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World File Search System性能分析
惯性测量装置性能分析的振动阶跃试验
摘要——如今，惯性测量单元已广泛应用于多种应用，例如汽车和自动驾驶汽车、无人驾驶飞行器、手机、机器人、人工智能等。尽管如此，最近的文献并没有正确涵盖微电子设备在真实环境条件下运行时的动态计量性能表征和可靠性分析。为了填补这一空白，本文提出了在振动条件下表征惯性测量单元的方法，即通过步进测试振动曲线来测试在不同频率下受到正弦振动的惯性平台的行为。从广为人知的正弦扫描振动曲线开始，制定了一个定制的测试计划，该计划基于正弦刺激随时间的频率递增，以研究惯性平台的频率响应。对一组真实设备的应用证实，所提出的测试可以识别机械应力对频域内微机电传感器计量性能的影响。所开发的测试计划还可用于调查特定频率的正弦振动是否会触发一些通常静止的故障机制。关键词 - 诊断；惯性测量单元；MEMS；测试；振动。
神经模糊算法在人体中的性能分析...
摘要。脑机接口是一种非侵入式设备，可获取大脑产生的信号，然后对其进行操纵以适应各种应用。BCI 的一个流行应用是与机器人接口；并且，每个 BCI - 机器人系统都采用不同的机器学习算法。本研究旨在对神经模糊算法（特别是自适应网络模糊推理系统 (ANFIS)）进行性能分析，以对 Emotiv INSIGHT 检索到的 EEG 信号进行分类。还开发了一种 SVM 算法作为 ANFIS 性能的参考。研究人员可以使用一种生成和获取 EEG 信号的方法作为参考。面部和眼部手势被用作 EEG 信号生成的手段，并被输入到两种算法中进行模拟实验。结果表明，ANFIS 往往比 SVM 算法更可靠，并且略胜一筹。与 SVM 相比，ANFIS 占用了大量的计算资源，需要更高的规格和训练时间。
微生物燃料电池作为潜在储能装置的性能分析
阴极。通常，废水被放入阳极室，因为那里有很多微生物，而清水则留在阴极室中。因此，我们可以得到一定量的电压和电流读数。MFC 有一个缺点，就是它需要相当大的质量来产生能量。质量越低，我们得到的能量就越低。在实践中，对于 5 [L] 的废水，测得的最大电压为 1.01 [V]（开路电压），恒定电流为 0.2 [mA]。因此，它可以用作电池，因为它产生的电压几乎与锂离子电池相同。然而，考虑到质量较低，MFC 可以用作储能装置。据报道，当多个单独的 MFC 连接成一个堆栈或多电极时，电压和电流会增加，具体取决于连接模式（串联或并联）[6]。MFC 的性能可以通过改变各种因素来改变，例如温度、废水质量、阳极和阴极材料等。
使用 AAA 软件进行设计和飞机性能分析
由于一些飞机，如 Avro Vulcan、Bell P-63 Kingcobra、DC-3、Pilatus Porter PC-6、Northrop N9MB 和 Howard 500 是在 20 世纪 50 年代和 60 年代生产的，当时没有计算机辅助软件，仍然使用几乎手工制作的性能图表，这些图表无法满足每种特定的飞行条件需求，这在现代、发达和饱和的空域中成为一个严重问题。航空当局 (FAR、FAA、EASA) 缺乏详细认证也是这些飞机的一个大问题，由于同样的原因，需要与性能图表或数据相对应的信息，而过去没有制作这些信息。这就是为什么有必要在先进的计算机软件中模拟这些飞机的特定飞行条件，以便为机上机组人员生成更准确的数据，以实现安全飞行。
带电池存储和储氢的并网光伏系统稳健设计优化与随机性能分析
a 比利时蒙斯大学热能工程与燃烧系 (UMONS)，Place du parc 20, 7000 Mons，比利时 b 比利时布鲁塞尔自由大学流体与热力学系 (FLOW)，Pleinlaan 2, 1050 Brussels，比利时 c 比利时布鲁塞尔自由大学 (ULB) 和燃烧与稳健优化组 (BUVRNV)，1050 Brussels，比利时 d 比利时鲁汶天主教大学 (UCLouvain) 力学、材料与土木工程研究所 (iMMC)，Place du Levant, 2, 1348 Louvain-la-Neuve
