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单臂双峰浆体折射率传感器的理论和实验分析
摘要：在本文中，我们在理论上和实验上都研究了双峰干涉传感器的敏感性，其中干涉发生在两个具有不同特性的等离子模式之间，在同一物理波导中传播。与众所周知的Mach- Zehnder干涉测定法（MZI）传感器相反，我们首次表明双峰传感器的灵敏度与传感面积长度无关。通过将理论应用于组成的铝（AL）等离子条纹波导的集成等离子双峰传感器来验证这一点。使用不同长度的等离子条带进行了数字模拟的一系列这种双峰传感器，证明了所有传感器变体的散装折射率（RI）敏感性，证实了理论上的结果。还通过芯片级RI传感实验对三个制造的SU-8/Al Bimodal传感器进行了芯片级RI传感实验，以50、75和100 µm的血浆传感长度进行了实验验证。发现获得的实验性RI敏感性分别非常接近，等于4464、4386和4362 nm/riU，这证实了感应长度对双峰传感器敏感性没有影响。上述结果减轻了设计和光损失约束，为更紧凑，更强大的传感器铺平了道路，可以在超短声感应长度下实现高灵敏度值。
一种用于机器人臂和刚体的基于量子计算的新算法
1机械工程系，魁北克大学氢和研究所的机械工程系，3351 BOULEVARD DES FORGES，TROIS-RIVIères，QC G8Z 4M3，加拿大，电子邮件，电子邮件：nadjet.zioui@uqqtr.ca 2 Ezzouar，16111年，阿尔及利亚，阿尔及利亚，电子邮件：yousra.mahmoudi@uqtr.ca 3城市液压部，国立液压学院Arbaoui Abdallah，29号，布里达路线29，阿尔及利亚4Véo4Véo项目，Sherbrooke，Sherbrooke，2500 de l'电子邮件：aicha.mahmoudi@usherbrooke.ca 5流程控制实验室，国家理工学院，阿尔及利亚，阿尔及利亚，电子邮件：mohamed.tadjine@g.enp.enp.edu.dz 6工程与科学学院，挪威西部挪威大学应用科学大学，北挪威大学，北北，5063，5063，Email，电子邮件： say.bentouba@hvl.no
低成本外骨骼用于学习野生武器的全臂操纵
人类可以使用手臂的一部分，而除了握住婴儿和闭门的操作，我们称之为全臂操纵。这种方法比仅使用最终效应的典型操作更为复杂。在本文中，我们将这种具有挑战性的场景用作插图，并引入一种新颖的工具包来促进轻松的机器人演示收集以模仿学习，甚至可以在无需物理机器人的情况下在非结构化环境中启用数据收集。
Ampelmann G25 舷梯的动态分析
还在没有风荷载和基准激励的情况下研究了舷梯在运行周期（升降、回转和伸缩）中的振动，随后用于确定 Ampelmann 系统的疲劳寿命。在舷梯伸缩运动过程中，观察到当 T 型臂架分别缩回和伸展时，振动周期减小和增加。根据应力寿命法进行疲劳寿命分析，并使用雨流循环计数法获得应力循环次数。结果表明，Ampelmann 舷梯可承受高达 10 6 次运行循环。然而，需要强调的是，在运行过程中，外部载荷始终存在。因此，舷梯的疲劳寿命将低于预期的运行循环次数。
机器人臂的视觉伺服算法，用于拾取和放置应用
机器人臂是由连接接头连接的链路的移动链组成的设备。电动机经常用于移动每个机器人臂接头。可以在空间中自由移动的最终效应器通常连接到固定的机器人平台的一端。机器人武器可以以速度和精度进行重复操作，远远超过了人类操作员。如今，机器人臂系统在全球范围内广泛使用，以提高行业制造过程的质量和效率。 机器人臂系统的典型应用是组装，绘画，焊接，拾取和放置操作等。 此外，许多行业都采用机器人武器来从事各种工作，例如选择和推杆，绘画和材料处理。 但是，完成这些工作的最具挑战性的问题之一是确定机器人部门最终效力器的目标位置。 有两种分析机器人臂运动的方法：前进和逆运动分析。 基于Visual Servo算法，本研究使用反向运动学来执行挑选和放置操作。 首先，实现了一种对象识别算法来识别要掌握的对象。 然后，避免发生任何障碍的算法。 研究的发现表明，在所有三种算法中都获得了良好的系统性能：首先，对象识别算法，第二，障碍避免算法，最后是基于Visual Servo的挑选和位置操作。 因此，可以得出结论，机器人臂的视觉伺服算法适用于采摘应用。如今，机器人臂系统在全球范围内广泛使用，以提高行业制造过程的质量和效率。机器人臂系统的典型应用是组装，绘画，焊接，拾取和放置操作等。此外，许多行业都采用机器人武器来从事各种工作，例如选择和推杆，绘画和材料处理。但是，完成这些工作的最具挑战性的问题之一是确定机器人部门最终效力器的目标位置。有两种分析机器人臂运动的方法：前进和逆运动分析。基于Visual Servo算法，本研究使用反向运动学来执行挑选和放置操作。首先，实现了一种对象识别算法来识别要掌握的对象。然后，避免发生任何障碍的算法。研究的发现表明，在所有三种算法中都获得了良好的系统性能：首先，对象识别算法，第二，障碍避免算法，最后是基于Visual Servo的挑选和位置操作。因此，可以得出结论，机器人臂的视觉伺服算法适用于采摘应用。
