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World File Search System动态控制
在任意极化状态下受控全息图
可重编程的元图在物理和信息域之间建立了一个引人入胜的桥梁，可以实时控制电磁（EM）波，因此吸引了世界各地的研究人员的注意力。要控制具有任意极化状态的EM波，希望独立控制一组基集状态，因为具有任意极化状态的入射EM波可以分解为这些基础状态的线性总和。在这项工作中，我们介绍了反射性仪式的完整基础可抵制编码元表（CBR-CM）的概念，该概念可以实现对反射阶段的独立动态控制，同时维持左手圆形极化（LCP）的幅度相同的振幅，并保持相同的振幅。由于LCP和RCP波共同构成了平面EM波的完整基集，因此可以在任意极化波发生率下生成动态控制的全息图。实现了动态可重构的元粒子，以证明CBR-CM在LCP和RCP波下独立控制全息图的纵向和横向作用的强大能力。预计拟议的CBR-CM可以通过多个独立的信息渠道来实现更复杂和高级设备的方法，这可能会为数字EM环境复制提供技术帮助。
基于活动的CRIS扫描发现DNA甲基化维护机械的变构
抽象变构可以动态控制蛋白质功能。一个范式的例子是DNA甲基化维持的紧密策划过程。尽管变构站点具有根本的重要性，但它们的识别仍然是高度挑战。在这里，我们对基于基于活动的抑制剂Decitabine的基本维护甲基化机制进行了CRISPR扫描，以发现调节DNMT1的变构机制。与非共价DNMT1抑制相反，基于活性的选择暗示了DNMT1功能中催化结构域以外的许多区域。通过计算分析，我们从活跃位点的DNMT1远端中识别出涵盖多层自身抑制性界面和未表征的BAH2结构域的突变的远端突变点。我们将这些突变表征为功能获得，表现出增加的DNMT1活性。将我们的分析推送到UHRF1中，我们辨别了多个域中的功能收益突变，包括跨自抑制性TTD – PBR界面的关键残基。共同研究了基于活动的CRISPR扫描以提名候选变构站点的实用性，更广泛地介绍了新的分析工具，从而进一步完善了CRISPR扫描框架。
速度控制的车辆纵向动力学的建模
纵向动态控制是自动驾驶汽车的重要任务之一，它处理速度调节以确保平稳和安全的操作。要设计一个良好的控制器，需要一个简单而可靠的数学模型，以便它可以用作植物并调整控制器。尽管文献中有许多类型的数学模型，但找到适合控制应用程序的数学模型至关重要。该模型不能太复杂，并且可能太简单了。因此，这项工作的主要目的是得出一个简单而可靠的车辆纵向模型，以便可以将其用作MATLAB Simulink中的仿真植物，以测试或调整各种类型的控制算法的性能。该模型由三个主要部分组成，即车身动态，简化动力列车动态和制动动态。为了验证模型的可靠性，标准的城市驱动周期将用作参考速度，并使用具有反植物模型的分层PID控制结构来控制踏板输入，以替代模拟环境中的驾驶员。结果表明，控制器设法通过可接受的踏板压力响应跟踪驱动周期，该响应在40％的油门压力之间，并在20％的制动下按下，这与车辆的正常操作一致。尽管仅显示仿真结果，但该模型可以用作进一步开发和测试不同类型的控制算法的良好起点。
2D材料中的可调第二次谐波生成
非线性光学频率转换与非线性介质相互作用以生成新频率，是现代光子系统中的关键现象。然而，这些技术的主要挑战在于难以调整在给定材料中驱动这种影响的非线性电敏感性。作为一种对光学非线性的动态控制，这很大程度上仍然局限于研究实验室，从而将其实际用作用作光谱工具。在这项工作中，我们旨在通过探索两种潜在的机制来推动具有可调非线性响应的设备的开发，以在二维材料中对二阶光学非线性进行电力。具体来说，我们考虑了两种配置：在第一个材料中，材料本质上并未表现出第二谐波生成（SHG），但这种反应是由外部场引起的；第二，外场会诱导已经表现出SHG的材料中的掺杂，从而改变了非线性信号的强度。在这项工作中，我们使用实时的AB-Initio方法研究了这两种配置，但在平面外的外部场上，包括屏蔽的电子电子相互作用中掺杂引起的变化的影响。然后，我们讨论当前计算方法的局限性，并将我们的结果与实验测量进行比较。
在任意极化状态下受控全息图
可重编程的元图在物理和信息域之间建立了一个引人入胜的桥梁，可以实时控制电磁（EM）波，因此吸引了世界各地的研究人员的注意力。要控制具有任意极化状态的EM波，希望独立控制一组基集状态，因为具有任意极化状态的入射EM波可以分解为这些基础状态的线性总和。在这项工作中，我们介绍了反射性仪式的完整基础可抵制编码元表（CBR-CM）的概念，该概念可以实现对反射阶段的独立动态控制，同时维持左手圆形极化（LCP）的幅度相同的振幅，并保持相同的振幅。由于LCP和RCP波在一起构成了平面EM波的完整基集，因此可以在任意极化波发生率下生成动力控制的全息图。实现了动态的可重构元粒子，以证明CBR-CM在LCP和RCP波下独立控制全息图的纵向和跨性别位置的强大能力。预计拟议的CBR-CM开设了实现具有多个独立信息渠道的更复杂和高级设备的方法，这可能为数字EM环境复制提供技术援助。
用于声发射和主动消声的单层丝棉编织织物
