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代理模型在动态系统数字孪生开发中的作用
数字孪生技术在航空航天、基础设施和汽车等各个工业领域具有广泛的应用前景、现实意义和潜力。然而，由于具体应用不明确，这项技术的采用速度较慢。本文使用离散阻尼动态系统探讨数字孪生的概念。由于数字孪生也有望利用数据和计算方法，因此在这种情况下使用代理模型是有充分理由的。在这种协同作用的推动下，我们探索了在数字孪生技术中使用代理模型的可能性。特别是，我们探索了在数字孪生技术中使用高斯过程 (GP) 模拟器。GP 具有处理噪声和稀疏数据的固有能力，因此，在数字孪生框架内使用它是有充分理由的。涉及刚度变化和质量变化的情况将单独和联合考虑，以及数据中不同程度的噪声和稀疏性。我们的数值模拟结果清楚地表明，GP 模拟器等替代模型有可能成为开发数字孪生的有效工具。分析了与数据质量和采样率相关的方面。总结了本文介绍的关键概念，并提出了未来迫切研究需求的想法。
基于动态系统的数据增强用于大脑状态分类
Buenos Ares，Argentina B国家科学和技术研究委员会（CONICET）的物理学系，Buenos Aires，Argentina C实验心理学和神经科学实验室（LPEN），认知和翻译神经科学研究所（Inco） OlógicasdelaInfícia（Fleni），蒙塔内斯2325，C1428，AQK，Buenos Aires，Argentina E部，牛津大学，英国牛津大学，英国牛津大学，大脑中的音乐中心（MIB） ，巴塞罗那，西班牙西班牙巴塞罗那法布拉和德国基尔大学神经病学系
离散动态系统的数字孪生
本文采用离散阻尼动态系统来研究数字孪生这一新兴概念。动态系统在工程和科学领域中得到了很好的理解，并且代表了一个熟悉且方便的平台，可用于探索数字孪生设计的各个方面。目的是创建一个可用于与航空航天、电气、机械和计算领域相关的工程科学的框架。物理系统的虚拟模型表示为两个时间尺度的微分方程，使用慢时间的概念将系统特性的演变与瞬时时间分开。分别和一起考虑了涉及刚度变化和质量变化的情况。假设通过放置在物理系统上的传感器来测量阻尼固有频率和时间响应。研究了数字孪生传感器测量中的误差和采样率降低问题。数字孪生通过闭式表达式表示为解析解，并通过模拟得出传感器误差的影响。本文总结了本文介绍的几个关键概念，并提出了未来迫切需要研究的想法。当前的工作摆脱了文献中普遍存在的对数字孪生的定性描述，可以作为基准解决方案来验证实验动态系统的数字孪生及其实现
动态系统的在线多目标模型独立自适应跟踪机制
摘要：在机器人文献中，最佳跟踪问题通过使用各种鲁棒和自适应控制方法来解决。然而，这些方案与实施限制有关，例如在具有完整或部分基于模型的控制结构的不确定动态环境中的适用性、离散时间环境中的复杂性和完整性以及复杂耦合动态系统中的可扩展性。开发了一种在线自适应学习机制来解决上述限制，并为跟踪控制类问题提供通用的解决方案平台。该方案使用同时线性反馈控制策略最小化跟踪误差并优化整体动态行为。采用基于值迭代过程的强化学习方法来求解底层贝尔曼最优方程。生成的控制策略以交互方式实时更新，而无需任何有关底层系统动态的信息。采用自适应评论家的方法实时逼近最优解值函数和相关控制策略。在仿真中说明了所提出的自适应跟踪机制，以在不确定的气动学习环境下控制柔性翼飞机。
在线文章 动态系统的多目标模型独立自适应跟踪机制
摘要：在机器人文献中，最佳跟踪问题通过使用各种鲁棒和自适应控制方法来解决。然而，这些方案与实施限制有关，例如在具有完整或部分基于模型的控制结构的不确定动态环境中的适用性、离散时间环境中的复杂性和完整性以及复杂耦合动态系统中的可扩展性。开发了一种在线自适应学习机制来解决上述限制，并为跟踪控制类问题提供通用解决方案平台。该方案使用同时线性反馈控制策略最小化跟踪误差并优化整体动态行为。采用基于值迭代过程的强化学习方法来求解底层贝尔曼最优方程。生成的控制策略以交互方式实时更新，而无需任何有关底层系统动态的信息。采用自适应评论家的方法来实时近似最佳求解值函数和相关控制策略。在模拟中说明了所提出的自适应跟踪机制在不确定的气动学习环境下控制柔性翼飞机的作用。
动态系统 - 哈佛数学部
其他领域的许多有关动态系统理论的介绍性书籍给人的印象是，该主题是关于间隔的迭代地图，观看Mandelbrot集的图片，或者查看平面中某些非线性差异方程的相位肖像。这远非现实。该主题可以看作是许多数学和非数学领域的互相关方法。该领域已经成熟并成功地用于其他领域，例如游戏理论，它用于解决拓扑中难以解决的问题，并有助于看到数字理论问题与不同的眼睛。几乎没有任何数学领域，这不涉及。例如：迭代平滑地图或流派上的平滑流源于几何形状，概率理论中的一系列独立随机变量可以建模为Bernoulli Shift，这是大数字>的定律
动态系统识别 - 飞机应用第 2 部分
5.2 系统参数状态估计问题分解的影响 5.3 频域中线性系统的输入信号优化 5.3.1 频域中的 Fisher 信息矩阵 5.3.2 信息空间中信息矩阵的表示 5.4 利用凸分析计算最优输入信号 5.4.1 凸分析的应用 5.4.2 谐波输入信号 5.4.3 输入设计的全局最优性 5.5 谐波输入信号的优化 5.5.1 梯度法的应用 5.5.2 谐波输入信号的组合 5.5.3 消除多余的谐波输入信号 5.6 结论 最优输入信号的设计和评估 6.1 时域输入设计 6.1.1 DUT 纵向输入信号的设计 6.1.2 DUT 横向输入信号的设计6.1.3 Doublet、3211、Mehra 和 Schulz 输入信号