一、會晤法國人工智慧和數位事務國務部長 .................................................... 4 二、法蘭西自然科學院年度大獎頒獎典禮 ........................................................ 5 三、拜會法國高等教育暨研究部 (MESR) ........................................................ 6 四、拜會法國國家研究總署 (ANR) .................................................................. 8 五、第 26 屆臺法科技獎頒獎典禮暨晚宴 ...................................................... 10 六、拜會荷蘭經濟事務部 (EZ) ........................................................................ 12 七、拜會駐荷蘭代表處 ...................................................................................... 15 八、拜會荷蘭研究委員會 (NWO) ................................................................... 16 九、拜會比利時法語區科學研究基金會 (FNRS) ........................................... 18 十、拜會比利時微電子研究中心 (imec) ......................................................... 20 十一、臺歐盟雙邊論壇..................................................................................................................................................................................................................................................................................... 29
最新版本代表了三年来的第一个重大修订。这是由主席,地方法官克莱尔·霍克尼(Clare Hockney)领导的编辑团队敬业和艰苦的工作的产物。他们对自己的辛勤工作充满了我的不断感激。在要进行重大审查的一年中,这尤其具有挑战性。我也应该感谢小型编辑团队,他们一直在做定期更新,这意味着用户永远不必担心他们正在使用本书的“旧版本”。
Keywords: BP neural network, fuzzy control, cutting platform height, multisensor ABSTRACT In this paper, BP neural network is used to collect header height, AMEsim is used to simulate and analyze header height adjustment hydraulic system, and fuzzy PID control is used to adjust header lifting hydraulic cylinder to stabilize header height. The experimental results of harvesting different crops show that under the header height automatic control system, the error between the actual height of crop harvesting and the set height is within 15 mm, and the harvesting effect is good, which can meet the automatic regulation requirements of the header height of the multi crop combine harvester. 摘要 为了提高调节的精度,采用 BP 神经网络多传感器融合处理技术采集割台实时高度,通过 AMEsim 软件对割台 高度调节液压系统进行仿真分析,最后采用模糊 PID 控制比例电磁阀调节割台升降液压缸从而稳定割台高度。 通过收获油菜、谷子和水稻的试验结果证明:在割台高度自动控制系统下,作物收获的实际高度与设定高度误
( 174,451 ) ( 1,785,028 ) 5,157,804 ( 5,168,975 ) 6,556,224 本期间其他综合(损失)收益 ($ 180,586 ) ($ 1,518,143 ) $ 5,058,424 ($ 5,350,764 ) $ 6,845,979 本期间综合收益总额 $ 168,699 $ 6,603,118 $ 15,074,954 $ 4,998,566 $ 20,321,670 归属于母公司所有者的利润 $ 326,181 $ 7,597,454 $ 9,529,665 $ 9,664,753 $ 12,902,085 非控制性权益 $ 23,104 $ 523,807 $ 486,865 $ 684,577 $ 573,606 综合收益(亏损)归属于: 母公司所有者 $ 187,315 $ 6,320,332 $ 13,061,017 $ 5,550,153 $ 17,710,554 非控制性权益 ($ 18,616 ) $ 282,786 $ 2,013,937 ($ 551,587) $ 2,611,116 每股基本收益 6(28) 每股基本收益 $ 0.13 $ 2.92 $ 3.67 $ 3.72 $ 4.97 稀释每股收益 6(28) 稀释收益每股 0.13 美元 2.92 美元 3.66 美元 3.71 美元 4.95 美元
关键词:BP神经网络,模糊控制,割台高度,多传感器 摘要 本文采用BP神经网络对割台高度进行采集,利用AMEsim对割台高度调节液压系统进行仿真分析,采用模糊PID控制调节割台升降液压缸,稳定割台高度。收获不同作物的试验结果表明,在割台高度自动控制系统下,作物收获的实际高度与设定高度的误差在15 mm以内,收获效果良好,能够满足多作物联合收获机割台高度自动调节的要求。 摘要 为了提高调节的精度,采用 BP 神经网络多传感器融合处理技术采集割台实时高度,通过 AMEsim 软件对割台 高度调节液压系统进行仿真分析,最后采用模糊 PID 控制比例电磁阀调节割台升降液压缸从而稳定割台高度。 通过收获油菜、谷子和水稻的试验结果证明:在割台高度自动控制系统下,作物收获的实际高度与设定高度误
