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融合第二应变梯度理论的石墨烯中的非线性波传播
由于其重要的结构和机械性能，对石墨烯的探索引起了广泛的兴趣。在这项研究中，我们通过二线梯度弹性考虑了其几何非线性行为，从数字上研究了无缺陷单层石墨烯中的波传播。为了捕获几何非线性，首先引入了非线性应变 - 置换关系。使用汉密尔顿的原理得出了控制方程和相关的边界条件。然后，建立了包括元素矩阵在内的弱形式。通过周期性结构理论解决了2D波传播的特征值问题。最后，分析了动力学特性，例如带结构，模式形状，能量流量和波梁光束效应。数值结果表明，通过第二应变梯度的几何非线性影响石墨烯中的波传播特性。这些发现很重要，并有助于理解石墨烯的动态响应，这对基于石墨烯的纳米结构的工程应用产生了影响。
全电流型控制混合储能系统
摘要：超级电容器与电池相结合的混合电源具有更高的功率密度，在脉冲供电系统中有着广泛的应用。本文提出了一种具有全电流型控制策略的超级电容器/电池半主动混合储能系统 (HESS)。所研究的 HESS 由电池、超级电容器和双向降压-升压转换器组成。转换器的控制方式是超级电容器提供负载功率脉冲，电池提供稳定状态的功率。为了实现超级电容器对负载功率脉冲的快速补偿，在控制系统中设计了一个基于滞环控制理论的功率分配模块。此外，该控制策略不需要转换器和超级电容器的模型参数，因此简化了控制系统。还介绍了所提出的 HESS 的完整配置方案和成本分析。结果表明，所提出的超级电容器/电池半主动 HESS 在动态响应、重量和能量利用系数 (EUC) 方面具有良好的性能。
集成先进控制策略以增强...
摘要 电机效率需要多样化的范式集成，以通过精度、能量优化和可靠性促进机器人应用的进步。先进的控制策略，如人工智能驱动的预测机制、谐波驱动系统和电机性能的实时反馈工具，强调了机器人技术所需的效率。作为机器人电机的集体作用，这些方法可以实现精确的扭矩和速度调节、对环境变化的动态适应以及受控策略中的节能运行。了解电机效率的理论基础可以指导在工业和制造过程自动化中选择和实施机器人技术的决策。比较机器人角色分析可以精确优化技术，以利用动态响应能力和能源利用效率。实现先进电机控制的方法强调了将智能算法与创新电机设计相结合的潜力，以提高机器人在复杂情况下的依赖性。先进的控制策略展示了机器人解决方案在流行技术应用中对效率、适应性和相关性的需求。
基于DNAZyMe的可编程变构策略的DNA有限状态机
摘要：活生物体可以通过响应外部和内部刺激来产生相应的功能，而这种易怒性在自然界中起着关键作用。受到这种自然时间响应的启发，具有处理时间相关信息的纳米版本的开发和设计可以促进分子信息处理系统的开发。在这里，我们提出了一台可以动态响应顺序刺激信号的DNA有限状态机。为了构建这款状态机，开发了一种可编程的变构策略。该策略使用可构造的DNA发夹对DNAZYME构象进行可编程控制。基于此策略，我们首先实施了具有两个状态的有限状态机器。通过策略的模块化设计，我们进一步实现了具有五个状态的有限状态机器。DNA有限状态机赋予分子信息系统具有可逆逻辑控制和秩序检测的能力，可以将其扩展到更复杂的DNA计算和纳米机械，以促进动态纳米技术的发展。
个性化慢性适应性深部脑刺激在治疗帕金森病方面优于常规刺激
深部脑刺激是一种广泛用于治疗帕金森病 (PD) 的方法，但目前缺乏对不断变化的临床和神经状态的动态响应。反馈控制有可能提高治疗效果，但“自适应”神经刺激的最佳控制策略和其他好处尚不清楚。我们在三名 PD 患者（五个半球）的正常日常生活中实施了由丘脑底核或皮质信号控制的自适应丘脑底核刺激。我们使用数据驱动的宽频率范围和不同刺激幅度的场电位分析来确定残余运动波动的神经生理生物标志物。任一部位的窄带伽马振荡（65-70 Hz）成为刺激期间感知的最佳控制信号。一项盲法随机试验表明，与临床优化的标准刺激相比，运动症状和生活质量有所改善。我们的方法凸显了基于数据驱动的控制信号选择的个性化自适应神经刺激的前景，并可能应用于其他神经系统疾病。
从平均时间波形、时频表示和相位动态中挖掘事件相关脑电位信息
