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科学SQP（2024-25）X类（科学086）
（i）“ Keerthi认为替代反应发生在饱和的碳氢化合物中，相反，克里希认为，它发生在不饱和的碳氢化合物中。”通过有效的理由是正确的，谁的思维是正确的。（ii）“甲烷和丙烷及其异构体被用作燃料”评论。绘制丙烷立即下部同源物的电子点结构。给出给定同源系列的同源物的任何两个特征。（iii）氧气和乙烯的混合物被燃烧用于焊接。您能预测为什么不使用Ethyne和空气的混合物吗？
翻转芯片集成超导量子处理器
在通往易断层量子计算的道路上 - 这是由解决量子化学，材料和优化等领域中棘手的计算问题的前景所激发的 - 一个关键挑战是扩大量子信息的数量（Qubits），量子计算机可以托管量的量子，同时又不降级其性能。为此，由于其灵活的设计，与微芯片制造工艺的兼容性以及由市售设备生成的微波处理，超导量子处理器（SQP）具有其优势。本文是SQPS可伸缩性的证明。通过采用用于半导体制造的3维集成技术，与单芯片结构可以容纳的较小数量相比，平流芯片集成的SQP可以托管数十至数百个量子位。本文的第一部分展示了我们如何转移SQP的各个组件的设计 - Qubits，耦合器，读取谐振器和Purcell过滤器（同时维持良好的Qubit相干性和高控制和高度遵守的效果，并使用其他制造工艺）保持了良好的Qubit chip体系结构。我们特别注意InterChip间距，这是在平流芯片体系结构中引入的附加设计参数，该参数对SQP的参数可预测性和性能具有很大影响。论文的第二部分展示了我们如何使用这些单独的组件来设计缩放的SQP。从参数设计到布局的多Qubit SQP的设计工作流已经详细详细阐述。这项工作流量导致了25 Q量的片芯片集成的SQP，而不会降低量子轴相干性和门的性能，进一步证明了流质芯片集成的SQP的可扩展性。我们通过引入基于共形映射技术的超导谐振器的分析设计方法加快了这项设计工作的速度，我们将其用于设计读取谐振器，其参数不受Interchip间距的变化影响。
教育工作经验
•为女武神类人生物开发了一种最先进的运动学模型预测控制器（MPC）。•分析和开发的软件工具，可以用闭合运动环的踝关节机理的设计进行参数化，以优化工作区和扭矩速度配置文件。正在准备研究论文。•创建了机械设计工具，以量化设计NASA的下一代BIPED的性能要求。•使用Unity开发了最先进的虚拟现实（VR）接口，用于低延迟，对Valkyrie的高通量控制作为UI/UX，网络和端到端系统集成的唯一软件工程师。优化的代码，用于点云处理性能，引导库以启用使用ZEDM传感器的远程混合真实性（MR），并强大的基于ROS＃的网络协议。•开发了用于系统识别机器人链接惯性的工具，用于准确的乌尔德构建和频率响应工具，可针对基线和调整串联弹性执行器的低级控制器，以适用于下一代。NASA太空技术研究员（NSTRF） @ NASA Johnson太空中心2015年8月 - 2020年5月•通过学习具有神经网络分类器的Loculanipulability区域，开发了一种新型的人形生物的移动操纵方法，并执行一种快速加权的方法，以解决第二秒的运动计划。 •开发了各种技术，用于使用基于顺序的二次编程（SQP）的方法，路径计划算法以及投射基于全体身体控制技术的方法，以及使用顺序二次编程方法（SQP）的方法（SQP）方法来解决单方面和非线性限制的非线性动力学问题和非线性约束。NASA太空技术研究员（NSTRF） @ NASA Johnson太空中心2015年8月 - 2020年5月•通过学习具有神经网络分类器的Loculanipulability区域，开发了一种新型的人形生物的移动操纵方法，并执行一种快速加权的方法，以解决第二秒的运动计划。•开发了各种技术，用于使用基于顺序的二次编程（SQP）的方法，路径计划算法以及投射基于全体身体控制技术的方法，以及使用顺序二次编程方法（SQP）的方法（SQP）方法来解决单方面和非线性限制的非线性动力学问题和非线性约束。•对女武神机器人的串联弹性执行器（SEA）的热性质进行了特征，该特性用于开发新型的热恢复程序。•使用ROS，PCL和Scikit-Learn的3D激光点云数据中的人类进行了监督学习。NASA Pathways Intern（ER4-机器人系统技术分支） @ NASA Johnson航天中心2018年8月 - 2018年5月 - 2019年5月
II。对治疗效果的敏感性-Lirias
在过去的几十年中迅速开发了用于解决最佳控制问题的多种拍摄方法，并被广泛认为是加快优化过程的有希望的方向。在这里，我们根据顺序二次编程（SQP）方法提出和分析了一种新的多重拍摄算法，该方法适用于由大规模时间依赖性的部分di ff构成方程（PDES）控制的最佳控制问题。我们研究了KKT矩阵的结构，并通过预处理的共轭梯度算法求解大规模的KKT系统。提出了一个简化的块Schur补体预处理程序，该预处理允许在时间域中进行该方法并行化。首先对所提出的算法进行了验证，该算法是针对由Nagumo方程约束的最佳控制问题的验证。结果表明，对于多种射击方法，可以通过适当的起始猜测和匹配条件的缩放来实现相当大的加速度。我们进一步将提出的算法应用于由Navier-Stokes方程控制的二维速度跟踪问题。，我们发现算法的加速度最高为12，而最多可在50张射击窗口中进行单次射击。我们还将结果与较早的工作进行了比较，该结果使用增强的拉格朗日算法而不是SQP，在大多数情况下显示了SQP方法的更好性能。
用于大规模PDE约束最佳控制问题的基于SQP的多个拍摄算法日记预备-Lirias
