本文介绍了一种用于无人机 (UAV) 舰载着陆的 L 1 自适应控制器,该控制器增强了动态逆控制器。三轴和功率补偿器 NDI (非线性动态逆) 控制器作为此架构的基线控制器。内环命令输入是滚转速率、俯仰速率、偏航速率和推力命令。外环命令输入来自制导律,用于校正下滑道。然而,不完善的模型逆和不准确的气动数据可能会导致性能下降,并可能导致舰载着陆失败。L 1 自适应控制器被设计为增强控制器,以解决匹配和不匹配的系统不确定性。通过蒙特卡罗模拟检查了控制器的性能,显示了基于非线性动态逆开发的 L 1 自适应控制方案的有效性。
多环芳烃(PAHS)的化学合成由Scholl 11-13和CLAR 14-16率先开创,并在整个20世纪进一步发展,正如我们先前的评论文章所总的总结。9,特别是在高效合成六边形 - 己糖甲苯烯(P -HBC,2)之后,通过氧化性分子内环氢化物的六磷酸化苯基苯苯(1)(图。1),通过使用量身定制的寡苯基作为原始物质,获得了多种pahs的PAH。9这样的PAH,由SP 2碳框架组成,延伸到1 nm以上,可以被视为最小的纳米属或石墨烯分子。10,17在过去十年中,扩展的PAH因此吸引了新的合成兴趣,并且作为结构定义良好的石墨烯分子,在未来的应用中具有很大潜力,例如在纳米电子,光电子四元素和菠菜中,具有很大的潜力。18–23
图1在2023年治疗阿尔茨海默氏病的临床试验中(截至2023年1月1日的索引日期)。内环显示了3阶段的代理;中环由2期代理组成;外环提出了第1期治疗;绿色地区的代理商是生物制剂。紫色的药物是疾病改良的小分子。橙色地区的药物是有症状的药物,可解决认知增强或行为和神经精神症状。图标的形状显示了试验的人口;图标颜色显示了基于CADRO的代理类(“其他”类别包括在试验中具有三个或更少代理的Cadro类)。cadro,普通阿尔茨海默氏病研究本体论; TX,治疗。(图©J Cummings; M de la Flor,Phd,Illustrator)。
本文介绍了针对海洋表面车辆(MSV)的双环自适应轨迹跟踪控制系统,该系统既解决运动学和动态干扰。该方法始于外环的后台控制策略,该策略在运动级别生成速度命令,以确保对MSV的位置和标题进行准确跟踪。一个自适应估计器已整合以评估未知的海洋电流速度,从而有效地补偿了其影响。内环控件采用线性参数化来在动态级别产生扭矩命令,从而确保实际速度和指挥速度状态之间的对齐。提出了两种自适应调整定律:一个用于估算具有挑战性的水动力参数,另一个用于补偿外部海洋干扰。双环控制可显着减轻运动学和动态干扰的影响,从而提高了MSV跟踪的精度和整体性能。稳定性,并得出了系统未知参数的适应定律。数值模拟证明了拟议的控制策略的功效。
在有丝分裂过程中拆除了保护和组织基因组的核包膜。在秀丽隐杆线虫合子中,父母原核的核包络崩溃(NEBD)在有丝分裂过程中是空间和节气调节的,以促进母体和父亲基因组的统一。核孔复合物(NPC)拆卸是NEBD的决定性步骤,对于核通透性至关重要。通过结合实时成像,生物化学和磷蛋白质组学,我们表明NPC拆卸是一个逐步的过程,它可以将类似polo的激酶1(PLK-1)(PLK-1) - 依赖性和独立步骤。plk-1靶向多个NPC子分类,包括细胞质丝,中央通道和内环。PLK-1被募集到并磷酸化几种多价接头核孔蛋白的内在无序区域(IDR)。值得注意的是,尽管磷脂在人和秀丽隐杆线虫核孔之间并不保守,但它们位于这两个物种的IDR中。我们的结果表明,靶向多价接头核孔的IDR是有丝分裂过程中NPC拆卸的进化保守的驱动器。
