Y De Deene MR 部门 (-1K12),根特大学医院,De Pintelaan 185,9000 Gent,比利时 电子邮件:yves.dedeene@ugent.be 摘要。在放射治疗凝胶剂量测定中,根据患者的计划治疗对人形模型进行照射。这会产生三维剂量分布。为了读出凝胶剂量计模型,通常使用磁共振成像 (MRI)。由于特定的干扰,空间和剂量可靠性都可能受到影响。必须优化测量序列并补偿可能的成像伪影,以满足所提出的空间和剂量精度。在这篇评论中,处理了几种干扰源并提出了补偿策略。提出了读出技术的良好实践准则。最后,介绍了一种用于成像序列质量控制的工具。
摘要:在本文中,提出了一种基于扩展状态观察者(ESO)(ESO)的低速汽车移动机器人(CLMR)的轨迹跟踪控制策略,并提出了后台控制控制,以解决轨迹跟踪的问题问题,该问题是由模拟错误和外部干扰物引起的轨迹跟踪准确性降解。首先,将建模误差和外部干扰引入了CLMR的理想运动学模型中,并利用一组输出方程将耦合的,不向导的干扰运动学模型拆分为两个相互独立的子系统。接下来,基于线性ESO估算子系统中的干扰,并通过Lyapunov方法证明了所提出的观察者的收敛性。最后,使用后备控制控制器设计具有干扰补偿的控制器,以完成CLMR的轨迹跟踪任务。仿真和实验结果显示了拟议的控制方案的有效性。
全球汽车行业构成了世界经济的骨干,这是由于供应链中的破坏而在上一年中从未进行过不可预测性的测试。COVID-19,政治危机和自然灾害等干扰都揭示了复杂的行业网络中的一些主要弱点。后果是以生产损失,零件稀缺和全球车辆分布中断的形式感受到的。试图解决这些问题时,制造商已被推动重新考虑其常规供应链管理方法,从而更加关注可靠性。本研究论文讨论了汽车行业供应链中断的危害,以及这些干扰如何改变行业中的组织方法和技术。研究结果为行业的利益相关者以及政策制定者提供了重要的影响。
线性和角航天器动力学。已经针对捕获应用进行了研究,因为潜在的翻滚目标需要经过调整的机械手方法。通过 Giordano 等人 (2018) 提出的工作空间调整策略或 Giordano 等人 (2019) 同时控制全局质心和航天器姿态,已经研究了如何有效使用推进器来补偿机械手运动。同样,当仅控制机械手时,Pisculli 等人 (2015) 开发了反应零空间控制,以减少机械手和航天器底座之间的相互作用。还可以注意到没有考虑底座执行器的情况。更一般地说,轨迹规划被认为可以减少机械手运动和/或外部干扰对底座的影响,至少对于无奇点轨迹而言。Rybus 等人采用了非线性模型预测控制。 (2017) 确保机械手实现优化轨迹,最大限度地减少机械手对卫星的干扰,同样在捕获接近阶段,Lu 和 Yang (2020) 研究了笛卡尔轨迹规划,以最大限度地减少姿态干扰,Seddaoui 和 Saaj (2019) 提出了一种用于燃料消耗优化的无碰撞路径和无奇点路径的通用轨迹规划,同时采用 H ∞ 控制和前馈补偿处理内部和外部扰动。
摘要 学生注意力不集中是高等教育中的一个重要问题,特别是在充满干扰的数字时代。本研究旨在探索大脑健身运动作为一种非药物干预措施对提高学生注意力的有效性。所采用的方法是准实验设计,进行前后测试,没有对照组,涉及来自加里曼丹 Unggulan Politeknik D3 物理治疗的 50 名学生。使用网格注意力测试表在干预前后进行注意力测量。结果显示学生的注意力水平显著提高(P<0,05)。因此,大脑健身运动可以作为提高学生注意力的有效替代方法,尤其是定期和持续进行时。本研究有助于制定一种整体方法来解决学术环境中的注意力障碍。 关键词 :大脑健身运动、学习专注力、学生学院。
