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机器学习在预测分子特性中的应用
由于开发新化合物并确定其性能是昂贵且可能危险的，因此有必要开发一个模型来预测分子特性，而无需合成和实验测试。表示化合物的两种系统方法是通过分子结构的示意图和简化的分子输入线 - 进入系统（Smiles）。在这项研究中，这些表示分别用于训练两个神经网络模型，一个卷积神经网络（CNN）和一个经常性神经网络（RNN），以预测化合物的熔点。通过将化合物表示为结构的图像，CNN在拟合给定数据的拟合时不成功，似乎在给定数据的平均熔点附近保持恒定。然而，通过将化合物表示为系统生成的文本字符串，RNN成功地拟合了数据，总体趋势类似于实际趋势，平均绝对误差较低。但是，与结构图数据不同，用于RNN的微笑数据不包含方向信息。对于将来的研究，可能可以将两种表示形式结合起来，以达到更准确的预测模型。
AIAA SciTech 论文
双人直升机副驾驶的拦截器。此外，还可以编程一种新型的拦截器脱钩，以便在拦截器受阻或飞行员之间发生力争时优先考虑一名飞行员控制站。通过实时测量力，如果两名飞行员在相反方向上施加的力超过指定的力阈值，则拦截器会自动脱钩。本文旨在研究在可控性方面仍然可以接受的自动拦截器脱钩的最大力阈值。为此，四名试飞员参加了双人直升机座舱内配备主动拦截器的地面模拟器的实验测试。通过低空飞行中的接管控制任务开发和验证了安全严重性范围。发现自动拦截器脱钩的最大力阈值在俯仰轴上为 30 N，即控制振动的最大力阈值至少与 2 级操纵品质相关。此外，实施了主动力衰减逻辑，并证明可有效减少自动拦截器脱钩期间的控制活动和直升机姿态变化。
电动汽车锂聚合物离子电池动态行为充电识别及建模方案
锂离子电池被认为是电动汽车 (EV) 的重要电存储元件。电池模型是电池监控、高效充电和安全管理的基础。非线性建模是表征电池及其动态内部参数和性能的关键。本文提出了一种智能方案，用于对锂聚合物离子电池进行建模，同时监测其在不同环境条件（温度和相对湿度）下的当前充电电流和端电压。首先，建议的框架使用恒流恒压 (CC-CV) 充电协议研究了温度和相对湿度对充电过程的影响。随后，将监测电池周围的工作温度和相对湿度。因此，使用 Hammerstein-Wiener (HW) 模型对 EV 电池动态行为进行有效的非线性建模。HW 模型被认为是一种黑盒模型，它可以表示电池而无需任何数学等效电路模型，从而降低了计算复杂度。最后，该模型确定了不影响电池寿命的充电过程的边界。应用并进行了几个动态模型的实验测试，以确保
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本文提供了审查方法，以减少小型航天器内部环境中的微型加速度，并对微型加速度水平进行定量估计。这些方法涉及在航天器的整个内部环境中减少微型加速器，或使用振动 - 隔离设备创建保护区。在后一种情况下，对重力敏感的过程只能在该区域内进行。考虑了基于各种操作原理的各种振动分离设备。这些反振动装置已在各种航天器上的太空飞行条件下进行了实验测试。在这项研究中，它们被认为是创建小型技术航天器的现成解决方案。开发了一个小型的技术航天器设计，并考虑了通过控制微型固定水平来确保获得重力敏感过程质量的问题。结果可用于小型技术航天器的设计和运行。关键字：重力敏感过程；内部环境；微型启动；操作原则；小型航天器。________________________________________________________________________________________________ 1.简介
具有未表征设备的广义时间箱量子随机数发生器
基于量子力学的随机数生成器 (RNG) 因其安全性和不可预测性而引人注目，与传统生成器（如伪随机数生成器和硬件随机数生成器）相比。这项工作分析了一类半设备独立的量子 RNG 中，随着希尔伯特空间维数、状态准备子空间或测量子空间的增加，可提取随机性的数量的变化，其中限制状态重叠是核心假设，建立在准备和测量方案之上。我们进一步讨论了这些因素对复杂性的影响，并得出了最佳方案的结论。我们研究了时间箱编码方案的一般情况，定义了各种输入（状态准备）和结果（测量）子空间，并讨论了获得最大熵的最佳方案。对几种输入设计进行了实验测试，并分析了它们可能的结果安排。我们通过考虑设备的缺陷，特别是探测器的后脉冲效应和暗计数来评估它们的性能。最后，我们证明这种方法可以提高系统熵，从而产生更多可提取的随机性。
