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考虑网络重构的城市电网储能系统多阶段双层规划模型
可再生能源 (RES) 的大规模接入和负荷的快速发展导致城市电网 (UPG) 频繁出现输电拥塞。输电系统运营商通常执行高压配电网 (HVDN) 重构以缓解输电拥塞。然而，由于负荷和可再生能源变化很快，HVDN 重构可能会频繁进行。这可能会造成严重的安全问题。储能系统 (ESS) 为缓解输电拥塞提供了一种有效的方法。如果储能系统安装和操作得当，只需进行少量的 HVDN 重构即可缓解 UPG 的输电拥塞。因此，本研究提出了一个用于储能系统优化配置的多阶段双层规划模型。上层模型旨在最大化 HVDN 的年综合收益，下层模型则侧重于最小化运营成本。在实际测试系统上进行的仿真结果验证了所提出的方法在缓解传输拥塞的同时具有降低投资和运营成本的巨大潜力。
基于降级轨迹和多个线性恢复的坐标重新配置的锂离子电池的剩余使用寿命预后
锂电池已被广泛用作新能量，以应对环境和能量的压力。锂离子电池的剩余使用寿命（RUL）的预后已经变得更加关键。方便的电池寿命预测允许早期发现性能定义，以帮助迅速维护电池系统。本文提出了一个基于降解轨迹和多个线性回归的坐标重新构造的锂离子电池的RUL预后模型。首先，使用新的采样规则来重新配置新电池的退化数据的坐标和截短的类似电池。然后，使用重新配置数据建立了相似和新的锂离子电池之间的关系。此外，通过考虑时间变化因素的影响，建立了基于降级轨迹和多线性回归的坐标重新配置和多线性回归的新的RUL预后模型，该模型可以通过小样本数据来提高预测准确性，并有效地减少产品开发时间和成本。
MIT 开放存取文章部署策略......
随着太空民主化的兴起，地球观测 (EO) 图像对各行各业来说变得越来越重要。然而，构建能够实现持续高质量全球覆盖的星座仍然困难且成本高昂。将卫星星座重新配置到不同的轨道平面以改变其观测性能传统上是一个燃料密集型过程。可重构星座 (ReCon) 的概念考虑了在进行燃料效率高的机动以改变卫星地面轨道时的 퐽 2 扰动效应。与不可重构星座相比，ReCon 通过减少按需对给定地面事件进行重复观测所需的卫星数量，降低了高重访频率、高质量分辨率、EO 星座的成本。本文首先探讨了 ReCon 性能对重构需求、设计成本和图像价值的不确定性的敏感性。敏感性分析表明，在需求极低的情况下，ReCon 无法提供具有成本效益的解决方案（就每美元花费所响应的事件而言）。在需求高的情况下，ReCon 根本无法满足需求。对一系列需求情景的蒙特卡罗分析表明，使用分阶段部署 ReCon 为应对 EO 图像需求的不确定性提供了一种灵活、具有成本效益的解决方案。通过分阶段部署将发射成本推迟到未来，不仅可以为星座设计提供灵活性，而且还允许设计人员利用持续降低发射成本和增加发射机会的机会。分阶段部署星座还可以使卫星技术随着时间的推移而发展，从而有助于捕获更高价值的图像并进一步增强 ReCon 的功能。实施分阶段部署更多卫星的选项使 ReCon 能够更好地应对太空资产需求的不确定性。
机载振动监测系统/HUMS
*使用内部跳线选择可重新配置选项。总数取决于跳线配置。** 提供的规格适用于 RECON 标准配置。RECON 可扩展且模块化，因此可以扩展到 48 个以上的加速度计通道（其他规格相应扩展）或缩小以根据需要减轻重量和降低成本。
庞巴迪挑战者 605 - Global Jet
超宽 22 英寸客舱座椅、电动窗帘、碳纤维 PSU 扶手和桌板、客舱座椅覆盖黑色 Edelman 皮革，配红色 Alcantara 内饰，Recon Black Ebony 客舱饰面
22可重构语义的可重构框架...
