复杂的机械系统通常由于能量耗散机制,材料本构关系或几何/连通性机制中存在非线性而表现出强烈的非线性行为。这些系统的数值建模导致具有潜在拉格朗日结构的非线性全阶模型。这项工作提出了一种通过结构化的机器学习来增强Lagrangian运算符推理方法,以学习非线性机械系统的非线性降低阶模型(ROM)。这种两步方法首先通过拉格朗日操作员推断学习了最合适的线性拉格朗日ROM,然后提出了一种具有结构的机器学习方法,以学习减少空间中的非线性。所提出的方法可以完全从数据中学习具有结构性的非线性ROM,这与现有的操作员推理方法需要了解非线性术语的数学形式。从机器学习的角度来看,它通过提供知情的先验(即线性Lagrangian ROM结构)来加速培训结构的神经网络,并通过在减少空间上运行来降低网络培训的计算成本。该方法首先在两个模拟示例中证明:保守的非线性棒模型和具有非线性内部阻尼的二维非线性膜。最后,该方法在实验数据集中证明了该方法,该数据集由从圈接头束结构中获得的数字图像相关测量值组成,从中可以从中获得预测模型,该模型可以准确地捕获幅度依赖性频率和阻尼特性。数值结果表明,所提出的方法产生可概括的非线性ROM,这些ROM表现出有界的能量误差,可靠地捕获非线性特征,并在训练数据制度之外提供准确的长期预测。
人类操作员是稳定、安全的电力系统不可或缺的一部分。虽然人们越来越关注自动化改进,但理解和培训人类操作员的重要性可能被低估了。本文讨论了一个通过评估人类相对于使用最优控制理论确定的参考操作员模型的表现来增强操作员培训计划的项目。除了建立一个简单的基于计算机的操作员工作站以供将来培训之外,本文还介绍了人在环电力系统实验的最优控制响应设计方法。介绍了整个系统模型。将最优控制器综合方法应用于模型系统并设计最优控制器。然后将最优控制器的性能与人类受试者的性能进行比较。
- 假设承包商有一台浮动液压基座式起重机——目前没有经认可的机构对浮动起重机进行测试。因此,如果操作员想要获得选项 1 认证,则他们将参加最能代表该设备的书面/实践考试——他将参加将要操作的 TLL 或 TSS(取决于具体设备)。一旦他成功通过了此类设备的书面和实践考试(将在陆地起重机上以陆基模式进行),雇主仍需要指定他为该浮动起重机的合格操作员——这意味着他们知道他可以成功/安全地操作该浮动起重机。雇主可能希望提供进一步的实践培训和该设备的实际操作测试,以确保他确实能够安全操作。然后,雇主将该操作员指定为该特定类型和等级设备的指定、合格/认证操作员。
IC20 离子色谱仪使用电导率检测进行等度离子分析。IC20 在单个仪器中集成了泵和检测器功能。基于微处理器的双活塞变速输送系统以精确控制的流速泵送洗脱液。IC20 电子设备可对液相和离子色谱中的离子分析物进行灵敏、准确的检测和定量分析。这对于缺乏紫外发色团且无法通过紫外吸光度以足够灵敏度测定的分析物尤其有用。数字信号处理器 (DSP) 可高速控制泵流量和压力。
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摘要:本文的目的是分析自主海洋系统运行中的主要实时风险,这些风险来自不同的自主性水平 (LoA)。高可靠性管理 (HRM) 是一种成熟的框架,用于评估复杂基础设施中实时操作员的表现。在本文中,该框架应用于代表不同用途和自主性水平的两种情况:一种是专注于遥控机器人 (ROV) 和海底干预的海洋水下机器人,另一种是解决带有动态定位 (DP) 系统的复杂海洋水面舰艇的操作。通常,自主系统与无人系统相关联,但一些载人系统(例如,具有复杂自动化和 DP 系统的船舶)具有可以被描述为自主的特定控制功能。本文重点介绍具有不同自主性水平和重大危险潜力的有人和无人系统。最重要的研究结果是确定了跨两个或三个 LoA 的多种不同运营状态,每种运营状态都有明显不同的风险需要实时管理。HRM 框架的应用凸显了在开发下一代自主海洋系统时实现可靠的操作员控制和在线风险管理的重要性。
本月 TPO 的“我的话”专栏是关于将精益方法应用于废水处理的。有时,当这些事情出现时,人们会忍不住将其视为最新的时尚。任何在组织中工作过一段时间的人都会看到,口号和带有巧妙名称的倡议来来去去。它们会一直持续到管理层失去兴趣,或者直到经理或主管离开,新经理或主管上任。因此,对于一位经验丰富的老手来说,诱惑就是随波逐流,坚持下去。像精益这样的方法则不同。它们不是昙花一现。它们是经过实践检验的流程,为许多类型的组织创造了奇迹。事实上,它们更像经过验证的外科手术,而不是管理时尚。如果您怀疑精益是否有效,只需记住一个词:丰田。除了最近出现的油门踏板问题外,丰田多年来一直被公认为制造质量和效率的典范。丰田是精益的发源地。