增材制造 316L 不锈钢的疲劳行为
摘要：316L 不锈钢是多种关键应用的首选材料，这些应用需要兼具机械强度和耐腐蚀性，例如在生物医学领域。增材制造 (AM) 技术可以为新的设计解决方案铺平道路，但与传统加工路线相比，微观结构、缺陷类型和表面特性存在很大差异，因此评估 AM 材料和组件的长期耐久性至关重要。本文对最近大量研究 AM 316L 疲劳的文献进行了全面回顾，重点对比了不同的 AM 技术与传统工艺，以及加工和后处理方面对疲劳强度和寿命的影响。总体疲劳数据相当分散，但可以清楚地看到疲劳性能对表面光洁度、构建方向和热处理类型的依赖性，以及不同打印工艺的影响。还对文献中提出的不同测试方法进行了批判性讨论，强调需要共享实验测试协议和数据呈现，以便更好地理解疲劳行为和加工参数之间的复杂相关性。
人体手臂流畅运动的能量基础
摘要 中枢神经系统计划人类的伸手动作，其运动轨迹通常很平滑，持续时间也相当一致。平滑性似乎可以通过准确性作为主要运动目标来解释，而持续时间似乎可以节省能量消耗。但目前对能量消耗的理解并不能解释平滑性，因此同一运动的两个方面由看似不相容的目标控制。在这里，我们表明平滑性实际上是经济的，因为人类在更剧烈的运动中消耗更多的代谢能量。提出的机制是钙转运激活肌肉的成本与肌肉力量产生率成比例，这种成本被低估了。我们通过实验测试了人类（N = 10）周期性进行双手伸手的能量成本。然后证明了经验成本可以预测平滑、离散的伸手，而此前人们认为这仅仅归因于准确性。因此，机械的、生理上可测量的能量成本可以从经济的角度解释平滑性和持续时间，并有助于解决伸手动作中的运动冗余。
一种单级探测的实用设计方法......
摘要 本研究提出了一种新型的探空火箭设计域，该设计域更直观、更简单，更有利于单级探空火箭的研制过程。在各种操作参数中，本研究确定了几个有效变量，这些变量也是探空火箭设计过程中最实用的变量之一。在为峰值高度优化考虑的众多设计变量中，确定了可以说对塑造整个系统最有效、在探空火箭设计过程中最具实用性的三个变量。进行了一项基于模拟的研究，以确定：所选参数对飞行性能的影响，以及单级探空火箭在峰值高度方面的最佳设计条件。将模拟结果与随机选择的实验测试飞行数据进行比较并进行验证。由于性能曲线随变量而变化，因此考虑的设计输入的组合是有效的。所提出的新型设计领域和设计程序有望为目标高度优化的单级探空火箭的研制过程提供有益的参考和实际的利益。
一种诱导异步随机神经活动的仿生电刺激策略
摘要 目的。电刺激是人工调节神经系统活动的有效方法。然而，目前的刺激模式无法重现自然神经活动的随机性和异步性。在这里，我们介绍了一种克服这些限制的新型仿生刺激 (BioS) 策略。方法。我们假设高频幅度调制刺激脉冲可以通过在脉冲持续时间内分配募集来诱发异步神经放电，而不会牺牲精确控制神经活动的能力。我们使用计算机模拟和离体实验测试了这一假设。主要结果。我们发现 BioS 脉冲会诱发异步、随机但可控的神经活动。我们确定，改变 BioS 脉冲的幅度、持续时间和重复频率可以对募集的纤维数量、它们的放电率及其反应的同步性进行分级调节。意义。这些结果证明了对人工诱导神经活动的控制达到了前所未有的水平，使得设计下一代 BioS 范式成为可能，对神经刺激领域产生深远的影响。
通过统一系统建模和缩小搜索空间实现可重构电池系统的高效最优控制
摘要 —可重构电池系统 (RBS) 正在成为一种有前途的解决方案，可提高容错性、充电和热平衡、能量输送等。为了优化这些性能指标，需要制定和解决高维非线性整数规划问题。在此过程中，需要解决来自非线性电池特性、离散开关状态、动态系统配置以及大型系统固有的维数灾难的多重挑战。因此，我们提出了一个统一的建模框架来适应 RBS 的各种潜在配置，甚至涵盖不同的 RBS 设计，大大促进了 RBS 的拓扑设计和优化问题制定。此外，为了解决制定的 RBS 问题，搜索空间被定制为仅包含可行的 SSV，从而确保系统安全运行，同时大幅减少搜索工作量。这些提出的方法侧重于统一系统建模和缩小搜索空间，为有效制定和高效解决 RBS 最优控制问题奠定了坚实的基础。仿真和实验测试证明了所提出方法的准确性和有效性。