反馈相关的单个量子发射器。我们在不同的系统参数上识别数值最佳方案。我们的分析提供了有关基于图形状态的量子中继器的生成方案的定义的明确指南，并提出了对不同方案的实验实现实验实现的要求。
突触分子通信的化学主方程模型
摘要 - 在突触分子通信中，神经递质（NTS）激活突触后受体（NTS），由随机反应扩散过程控制，因此固有地随机。目前尚不完全了解这种随机性如何影响目标细胞中的下游信号传导，最终是神经计算和学习。反应扩散过程的统计表征很难，因为NTS和受体的可逆双分子反应使系统非线性。因此，突触裂缝中受体占用率的现有模型取决于简化的假设和近似值，从而限制其实际适用性。在这项工作中，我们提出了一个新型的统计模型，以根据化学主方程（CME）来控制突触信号传递的反应扩散过程。我们展示了如何通过基于随机粒子的计算机模拟（PBSS）来计算CME效率并验证所获得的结果的准确性。此外，我们将提出的模型与文献中提出的两个基准模型进行了比较，并表明与PBS相比，它提供了更准确的结果。最后，提出的模型用于研究系统参数对NTS和受体结合事件之间统计依赖性的影响。总而言之，提出的模型为朝着突触信号传输的完整统计表征提供了一步。
结合电动汽车和电容式储能技术的不同混合传统和可再生能源系统的负载频率稳定
维持发电和需求之间的电力平衡被普遍认为是将系统频率保持在合理范围内的关键。这对于基于可再生能源的混合动力系统 (HPS) 尤其重要，因为此类系统更容易发生中断。本文提出了一种著名的改进型“分数阶比例积分双导数 (FOPIDD2) 控制器”作为创新型 HPS 控制器，以克服这些障碍。推荐的控制方法已在风能、再热热能、太阳能和水力发电以及电容式储能和电动汽车等电力系统中得到验证。通过将改进后的控制器与常规 FOPID、PID 和 PIDD2 控制器进行比较，可以评估其性能。此外，使用新设计的算法术语鱿鱼游戏优化器 (SGO) 优化了新构建的 FOPIDD2 控制器的增益。将控制器的性能与灰狼优化器 (GWO) 和水母搜索优化等基准进行了比较。通过比较最大频率下冲/过冲和稳定时间等性能特征，SGO-FOPIDD2 控制器优于其他技术。分析并验证了所提出的 SGO 优化 FOPIDD2 控制器在各种负载场景和情况下承受电力系统参数不确定性影响的能力。结果表明，无需任何复杂设计，新控制器就可以稳定工作并以适当的控制器系数调节频率。
有效识别用于建模高维大脑动力学
摘要 - 系统识别为表征和控制复杂系统的表征带来了重要的瓶颈。当系统状态和参数都无法直接访问时，这是最大的，导致双重估计问题。当前解决此类问题的方法在Net Works中经常发生的多参数系统的扩展能力受到限制。在当前工作中，我们提出了一种新的计算有效方法来处理大型双重估计问题。在这项工作中，我们得出了预测错误方法的分析后传播梯度，该方法可以有效，准确地识别大型系统。PEM方法包括将状态估计直接整合到双重优化目标中，仅在未知系统参数方面留下可区分的成本/错误函数，我们使用数值梯度/HESSIAN方法求解。直觉，此方法包括求解生成最精确状态估计器（扩展/cubature Kalman滤波器）的参数。我们证明，尽管复杂性较低，但在状态和参数估计中至少与关节Kalman过滤器（Excent/Unnesped/Cubature）和期望最大化一样准确。我们通过从人类磁脑摄影（MEG）数据中反转解剖学的个性化脑模型来证明我们的实用性。