2025-2029 年 SHSP 整合了美国交通部 (USDOT) 于 2022 年 1 月采用的一项概念,称为安全系统方法 (SSA)。尽管 SSA 在美国是一个相对较新的概念,但它是自 1990 年代以来在其他国家实施的安全策略。SSA 旨在促进安全文化,期望所有道路系统用户,无论何种模式,都将受到保护,并且责任由规划、建造、维护和使用交通系统的人共同承担。这包括规划人员和工程师以及监督影响道路安全的政策决策的民选官员。下图总结了 SSA,其中六 (6) 项原则显示在图的外环上,而内环描绘了五 (5) 个要素。这种方法的一个重要区别是,虽然零 (0) 死亡和重伤是最终目标,但重点应该放在消除导致重伤和死亡的事故上。
摘要 - 在本文中,我们通过分析使用网格连接转换器的瞬态稳定性,该转换器具有网格形成的com-prec-per-per-proop Control,也称为可调节的虚拟振荡器控制。从理论上讲,我们证明复杂的下垂控制是一种最先进的网格形成控制,始终具有稳定的状态平衡,而经典的下垂控制则没有。我们在网格干扰下为复杂的下垂控制瞬态稳定性(全球渐近稳定性)提供了定量条件,这超出了经典下垂控制的局部局部(非全球)稳定性。对于复杂下垂控制的瞬时不稳定性,我们揭示了不稳定的轨迹是有界的,表现为极限循环振荡。此外,我们将稳定性从二阶网格形成控制动力学扩展到全阶系统动力学,这些动力学还涵盖电路电磁瞬变和内环动力学。我们的理论结果有助于深入了解复杂下垂控制的瞬态稳定性和稳定性,并为参数调整和稳定性保证提供了实用的指南。
摘要:本文提出了一种增量反步滑模(IBS)控制器,用于无尾飞机的轨迹控制,该控制器具有未知干扰和模型不确定性。所提出的控制器基于无尾飞机的非线性动力学模型。提出了一种限制虚拟控制输入速率和幅度的稳定性增强器(SE)。稳定性增强器由两层组成。当虚拟控制输入接近边缘时,将激活第一层 SE 来修改轨迹跟踪误差;当虚拟控制输入超出边缘时,第二层 SE 将降低控制增益以确保虚拟控制输入尽快落在边缘内。在 SE 的帮助下,增量控制方法可以扩展到外环控制,而无需考虑内环系统的动态特性。此外,提出了一种状态导数自适应估计器,与 IBS 相结合,使控制器表现出良好的鲁棒性。最后,给出了两个仿真。第一次仿真表明系统对外部干扰和模型不确定性不敏感,第二次仿真证明了 SE 的有效性。
摘要:本文提出了一种增量反步滑模 (IBS) 控制器,用于无尾飞机的轨迹控制,该飞机具有未知的干扰和模型不确定性。所提出的控制器基于无尾飞机的非线性动力学模型。提出了一种稳定性增强器 (SE),它限制了虚拟控制输入的速率和幅度。稳定性增强器由两层组成。当虚拟控制输入接近边缘时,第一层 SE 将被激活以修改轨迹跟踪误差;当虚拟控制输入超过边缘时,第二层 SE 将降低控制增益以确保虚拟控制输入尽快落在边缘内。借助 SE,增量控制方法可以扩展到外环控制,而无需考虑内环系统的动态特性。此外,提出了一种状态导数的自适应估计器,与 IBS 一起,使控制器表现出出色的鲁棒性。最后,给出了两个仿真结果。第一次仿真表明系统对外界干扰和模型不确定性不敏感,第二次仿真证明了SE的有效性。
在支持感兴趣区域上空的任务时,需要为当前和未来武装直升机的传感器操作员提供高分辨率视频图像。传感器操作员需要看到主平台视觉范围以外的物体,观察天气变化,并监控多个地理上分离或分散的目标。Lite Machines Tiger Moth UAV 旨在满足这一需求。本文介绍的工作目标是通过控制系统建模、优化和飞行测试来改进 Tiger Moth UAV 的内环控制律。进行了实验室测试以确定飞机传感器和伺服动力学。从有人驾驶的频率扫描中开发了裸机身悬停/低速动力学模型。将识别的组件和动力学模型与控制律的 Simulink ® 表示相结合,形成经过验证的分析模型,该模型在 CONDUIT ® 中用于优化姿态环反馈增益。优化增益后的飞行测试显示性能有所提升。最后,在 2011 年 12 月于印第安纳州阿特伯里营进行的无绳飞行测试中,美国空军获得了改进效果。