无论是有意产生声波还是试图减轻不必要的噪音，声音控制都是一个充满挑战和机遇的领域。这项研究探讨了传统织物作为声音发射器和抑制器的作用。当将丝绸织物连接到压电纤维致动器的单股上时，它会发出高达 70 dB 的声音。尽管织物结构复杂，但振动计测量结果显示其行为让人联想到经典的薄板。通过比较织物分析发现，相对于粘性边界层厚度的织物孔径会影响声发射效率。使用两种不同的机制证明了声音抑制。在第一种中，直接声干扰可将声音降低高达 37 dB。第二种依靠压电纤维平息织物振动，将振动波的幅度降低 95%，并将传输的声音衰减高达 75%。有趣的是，这种振动介导的抑制原则上可以无限减少声音。它还可以动态控制织物的声反射率，最高可提高 68%。130 μ m 丝织物的声音发射和抑制效率为服装、交通运输和建筑等各种应用中的声音控制提供了机会。
在环境透射电子显微镜中观察电场引导下直单壁碳纳米管的合成
经过近三十年的国际深入研究，碳纳米管 (CNT)，尤其是单壁纳米管 (SWNT)，仍然是纳米科学和量子科学研究的强大动力。这种典型的一维纳米科学物体具有各种电学、光学和机械特性，催生了大量的应用。这些应用面临的主要障碍是将高质量、合适的 CNT 定位和组织到特定的架构中，同时保留其优异的性能，这些性能通常与其晶体质量和高纵横比有关。因此，一条通往具体科学问题和应用的突出研究方向是寻找对齐、选择、定位和完善 SWNT 的策略 [1, 2, 3]。应用包括柔性高温电子器件、光电子器件和热电器件 [4]、纳米流体 [5]、终极纳米级晶体管 [6, 7]、纳米力学 [8]、扫描探针尖端 [9]、量子力学系统 [10] 和场发射 (FE) 源 [11]。为了通过更好地控制生长来克服主要障碍，显然首先希望在原子尺度上观察单个 CNT 的时间分辨生长，其次希望找到控制这种生长的有用工具，如果可能的话，最好是动态控制。对于这种控制，需要不同的外力，如电场 [12]、气流 [13]、与原子台阶的相互作用
集成路径以下和分布式驱动器自动驾驶无人车辆的横向稳定性控制
摘要：智能化是未来汽车行业的发展趋势。智能设备要求车辆的动态控制可以根据决策计划的轨迹输出来完成轨迹跟踪，并确保车辆的驾驶安全性和稳定性。但是，紧急情况引起的轨迹限制规划和严格的道路条件将增加轨迹跟踪和无人车辆稳定控制的困难。鉴于上述问题，本文研究了分布式驱动器无人车辆的轨迹跟踪和稳定性控制。本文应用了分层控制框架。首先，在上部控制器中，提出了算法后的自适应预测时间线性二次调节器（APT LQR）路径，以考虑轮胎的动态稳定性性能，以获取所需的前轮驱动角度。DDAUV的横向稳定性是基于相位平面确定的，在改进的滑动模式控制（SMC）中，滑动表面进行进一步调节，以获得所需的额外偏航矩，以协调路径后跟随和横向稳定性。然后，在下部控制器中，考虑到四个轮胎的滑动和工作负载，建立了全面的成本功能，以合理地分配四个轮毂电动机（IWM）的驾驶扭矩，以生成所需的额外偏航矩。最后，建议的控制算法通过硬件（HIL）实验平台验证。结果显示了以下路径，并且在不同的驾驶条件下可以有效地协调横向稳定性。
偏振光谱中的原子自旋的量子控制和测量
量子控制和测量是同一枚硬币的两面。要影响动态图，必须将精心设计的时间相关控制场应用于感兴趣的系统。要读出量子态，必须将有关系统的信息传输到探测场。我们研究了这种双重作用的一个特定示例，即通过与非共振光学探针的光移相互作用对原子自旋进行量子控制和测量。通过引入不可约张量分解，我们确定了光场的斯托克斯矢量与原子自旋态矩的耦合。这表明偏振光谱如何用于随时间演变的原子可观测量的连续弱测量。同时，探测场引起的状态相关光移可以驱动自旋的非线性动力学，并可用于在原子上产生任意的幺正变换。我们重新审视主方程的推导，以便在非线性动力学和光子散射的情况下给出自旋动力学的统一描述。基于这种形式，我们回顾了量子控制的应用，包括状态到状态映射的设计，以及通过对动态控制集合进行连续弱测量进行量子态重建。2009 Elsevier BV 保留所有权利。
基于Q学习的深度Q学习优化，用于高精度计算效率的机器人臂中的路径计划和控制
摘要 - 在机器人臂中的路径计划和控制是在各种工业和研究应用中实现高精度和有效运营的关键挑战。这项研究提出了一种利用深Q学习（DQL）来增强机器人臂运动的计算效率和精度的新方法。提出的框架有效地挑战了关键挑战，例如避免碰撞，路径平滑和动态控制，通过将强化学习技术与先进的运动学建模整合在一起。为了验证所提出的方法的有效性，使用6度自由的机器人组开发了模拟环境，在该机器人的手臂上训练和测试了DQL模型。的结果表明，与传统优化方法相比，达到98.76％的平均路径优化精度的显着提高，并将计算机开销降低了22.4％。此外，拟议的方法还达到了实时响应能力，平均决策延迟为0.45秒，以确保其在时间关键时期的情况下的适用性。这项研究突出了深层学习在革新机器人手臂控制方面的潜力，通过结合精度和计算效率。发现机器人路径计划中的桥梁差距为自动机器人技术和工业自动化的未来进步铺平了道路。进一步的研究可以探索这种方法对更复杂和现实世界中环境的可扩展性，从而巩固了其在新兴技术领域中的相关性。