原创文章 基于Python编程的搅拌摩擦焊接头力学性能分析人工智能算法
摘要：在现代计算科学中，机器学习和优化过程之间的相互作用标志着最重要的发展。优化在机械工业中起着重要作用，因为它可以降低材料成本、减少时间消耗并提高生产率。最近的工作重点是对搅拌摩擦焊接工艺进行优化任务，以获得搅拌摩擦焊接接头的最大极限抗拉强度 (UTS)。为此选择了两种机器学习算法，即人工神经网络 (ANN) 和决策树回归模型。输入变量为工具转速 (RPM)、工具移动速度 (mm/min) 和轴向力 (KN)，而输出变量为极限抗拉强度 (MPa)。观察到，在人工神经网络的情况下，训练和测试集的均方根误差分别为 0.842 和 0.808，而在决策树回归模型的情况下，训练和测试集的均方根误差分别为 11.72 和 14.61。因此，可以得出结论，ANN 算法比决策树回归算法提供更好、更准确的结果。
稀释的结构、形态和磁性能分析
以硝酸锌、硝酸铕和尿素为燃料，采用燃烧反应合成了浓度为0.05和0.10 mols的Eu掺杂ZnO半导体基质。为了分析铕浓度和烧结对ZnO结构、带隙、磁性和形貌的影响，将样品在1100°C下烧结30分钟，并通过X射线衍射、紫外和可见光谱、振动样品磁强计和扫描电子显微镜对烧结前后进行分析。从所得结果发现，形成了半导体相ZnO和第二相（Eu2O3）。观察到烧结前后样品的带隙值在半导体范围内，并且在室温下表现出铁磁性。关键词：稀磁半导体，燃烧反应，氧化锌，铕。
AI 优化的视频编码和多 CDN 性能分析
优化编码和内容分析有关编码参数的决策经常被忽视，导致整个视频工作流程效率低下。Haivision Lightflow Encode 利用深度学习执行上下文视频分析，以根据每个标题或每个场景确定基于文件或实时视频内容的最佳比特率和编码配置，从而实现最佳质量比特率性能。每个内容分析都提供独特的结果，这些结果应用于转码过程，并且可以配置为最大化客户定义的业务 KPI，包括视觉质量、成本节省和快速上市时间。这可以显着降低比特率并改善视觉质量，确保最大化成本质量值。
数字图像合成器对抗逆合成孔径雷达的性能分析
估计此信息收集的公共报告负担平均为每份回应 1 小时，包括审查指令、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查信息收集的时间。请将有关此负担估计或此信息收集的任何其他方面的意见（包括减轻此负担的建议）发送至华盛顿总部服务部、信息运营和报告理事会，1215 Jefferson Davis Highway，Suite 1204，Arlington，VA 22202-4302，以及管理和预算办公室、文书工作减少项目 (0704-0188)华盛顿特区 20503。1. 仅供机构使用（留空）2. 报告日期 2002 年 9 月 3. 报告类型和涵盖日期 电气工程师论文
士兵无线电波形性能分析... - DTIC
士兵无线电波形 (SRW) 是一种联合战术无线电系统 (JTRS) 网络软件，旨在为小型作战部队和无人系统提供语音、数据和视频功能。SRW 是陆军低级战术网络的基石。预计有多达 25 万台无线电将运行 SRW，耗资数十亿美元。该系统最近的操作测试事件表明存在几个缺陷，包括与传统系统相比范围较差、功耗过大以及可能不具备操作可行性的高水平网络和频谱管理。这些问题并非 SRW 独有，而是困扰了过去十年正在开发的移动自组织网络 (MANET) 系统。在本报告中，我们首先讨论我们从操作测试中观察到的情况，这些观察结果为我们分析和模拟工作的重点提供了信息。然后，我们分析了陆军对 SRW 的使用与波形设计的原始概念之间的许多差异的技术影响。我们利用从网络集成演习 (NIE) 中得到的观察结果构建了模拟的代表性场景，并根据陆军的实施情况配置了 SRW 节点。最后，我们展示了 SRW 的建模和模拟结果，我们用这些结果来解释我们在操作测试中看到的症状的根本原因。