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考试控制器重要说明-COE
工程化学问题解决和Python编程泰米尔语专业英语遗产 - I专业英语 - I矩阵和微积分工程物理学基本电气和电子工程工程工程工程图形泰米尔语泰米尔语和技术专业英语 - II专业英语 - II统计量和数值的实体工程和机械工具机械工具和机器机器机器机器机器机器机器机器机器机械元素机械元件 Transforms and Partial Differential Equations Aerodynamics I Air Breathing Propulsion Aircraft Structures-I Mechanics of Machines Environmental Sciences and Sustainability Vector Calculus and Complex Functions Airframe Maintenance and Repair Aircraft General Engineering and Maintenance Practices Aircraft Engine Maintenance and Repair Airport Management Helicopter Theory Air Traffic Control Aircraft Structures-II Aerodynamics II Finite Element Methods Computational Fluid Dynamics Computer Aided Design and Analysis Experimental Aerodynamics高速空气动力学
甜稳定性 - 糖替代品和血糖控制
对于许多消费者而言，个人健康监测设备的可用性增加对饮食和生活方式修改的方式增加了兴趣，这可能会影响与健康和福祉的各种标志有关的日常测量。血糖监测已超越患有糖尿病（如糖尿病）的患者的扩展，即健康意识的消费者有兴趣更多地了解其个人对饮食和生活方式选择的反应。这包括从积极的生活方式消费者到坚持低碳水化合物饮食的每个人。对包括血糖控制在内的代谢健康问题主题的兴趣已在美国公众中越来越大。此外，在探索个性化营养和生活方式计划的新领域的社交媒体影响者越来越受欢迎，积累了大量的卫生，技术上的消费者。
ADC 1143 - DoDAAD 数据安全控制
2015 年 5 月 6 日 — 原始服务/机构和 POC 信息：a. 技术 POC：国防物流管理标准办公室、DoDAAD PRC 主席、Tad。
EE 459/559：电力电子控制与应用
参考阅读：[1] H. Akagi，E. Watanabe 和 M. Aredes，“瞬时功率理论及其在电源调节中的应用”，IEEE Press，2007 年，第 3 章。
分布式控制，用于连接和自动化车辆的无灯和无方向运动
Laneless和无方向运动是高速公路网络中连接和自动化车辆（CAVS）的轨迹行为的新型特征。应用此概念可以利用高速公路的最大潜在能力，尤其是在分布不均的方向需求下。尽管如此，消除了在车道和方向的分离域上的传统概念，因此可以增加混乱的驾驶行为和碰撞风险（从而损害安全性）。因此，本文的重点是在这种未来派环境中为骑士的轨迹规划，其双重目标是（i）提供和确保安全性，而（ii）提高了绩效性能。为此，我们提出了一种骑士的算法，以区分潜在的冲突车辆与自己的方向和/或反对的传播流（整个本文档中所谓的威胁）在早期（及时）阶段。之后，威胁工具被聚集为威胁群体。作为下一步，开发了一个分散的非线性模型预测控制（NLMPC）框架，以调节每个单个威胁集群中车辆的运动；从这个意义上讲，这是分别应用于每个群集中的分布式控制器。该控制方法的设计方式可以实现上述双重目标，结合了官能安全性和效率。最后，通过微观仿真研究对所提出的方法的性能进行了研究和评估。结果是有希望的，并确认了公路网络所提出的方法的效果。
自动移动机器人的稳定跟踪控制方法
本文提出了针对非BOLONOMIC车辆的稳定跟踪控制规则。通过使用Liapunov函数来证明该规则的稳定性。对车辆的输入是参考姿势（x，y ,, 8）'和参考速度（v，ar）'。本文的主要目的是提出一个控制规则，以找到合理的目标线性和旋转速度（v，a）'。线性化系统的微分方程对于确定对小干扰的关键倾倒参数很有用。为了避免任何滑倒，引入了速度/加速度限制方案。有或没有速度/加速度限制器的几个合理结果。本文提出的控制规则和限制方法是与机器人无关的，因此可以应用于具有死亡算力能力的各种移动机器人。此方法是在自动移动机器人Yamabico-11上实现的。获得的实验结果接近速度/加速度限制器的结果。
毫米级、大面积均匀半导体器件分层，用于物理故障分析和质量控制 Pawel Nowakowski*、Mary Ray、P
毫米级、大面积均匀半导体器件分层用于物理故障分析和质量控制 Pawel Nowakowski*、Mary Ray、Paul Fischione EA Fischione Instruments，Export，宾夕法尼亚州，美国* 通讯作者：p_nowakowski@fischione.com 不断发展的微电子设备设计越来越复杂、越来越紧凑和越来越小。这些设计可能包括越来越多的层、三维 (3D) 垂直堆叠、气隙和不同的材料成分。大批量半导体器件制造需要强大的质量控制和故障分析过程。过去几十年来，已经开发出了许多故障分析技术，包括非破坏性和破坏性技术 [1-3]。一种非常流行的技术是器件分层，即从上到下控制地去除器件层。通过这种技术获得的信息可以支持质量控制、故障分析工作、成品和工艺改进数据以及逆向工程。