产品规格 美国国际单位制 机械质量 3.8 lbm 1.72 Kg 输出步长 0.0625 度 空载时的转换率 >9 度/秒 环境温度下 4 度/秒时的输出扭矩 125 in-lb 14 Nm 无动力保持扭矩(最小值) 8 in-lbf 0.90 Nm 扭转刚度 20,000 in-lbf/rad 2,260 Nm/rad 电气 绕组电阻(标称值) 57 Ω 绕组电感(典型值) 30 mH 输入电压范围 24-32 Vdc 位置传感器 电位器 执行器 独立负载额定值(有关组合负载,请咨询 Sierra Space Engineering) 轴向 725 lbs 3.2 kN 径向 725 lbs 3.2 kN 力矩 350 lb-in 39.5 Nm 热工作温度 -22 °F 至 +149 °F -30 °C 至 +65 °C 非工作温度 -40 °F 至 +167 °F -40 °C 至 +75 °C 注意:此数据仅供参考,可能会更改。请联系 Sierra Space 获取设计数据。
因此,鉴于这一需求,本论文研究的重点是创建一种方法,用于预测受到平面内和平面外载荷的凸耳接头的疲劳寿命。这项研究是与 GKN Fokker Aerostructures 合作进行的。当前的疲劳预测方法都是基于轴向载荷的凸耳。从概念上讲,这种方法应用了 Larsson 关系,该关系通过某些校正系数将任意凸耳的标称应力与参考凸耳联系起来。然后将凸耳的标称应力应用于 S-N 曲线,从而得出失效前的循环数(疲劳寿命)。Fokker 在其技术手册 3(TH3)中描述了这种方法。然而,Larsson 和 TH3 都没有考虑斜向和/或平面外载荷的凸耳来预测疲劳寿命。已经对斜向载荷的凸耳进行了一些研究,但这些研究的主要重点是峰值应力位置和应力集中因子 (SCF) 的计算。在公开报告的研究中没有发现关于平面外负载凸耳的信息。
没有人类驾驶员的干预,并与其他车辆和/或基础设施以及其他设备2进行通信2。美国运输部总结了将CAV技术引入运输系统3:道路安全,经济和社会福利,能源效率和公共流动性的四个主要潜在好处。CAV技术为驾驶员/车辆和交通基础设施创造了一个新的环境,以在现实世界中进行交互。在这种环境中,连接起着至关重要的作用,无线通信使车辆能够相互通信(V2V)以及基础架构(V2I)(v2i)关于实时车辆位置,速度,加速度和其他数据。这些实时数据的可用性为CAVS提供了协调交通相互作用的机会,以使交通相互作用,以最大程度地提高燃油效率并减少碰撞4。猜测对自动运输系统进行了实质性转变,已经进行了许多研究,以调查涉及CAV应用程序的挑战和机会5,6,7,8。例如,橡树岭国家实验室9正在开发用于CAVS应用程序的实时移动控制系统(RTMC),其中包括流量数据管理,路线计划,集中式通信和可视化。已经证明,可以使用交通信号阶段和计时(SPAT)信息来提高车辆燃油效率以协调车辆操作10。还已经确定,可以通过解决相关的最佳控制问题4来确定车辆的最佳速度方案。然而,尽管许多研究人员已经证明了使用SPAT信息来优化燃油经济性的潜力,但大多数努力都集中在提高单个车辆的性能并发出信号计时控制11,12。此外,相关作品主要集中于为CAV生成可行的轨迹,同时忽略了以计算效率和保证收敛性来实时执行生成的轨迹。骑士的运动控制系统是安全至关重要的,并严重依赖于车载算法。需要对操作的实时更新,以应对周围环境的动态。尽管已经提出了许多方法来获得轨迹的轨迹,但由于高计算成本,无法保证最佳解决方案,并且无法应付非凸运动限制和动态环境,因此它们的优化方法不适合现实世界实施。13,14。本文将通过开发一种基于凸优化的新型方法来满足这种需求,该方法使用SPAT信息产生速度曲线。具有多项式解决方案时间和全球最佳收敛的优点,凸优化方法对于车载应用非常有前途。这项研究的贡献是三倍。首先,提出的顺序凸编程(SCP)算法解决了非线性和非凸的最佳速度控制问题,并确保收敛性和多项式解决方案时间在解决每个步骤中解决凸的问题时。本文的其余部分如下:第2节对相关工作进行了简要审查。第二,我们利用伪搭配方法与线路搜索和信任区域技术结合使用,从根本上改善了提出的SCP算法,以提高准确性,更好的实时和融合性能。第三,得益于高级计算效率,该提出的方法实现了实时模型预测控制(MPC)框架,并对动态交通环境的即时响应,以避免碰撞和车辆协调。第3节描述了本研究中考虑的系统动力学和最佳控制问题。第4节介绍了一种新方法,该方法确定了在信号走廊中行驶的骑士的最佳车辆速度轮廓。第5节通过模拟结果和比较证明了拟议方法的性能和有效性。第6节总结了本文的工作。
目录 章 页码 1. 介绍................................................................................................................ 1 2. 理论................................................................................................................... 6 2.1 直轴和交轴................................................................................................... 6 2.2 等效电路................................................................................................... 8 2.3 功率角特性................................................................................................... 9 3. 设计参数...................................................................................................... 11 3.1 气隙...................................................................................................... 11 3.2 磁通密度...................................................................................................... 12 3.3 定子和励磁绕组...................................................................................... 12 3.4 波形...................................................................................................... 13 3.5 电抗...................................................................................................... 13 3. 转子设计............................................................................................................. 15 4.1 机械...................................................................................................... 15 4.1.1 励磁绕组.