由于半导体产品对其他行业的生命力,应充分了解半导体的产生以及外部破坏对半导体供应链的影响。由于半导体制造伴随着固有的长期制造周期时间,范围从50到100天不等,该操作每年运行24/7,每年365天,因此应正确理解对潜在干扰的正确理解。这些干扰的例子包括大流行,极端天气事件,地缘政治紧张局势和战争。这些危害对供应链构成了各种风险,例如牛头和连锁反应。为了模拟此类风险的结果,使用Anylogic软件构建了典型半导体制造供应链的简化系统动力学模型。该模型是一个如果方案基础,以评估某些外部情况,取决于当前的全球情况以增强供应链的弹性。
在外部和内部空气动力学中,预测和控制边界层内的湍流发生都至关重要。1,2 数值研究在这两个领域都得到了卓有成效的应用,但实验是必不可少的,特别是当马赫数增加时。3,4 自然边界层转捩实验需要一种对转捩过程干扰尽可能小的设备。例如,在超音速马赫数下,设备不得产生强烈的压力波动,即它们的 RMS 应小于 p ∞ 的 1% 左右,5 且速度波动应受到限制。6 如果不是这样,p ′ 和 u ′ 对转捩过程的影响将阻碍将实验结果外推到实际飞行条件。 7 已经证明 7 超音速风洞试验段内压力波动的主要原因是试验段壁上的湍流边界层,它会将压力扰动辐射到测试物体上。因此,进行有意义的过渡实验的解决方案是保持这些壁上的边界层层流。也就是说,要有一个所谓的“安静的超音速风洞”。要达到这种安静程度,必须实现多个功能,通常需要进行调整、修正或改进和修改,然后才能明显发挥作用。8,9 另一方面,对于诱导边界层过渡实验,安静要求不那么严格
摘要:机场执行与航空运输过程开始和结束相关的许多操作。这些操作中的每一个对于空中交通的安全都很重要。然而,由于严重性,最重要的是在跑道上进行的起飞和降落操作。在许多机场,存在两条相交跑道的系统。在这种情况下,通常其中一条跑道用于起飞,而另一条跑道用于降落。这可以增加机场的容量。现有程序旨在确保此过程的安全。然而,交通干扰(例如与天气有关)以及空中交通管制员和飞行员的失误可能会导致跑道交叉口发生碰撞。本研究的目的是估计在执行程序时受到干扰的情况下跑道交叉口发生碰撞的概率。为此,我们创建了一个交叉跑道上的空中交通模型,这些跑道交替用于起飞和降落。该模型是作为分层有色 Petri 网开发的。模型中定义并包括了几组潜在干扰以及飞机在着陆和起飞阶段的运动动态。使用该模型进行了大量模拟实验,从而评估了交叉跑道上的交通安全性。开发的软件工具可以确定保护措施的有效性,例如使用额外的技术手段来检测通过跑道交叉口的飞机。该模型和工具已在华沙肖邦机场实施,具有所讨论的跑道结构。
步态障碍是脑小血管疾病(CSVD)的重要临床特征,它增加了跌倒和残疾的风险。大脑结构改变和CSVD患者的步态障碍已得到很好的证明。然而,步态障碍患者的内在静止脑功能模式在很大程度上尚不清楚。58名CSVD患者已参与我们的研究,并根据步态检查分为步态障碍组(CSVD-GD,n = 29)和NOT-NGAIT障碍组(CSVD-NGD,n = 29)。步态通过定时和GO测试以及能量消耗和活动的智能设备(IDEEA)进行定量评估。使用低频频率(FALFF)分析的功能性MRI和分数幅度用于探索局部固有的神经振荡改变。基于Falff结果的功能连接性被计算出来,以检测远程连接的潜在变化。与CSVD-NGD组相比,CSVD-GD组在主要位于感觉运动网络和额叶网络的区域中显示出Falff的下降,例如左侧补充运动区域(SMA.L)和左侧的顶壁回和左下角,并增加了右下角的Falff,在右下角吉里(Orbital Gyrus(Orbital Part)中,左下角是左侧的Pureane,以及左CARAINE,以及左CARAINE,以及左侧的caudate,pured caudaud of puretaud of caud od pured of tod of tod。此外,CSVD-GD患者在SMA.L和颞叶之间表现出较低的连通性,这与步态速度有关。sma.l的falff值与节奏有关。这项研究强调了步态障碍的CSVD患者中SMA的区域和网络相互作用异常。这些发现可以进一步了解CSVD中步态障碍的神经机制。