有关智能控制系统的评论论文，以提高机器人臂的速度
新数字世界中创新的快速发展以及信息，通信和网络物理技术的不断增长已经修改了现代制造，尤其是在行业4.0的背景下[1]。许多制造行业都采用许多尖端技术。在制造业中获得吸引力的一项技术是机器人手臂操纵器。该技术的利用旨在提高效率和生产力。性能和生产的增加是由于机器人组的速度和精度提高了[2]。在过去的30年中，机器人在工业，医学，军事领域和农业中越来越广泛使用[3]。目前，对在农业中使用机器人和自动化技术的使用进行了许多研究，包括种植，喷涂，监测，播种，养育和收获是迈向农业工业化的重要步骤。自动收获机器人技术已成为数字农业最重要的关键部分之一[4]。用一贯的自动化过程代替耗时和劳动密集型的手动采摘任务将导致人类劳累的减少，最终提高了现场生产率。可以通过利用机器人收割来实现这一目标，该机器人收获涵盖了机器人臂，机制和软件系统。尽管如此，如果控制策略的设计不足，则可能导致农业生产损失。[5]。来自世界各地的研究人员已经对不同的蔬菜和水果进行机器人采摘进行了许多研究，例如番茄采摘机器人，草莓拾取机器人，西瓜拾取机器人和莴苣拾取机器人[6]。与采摘机形成鲜明对比的是，这些采摘机器人更加自动化和更聪明。他们已经完成了挑选目标的基本过程，使人们摆脱了繁重的劳动。尽管如此，我们需要智能控制和智能算法来加快机器人的臂，以高精度地收获农作物。本文详细概述了与收获操作器控制问题有关的过去和当前研究。本文的目的是了解控制系统的方法以及通过确定已采取的措施来提出创新控制方法来弥合本文已发表文献中观察到的知识差距的方法，从而将其分为三个主要部分。第一部分集中于农业收获机器人；第二部分是关于深度学习和视觉控制，第三部分是关于运动计划（运动计划）。概述了世界面临的几个挑战，包括COVID-19大流行，人口增长，气候变化和减少粮食生产，这是世界面临的几个挑战。在大流行期间，粮食生产的设施停止了生产，导致世界部分地区的恐慌。尽管令人担忧，但通过提供解决方案的科学技术进步可以减轻许多担忧，尤其是粮食不安全。人口增长进一步加剧了这种粮食不安全问题，在2050年需要将粮食生产增加一倍，以养活世界上100亿的人口。传感器技术，自动化和机器人技术在技术上都在发展[7]。随着智能制造的持续开发以及机器人的不断扩展应用，机器人在越来越复杂的环境中部署，机器人的性能要求变得越来越
校准高能暗物质搜索氙气后臂的闪烁和电离响应
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带有Mako机器人臂辅助总膝关节置换术的陷阱
摘要：与手动总膝关节置换术相比，机器人臂辅助的总膝关节置换术（Ratka）最小化植入物比对的偏差可最大程度地使植入物的偏差在植入物位置上获得优异的精度。在这篇全面的评论中，我们介绍并分类了该程序的局限性和陷阱，我们还提供了避免每个限制的建议。主要的外科医生相关的局限性包括长时间的操作持续时间，检查点和销钉的插入松散，错误的注册和映射以及对骨切割过程中软组织的损害。与系统相关的问题包括由于振动，手术室的规格和电源的规格而导致的锯切中断，系统的高成本以及由于额外植入物而导致的每个操作的成本，无法使用系统的各种假体，各种无线连接，系统的组件之间的无线连接中断，该组件之间的六个关节设备之间的六个设备之间的无线连接。为了规避此手术程序中的潜在挑战，必须拥有足够的经验并接受全面的培训。在整个操作中保持对其他植入物的持续意识，并确定保存软组织的意义至关重要。在某些情况下，对系统及其固有的约束的深刻理解也可能是关键的。
贝克对讲系统安装在第 1000 架 EC135 飞机上
他继续说道：“机组资源管理培训强调飞行员、机组人员和管制员之间的沟通对于避免人为失误和后续事故至关重要。由于口头交流，航空通信总是容易受到性能限制的影响；因此，清晰的音频系统质量对航空安全至关重要。操作员必须能够在飞行的所有阶段进行有效沟通。DVCS 6100 数字音频对讲系统满足音频系统质量和可靠性的最高要求，从而提高安全性。”
224 条生命 116 亿美元 186 架飞机 - GlobalSecurity.org
2013 年至 2018 年间，美国发生了 6,000 多起非战斗军事航空事故。这些事故发生在训练或例行行动期间。它们夺走了 198 名军人和平民的生命，给国家造成了超过 94.1 亿美元的损失，包括 157 架飞机被毁。美国国会于 2019 年成立了国家军事航空安全委员会，以审查事故发生率和原因并提出改善航空安全的方法。在该委员会进行研究期间，军事航空事故又造成 26 人死亡、29 架飞机损毁和 22.5 亿美元的损失。七位委员在军事行动、国防政策、飞机制造和航空安全方面有着不同的个人经历。我们共同致力于拯救生命并提高各军种航空部队的战备水平。在美国空军退役少将格雷戈里·A·费斯特 (Gregory A. Feest) 领导的专职工作人员的支持下，该委员会审查了 2013 年至 2018 年的军事航空事故报告，查阅了以前的研究，采访了军事和商业航空安全专家，并与各军种航空部队的军人会面。我们访问了 200 多个与航空相关的军事和民用组织，涉及各种任务和飞机，与数千名各级航空专业人士会面。在非归因市政厅