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II。对治疗效果的敏感性-Lirias 用于大规模PDE约束最佳控制问题的基于SQP的多个拍摄算法 日记预备-Lirias
1 Department of Clinical Research, Sheppard Pratt Health System, Baltimore, MD, USA 2 Departments of Psychiatry and Radiology, Columbia University, New York, NY, USA 3 LivaNova USA PLC, Minneapolis, MN, USA 4 LivaNova PLC, Milan, Italy 5 Jazz Pharmaceuticals PLC, Milan, Italy 6 LivaNova USA PLC, Houston, TX, USA 7七国华盛顿大学，美国密苏里州圣路易斯的华盛顿大学，美国8个精神病学，鲁文脑研究所，鲁文脑学院，大学精神病学中心Ku Leuven，医学院，Ku Leuven，卢文，比利时9号，卢芬，9号，伦敦伦敦伦敦市伦敦市伦敦市伦敦国王伦敦市伦敦市伦敦市伦敦市伦敦市伦敦市伦敦市伦敦市伦敦市伦敦国王伦敦市伦敦市伦敦国王伦敦市伦敦国王伦敦国王伦敦市， NHS Foundation Trust, Beckenham, UK 11 Northern Centre for Mood Disorders, Translational and Clinical Research Institute, Newcastle University, Newcastle upon Tyne, UK 12 Regional Affective Disorders Service, Cumbria, Northumberland, Tyne and Wear NHS Foundation Trust, Newcastle upon Tyne, UK 13 Duke-NUS Medical School, National University of Singapore, Singapore 14 Department of Psychiatry & Behavioral Sciences, Duke美国北卡罗来纳州达勒姆大学
退化建模和剩余使用寿命预测...
退化建模和剩余使用寿命 (RUL) 预测对于航空发动机的预测和健康管理至关重要。虽然已经引入了基于模型的方法来预测航空发动机的 RUL，但很少有关于使用新型数据驱动预测建模方法估计航空发动机 RUL 的研究报道。本研究的目的是介绍一种基于集成学习的预测方法来建模由于磨损而导致的指数退化过程以及预测航空发动机的 RUL。集成学习算法结合了多个基学习器，包括随机森林 (RF)、分类和回归树 (CART)、循环神经网络 (RNN)、自回归 (AR) 模型、基于自适应网络的模糊推理系统 (ANFIS)、相关向量机 (RVM) 和弹性网络 (EN)，以实现更好的预测性能。粒子群优化 (PSO) 和顺序二次优化 (SQP) 方法用于确定分配给基学习器的最佳权重。在商用模块化航空推进系统仿真 (C-MAPSS) 工具生成的数据上演示了由集成学习算法训练的预测模型。实验结果表明，集成学习算法可以非常稳健地预测飞机发动机的 RUL，并且优于文献中报道的其他预测方法。[DOI：10.1115/1.4041674]
探索EV充电站的计划和操作设计空间
电动汽车遭受了较长的充电时间和短驱动范围，将EV的用法限制在日常的短期通勤而不是一般的范围内使用。在用于电动汽车充电基础架构的候选人中，公共电动汽车充电站体系结构的好处是，它可以有效地投资昂贵的设备，以及带有多个充电周期的远程旅行。本文着重于包括PV面板，储能系统（ESS）和多个快速DC充电柱的EC充电站体系结构。系统地得出最佳计划，即确定这些组件的最佳尺寸，这是一个复杂的问题，因为EV充电站操作和计划是交织在一起的。在本文中，我们通过制定平均奖励马尔可夫决策过程（MDP）最大化问题来得出EV充电站的运营政策，以合成最大化运营收入的控制器。然后，出于电动汽车充电站计划的目的，这些控制器用于评估运营收入。为了有效探索设计空间，我们执行了一种基于搜索的技术，将顺序二次编程（SQP）与贪婪算法结合在一起。当ESS和PV面板的成本在将来继续降低时，长期运营成本将有显着的收益。我们的解决方案框架是一种有用的工具，可以确定公共电动汽车充电站的最佳计划和操作策略。
放开电力市场条件下太阳能光伏电池混合系统改善不平衡成本实现利润最大化
摘要：可再生能源的多变性给系统安全性和稳定性带来了困难。因此，有必要研究几种电力系统场景中的系统风险。在风电一体化非管制电网中，风电场需要在运营前至少提前一天提交其发电量的投标。风电场根据预期风速 (EWS) 提交数据。如果实际风速 (RWS) 与预期风速不匹配，ISO 将对风电场实施惩罚/奖励。简而言之，这就是电力市场不平衡成本，它直接影响系统利润。在这里，风电场同时使用太阳能光伏和电池储能系统，通过掌握不平衡成本的负面结果来利用系统利润。除了系统利润，重点还在于系统风险。系统风险是使用风险评估因素计算的，即风险价值 (VaR) 和累积风险价值 (CVaR)。本研究是在改进的 IEEE 14 和改进的 IEEE 30 总线测试系统上进行的。太阳能光伏电池存储系统可以首先在本地提供电力需求，然后将剩余电力提供给电网。通过使用此概念，可以通过结合本文研究的太阳能光伏和电池存储系统来最大限度地降低系统风险。使用三种不同的优化方法进行了比较研究，即人工大猩猩部队优化算法 (AGTO)、人工蜂群算法 (ABC) 和顺序二次规划 (SQP)，以检查所提技术的结果。AGTO 首次用于风险评估和缓解问题，这是本研究的独特之处。