深度学习（DL）为实现航天器的自治，板载分析和智能应用程序提供了新的机会。然而，DL应用在计算密集型上，并且在辐射硬化（RAD-HARD）的处理器上通常不可行，传统上可以利用其商业商业现成的计算能力的一部分。商业FPGA和系统 - 芯片具有许多建筑优势，并提供了计算功能，以实现板载DL应用程序；但是，这些设备非常容易受到辐射诱导的单事件效率（SEE）的影响，可降低DL应用的可靠性。在本文中，我们提出了可重新配置的Convnet（Recon），这是可靠，高性能的语义分割的可重新配置加速框架。在侦察中，我们提出了选择性和自适应方法，以实现有效的方法，请参见缓解。在我们的选择性方法中，控制流部分受到三型冗余的有选择性保护，以最大程度地减少倾斜诱导的悬挂，并且在我们的自适应方法中，使用部分重新配置来调整数据流零件的缓解，以响应动态辐射环境。组合，这两种方法都使侦察能够最大程度地提高系统可行性，但要受到任务可用性约束。我们执行断层注射和中子照射，以观察侦察和使用可靠性建模的敏感性，以评估各种轨道案例研究中的侦察，以证明与静态方法相比，性能和能量效率的性能提高了1.5-3.0倍。
CMF 74 进度表
训练 最合格的人员如下： SSG：技术护航（L3）、BCT 的 CBRN 侦察（L6）、CBRN 响应者（R）、跳伞者（P）、空中突击（2B）、游骑兵（G）、MRT、SHARP、EOL、战斗参谋士官（2S） SFC：技术护航（L3）、BCT 的 CBRN 侦察（L6）、CBRN 响应者（R）、跳伞者（P）、空中突击（2B）、游骑兵（G）、MRT、EOA、战斗参谋士官（2S） MSG：技术护航（L3）、BCT 的 CBRN 侦察（L6）、CBRN 响应者（R）、跳伞者（P）、空中突击（2B）、游骑兵（G）、MRT、战斗参谋士官（2S） CSM/SGM：不适用
通过交替循环的完美匹配的最短重新配置
组合重新构造是一个基础研究主题，它阐明了组合（搜索）问题的解决方案空间，并连接了各种概念，例如优化，计数，枚举和采样。以其一般形式，组合重新配置与组合问题的配置空间的特性有关。组合问题的配置空间通常表示为图形，但其大小通常在实例大小中指数。因此，组合重新配置上的算法问题并不是微不足道的，需要新颖的工具才能解决。有关最近的调查，请参见[11，7]。在组合重新配置的研究中遇到了两个基本问题。第一个问题询问在配置空间中两个给定解之间的路径，即两种溶液的可达性。第二个问题询问是否存在两个给定解决方案之间的路径的最短长度。第二个问题通常称为最短的重新构造问题。在本文中，我们重点介绍了对匹配的发现问题，即独立边缘的集合。有几种定义配对的配置空间的方法，其中一些已经在文献中进行了研究[8、9、6、3、2]。我们将在第1.1节中解释它们。我们研究了另一个配对的配置空间，我们称之为交替的路径/循环模型。该模型是由匹配多型匹配的邻接动机，我们将很快看到。参见图1作为示例。在模型中，我们给出了一个未方向且未加权的图G，还有一个整数k≥0。配置空间的顶点集由g的匹配至少至少k组成。G中的两个匹配M和N在配置空间中相邻，并且仅当它们的对称差异M n：=（M n）\（M n）\（M n）是单个路径或循环时。特别是我们对k = |的情况感兴趣。 V（g）| / 2，即完美匹配的重新配置。在这种情况下，模型被简化为交替的循环模型，因为M△N不能有路径。在交替循环模型下，两个完美匹配的可达到性是微不足道的：答案总是肯定的。这是因为两个完美匹配的对称差异总是由顶点 - 局部循环组成。因此，我们专注于交替循环模型下的最短完美匹配重新配置。
配备升降副翼的小型无人机的故障检测和基本飞行中重新配置
摘要：本文介绍了配备两个升降副翼和一个电动机的小型无人机的飞行故障检测和基本重构。考虑的故障场景是直线平飞期间一个控制面卡在给定位置。故障检测采用多模型自适应估计解决，考虑无故障和故障（左或右表面卡住）系统模型。基本重构是为了稳定飞行免受大气干扰，在横向通道中应用剩余表面，并采用总能量控制概念将空速和高度保持在纵向通道中可接受的限度之间。在软件在环仿真中，故障检测和重构取得了令人满意的结果。
联合中级部队能力办公室 (JIFCO)
信息空间协同的优势 ✓ 为合作伙伴和盟友提供低风险工具 ✓ 在不升级的情况下对对手施加机会成本 ✓ 在整个竞争过程中保持信息空间的可信度 ✓ 扩大各级领导层的决策时间和空间 ✓ 允许作战人员在远距离确定意图 ✓ 在有争议的环境中促进后勤行动 ✓ 在武装冲突级别以下实现决定性的侦察/反侦察行动