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Web Power Switch 7 - 用户指南 - TeleDynamics
LAN。打开电源。如果您已连接到交换机，则可能需要对交换机进行循环供电以建立连接。4.对默认地址 192.168.0.100 执行 ping 操作以确认网络连接已建立。如果您未收到响应，请参阅下面的 IP 设置部分。5.使用默认用户名 admin 登录电源控制器，密码 1234 “ admin ” 必须以小写形式输入。6.单击“设置”链接以进入配置页面。7.为您的安装选择最安全的断电配置：（全部关闭、全部打开或顺序打开） 8.按照以下说明配置电源开关。每次更改后，单击“提交”并等待页面刷新后再继续。
120-240V 电源开关 - 用户指南 - 数字记录器
LAN。打开电源。如果您已连接到交换机，则可能需要对交换机进行循环供电以建立连接。 4. Ping 默认地址：192.168.0.100 以确认已建立网络连接。如果您没有收到响应，请参阅下面的 IP 设置部分。 5. 使用默认用户名 admin 登录电源控制器，密码 1234 “ admin ”必须以小写输入。 6. 单击设置链接以访问配置页面。 7. 为您的安装选择最安全的断电配置：（全部关闭、全部打开或断电前） 8. 按照以下说明配置电源开关。每次更改后，单击“提交”并等待页面刷新后再继续。
Web Power Switch 7 - 用户指南 - 数字记录器
LAN。打开电源。如果您已连接到交换机，则可能需要对交换机进行循环供电以建立连接。4.对默认地址 192.168.0.100 执行 ping 操作以确认网络连接已建立。如果您未收到响应，请参阅下面的 IP 设置部分。5.使用默认用户名 admin 登录电源控制器，密码 1234 “ admin ” 必须以小写形式输入。6.单击“设置”链接以进入配置页面。7.为您的安装选择最安全的断电配置：（全部关闭、全部打开或顺序打开） 8.按照以下说明配置电源开关。每次更改后，单击“提交”并等待页面刷新后再继续。
对 CEASIOM 软件进行基准测试以预测飞行控制...
CEASIOM，即飞机综合与综合优化方法的计算机化环境，是一个集成了特定学科概念设计工具的框架。在设计的早期阶段，能够预测飞机的飞行和操纵品质非常有用。为了对所研究的配置进行此操作，需要计算空气动力学数据库并将其与稳定性和控制工具相结合以进行分析。本文介绍了 CEASIOM 的自适应保真计算流体动力学模块如何计算飞机配置的空气动力学数据库，以及如何通过飞行控制系统设计器工具包模块分析该数据以确定飞机的飞行品质和控制规律。本文将预测的飞行品质与波音 B747 飞机的飞行测试数据进行比较，以验证整体方法的优良性。
开发在航空航天应用程序中连接的不同材料的设计空间
摘要本研究论文介绍了集成过程和产品设计（IPPD）方法的应用，以选择在早期产品设计阶段连接的最佳关节配置。所提出的方法将多标准决策（MCDM）方法与质量功能部署（QFD）集成在一起，以确定关节选择的关键标准，包括携带负载能力，规模，每个关节成本，易于制造，制造业，时间消耗和变形。考虑三种不同的材料配置，考虑了三种类型的接头（铆钉，焊缝和粘合剂）和两个混合接头（粘合焊接和粘合剂 - 杆子）：碳纤维炉造型的塑料（CFRP）铝，CFRP钢和铝钢。QFD用于将工作需求转换为设计标准，在第二阶段，采用与理想解决方案相似的订单偏好技术（TOPSIS）用于选择基于上一阶段获得的加权标准的最佳关节配置。然后通过实验研究来验证选定的关节构型。发现的发现，使用QFD-TOPSIS技术的提出的IPPD方法对于在早期设计阶段选择具有不同材料的机械接头具有高度有效的作用。该研究得出结论，粘合铆钉杂交关节是所有替代方案之间的最佳解决方案。提出的方法最终可以提高产品可靠性和性能，并减少开发时间和成本。
光伏储氢一体化充电站优化配置
摘要：本文在充电站基础上设计了光储氢一体化充电站，储能系统包括氢能储能用于制氢，充电站可同时为电动汽车和氢能汽车提供服务。为提高混合充电站独立供能能力、降低成本，对各部件进行合理配置。以一体化充电站配置成本和购电与充电站需求比例最小为目标，设计了一体化充电站能量流策略，构建了光储容量最优配置模型。采用NSGA-II算法寻优非劣Pareto解集，并采用模糊综合评判对最优配置进行评价。
避免碰撞的可变形物体的多动物传输
摘要 - 在自动运输可塑造对象的问题中，我们提出了一种多机器人方法，将大对象转向目标配置（对象维度，方向和位置）。首先，我们基于对象边界框的尺寸和旋转时间的演化提出了一个变形模型。我们认为该对象是由一组带有双积体动力学的移动机器人抓住的。然后，我们提出了一组名义控制器，允许达到建模可变形对象的边界框的所需配置。为了防止对象与静态或动态障碍物的碰撞，我们制定了利用我们变形模型的控制屏障函数（CBF）。最后，我们将标称控制器和CBF集成到二次编程控制器中，其中包括过度拉伸的回避和速度约束。我们报告模拟结果，以显示在不同的测试方案中这种方法的性能。
第3章：原子中的电子
第3章：原子中的电子3.1亚壳和原子轨道3.2电子构造3.3电离能量学习结果：（a）描述主量子数量为1、2和3的S，P和D轨道的数量和相对能量，以及4S和4P Orbitals的S，P和D轨道。（b）描述S和P轨道的形状。（c）使用第1S²2S²2P⁶等质子数（和电荷）陈述原子和离子的电子配置等。（d）（i）解释并使用一词电离能。（ii）解释影响元素电离能的因素。（iii）解释了整个周期表的电离能量的趋势。（e）从连续的电离能量数据中推导元素的电子配置。（f）根据该元素在周期表中的位置来解释元素的连续电离能量数据。
软件定义设计空间探索，实现高效...
摘要 — 深度神经网络 (DNN) 已被证明在图像识别、物体检测、机器人技术和自然语言处理等广泛应用中均优于传统机器学习算法。然而，DNN 的高计算复杂度通常需要极其快速和高效的硬件。随着神经网络规模呈指数级增长，问题变得更加严重。因此，已经开发了定制的硬件加速器来加速 DNN 处理而不牺牲模型准确性。然而，以前的加速器设计研究没有充分考虑目标应用程序的特点，这可能导致架构设计次优。另一方面，已经开发了新的 DNN 模型以提高准确性，但它们与底层硬件加速器的兼容性往往被忽视。在本文中，我们提出了一个应用驱动的框架，用于探索 DNN 加速器的架构设计空间。该框架基于单个 DNN 操作的硬件分析模型。它将加速器设计任务建模为一个多维优化问题。我们证明它可以有效地用于应用驱动的加速器架构设计：我们使用该框架优化八个代表性 DNN 的加速器配置，并选择具有最高几何平均性能的配置。相对于仅针对每个 DNN 优化的架构配置，所选 DNN 配置的几何平均性能改进范围为 12.0% 至 117.9%。给定一个目标 DNN，该框架可以生成具有优化性能和面积的高效加速器设计解决方案。此外，我们探索了在同时使用多种 DNN 应用的情况下使用该框架进行加速器配置优化的机会。该框架还能够改进神经网络模型，以最适合底层硬件资源。我们证明它可用于分析目标 DNN 的操作与相应加速器配置之间的关系，在此基础上可以调整 DNN 以在给定加速器上获得更好的处理效率，而不会牺牲准确性。