摘要：由于复杂的自发脑活动纠缠在一起，描述脑电图 (EEG) 中大脑对输入的动态响应模式并非易事。在这种情况下，大脑的反应可以定义为 (1) 输入后产生的额外神经活动成分或 (2) 输入引起的持续自发活动的变化。此外，反应可以体现在多种特征中。三个常见的特征示例是 (1) 瞬态时间波形，(2) 时频表示，和 (3) 相位动态。最广泛使用的平均事件相关电位 (ERP) 方法捕捉到了第一个特征，而后两者和其他更复杂的特征正受到越来越多的关注。但是，目前还没有太多的研究对如何在神经认知研究中有效利用多方面特征提供系统的说明和指导。基于一个有 200 名参与者的视觉异常 ERP 数据集，这项工作展示了上述特征的信息如何相互补充，以及如何基于典型的基于神经网络的机器学习方法将它们整合在一起，以便在基础和应用认知研究中更好地利用神经动态信息。
基于混合有源三次谐波电流注入变换器的电池储能系统分析与控制
摘要：本文将新兴的混合型有源三次谐波电流注入变换器（H3C）应用于电池储能系统（BESS），形成一种新型的H3C-BESS结构。与常用的两级VSC-BESS相比，所提出的H3C-BESS能够减少无源元件和开关损耗。分析了H3C-BESS的工作原理，推导了其数学模型。针对系统的不同运行模式，提出了闭环控制策略和控制器设计，包括电池电流/电压控制和注入谐波电流控制。特别是，通过电网电流控制实现有源阻尼控制，无需无源阻尼电阻即可抑制LC滤波器谐振。仿真结果表明，所提出的拓扑结构及其控制策略具有快速的动态响应，建立时间小于4 ms。此外，电池电流和电网电流的总谐波畸变率分别仅为2.54％和3.15％。注入谐波电流的幅值仅为电网电流的一半，表明电流注入电路的损耗很小。实验结果验证了所提方案的有效性。
通过人工智能增强供应链的弹性：
摘要在日益复杂且不可预测的全球经济中，供应链的弹性已成为努力适应破坏和维持运营连续性的组织的关键优先事项。人工智能（AI）已被证明是解决物流和供应链管理挑战的一种变革力量，为预测，决策和运营效率提供了创新的解决方案。本研究探讨了AI驱动的方法如何解决特定的供应链挑战，包括需求可变性，中断管理，库存优化，运输效率低下和供应商关系管理。审查提出了对AI技术的全面分析，例如预测分析，实时监测系统，优化算法和自治系统，强调了它们对增强供应链弹性的贡献。通过利用AI，组织可以提高预测中断，优化资源分配和动态响应实时挑战的能力。该研究结合了案例研究和现实世界的应用，以说明物流中AI的成功实施，以及从失败尝试中学到的经验教训。
通过集成物联网（IoT）在
摘要物联网（IoT）的作用在支持供应链管理（SCM）中的常规流程和运营决策的自动化方面越来越重要。使用无线传感器网络（WSN）无线传感器实现IoT技术，可以直接访问传感器中心以及传感连接到Internet的设备的能力。该技术通过广泛的数据通信网络收集大量数据。网络可以在SCM上对基于物联网基础结构触发的更改进行动态响应。越来越多的技术使用与集成和数据隐私问题的失败有关。本研究中使用的方法具有描述性的定性，该定性对通过SCM上的IoT集成进行了系统评价。这项研究有望通过IOT集成在SCM上提供与改善业务绩效有关的见解和解决方案。物联网是将各种优势和缺点集成到SCM上的正确选择，物联网是工作活动和数据集成过程中的最佳选择之一，以及供应链中的整个过程中的最佳选择，因此最终将对提高业务绩效和效率产生影响。
飞行路径重建滤波器扩展，用于灵活跟踪...
I. 简介 飞行测试是任何新型飞机开发过程的核心部分。作为测试的一部分，记录飞机在各种机动过程中的响应，从中可以确定描述其特性的飞机稳定性系数。然后可以使用这些估计值来验证或更新现有的数值模型。但是，测量到的响应有噪声、有偏差，并且可能以不同的速率采样，这可能导致模型不准确。因此，在估算这些稳定性系数之前，飞行路径重建 (FPR) [ 1 , 2 ] 通常是过滤和检查收集的飞行测试数据的一致性的第一步。FPR 是一种过滤技术，通过将飞机运动方程与响应测量相结合来重建飞机状态的时间历史。在这些方程中，飞机被表示为在空中移动的点质量。然而，为了提高燃油效率，飞机结构变得更轻，从而也更灵活。这反过来导致飞机的结构动力学与飞机飞行动态响应具有更大的相互作用。因此，为了正确地模拟这种相互作用，还需要重建结构的动力学和刚体状态。除了气动弹性建模外，跟踪飞机结构变形对于结构等应用也很重要