摘要:将机电一体化融入可持续能源解决方案,为应对现代能源挑战提供了变革潜力。机电一体化将机械系统、电子、控制工程和计算机科学相结合,正在彻底改变可再生能源技术的效率、性能和适应性。本文探讨了机电一体化在可持续能源领域的创新应用,重点是太阳能、风能和水力发电系统。关键发展包括智能监控系统、自动化能源管理、能源转换过程中的精确控制以及提高能源系统寿命和可靠性的自适应维护技术。此外,机电一体化驱动的能源存储和电网集成优化可提高可持续性和弹性。通过利用实时数据和自动化,机电一体化可以加速向更清洁能源未来的过渡,显着减少碳足迹并优化资源利用率。这项研究深入了解了跨学科工程对于塑造可持续能源技术的未来至关重要。
在本技术演讲中,将介绍并简要强调/讨论金属基复合材料或金属基复合材料领域特有的一些显著属性和复杂性,这些复合材料是一种经济实惠且可能可行的金属替代品或替代品,可用于性能关键和非性能关键应用中。将介绍并简要讨论微观结构对铝合金基金属基复合材料的准静态、循环疲劳和最终断裂行为的影响的复杂性。所选铝合金金属基复合材料的试件在单轴拉伸和循环疲劳下均发生变形。循环疲劳试验是在应力控制(高周疲劳)和应变控制(低周疲劳)下进行的。考虑到载荷性质、内在微观结构效应、复合材料微观成分的变形特性和断裂的宏观方面相互竞争和相互作用的影响,将合理化内在微观结构效应和内在微观机制在控制工程复合材料的变形和断裂行为方面的共同影响。
3 研究领域 23 3.1 生物医学工程 ...........................24 3.1.1 生物工程与生物信息学 ..............。。。24 3.2 经济学。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。..................29 3.2.1 创新、国际化与环境 ........29 3.3 计算机科学中的工程 ......................33 3.3.1 算法设计与工程 ................33 3.3.2 人工智能与知识表示 ........38 3.3.3 人工智能与机器人 .............。。。。。。44 3.3.4 计算机网络和普适系统 ............50 3.3.5 计算机视觉、计算机图形学和感知 .........53 3.3.6 数据管理和面向服务的计算 ........59 3.3.7 分布式系统 .........................65 3.3.8 高性能和可靠的计算系统 .......70 3.3.9 人机交互 .........................75 3.3.10 Web 算法和数据挖掘 ....................78 3.4 管理工程 ................................82 3.4.1 产业组织与管理 .....。。。。。。。。。。82 3.5 运筹学。。。。。。。。。。。。。。。。。................93 3.5.1 组合优化 ........................93 3.5.2 持续优化 ..........................96 3.6 系统与控制工程 ..........................102 3.6.1 网络系统 ..............................102 3.6.2 非线性系统与控制 .....。。。。。。。。。。。。。。。。。107 3.6.3 机器人技术。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。113
到目前为止,“模糊逻辑”一词通常指一种特定的控制工程方法,该方法利用常识控制规则的数值表示,以便通过插值合成控制律。这种方法与神经网络有许多共同特征。它现在主要关注数值函数的有效编码和近似,目前与知识表示问题的关系越来越少。然而,这是对模糊逻辑的非常狭隘的看法,与人工智能关系不大。扫描模糊集文献,人们意识到模糊逻辑也可能指另外两个与 M 相关的主题:多值逻辑和近似推理。虽然多值逻辑流非常以数学为导向,但 Zadeh 设想的近似推理概念与人工智能研究的主流程序更相关:他在 1979 年写道:“近似推理理论涉及从一组不精确的前提中推导出可能不精确的结论”。在下文中,我们将使用术语“模糊逻辑”来指代任何一种旨在用于推理机制的基于模糊集的方法。
1.对于需要本社分类或认证的所有设施,应采用以下程序: (1) 批准涵盖设施结构、电气、机械、液压和控制工程方面的计划,如下所示。应根据需要提交支持计算,这些计算应清楚地表明拟议的起重能力以及需要批准的对接和转移安排。(A) 结构方面。应提交以下计划以供批准: (a) 平台的结构图。(b) 转移系统的结构图(如果要求将其包括在设施的认证或分类中)。(c) 上部和下部滑轮壳体。(d) 绞车基座。(e) 绳索或链条规格 (f) 建造所用钢材的材料规格。(g) 焊接规格。(B) 此外,还应提交以下图纸和信息以供参考: (a) 有限元分析数据、计算结果,清楚地表明设计基础、标称起重能力、最大分布负载重量和零部件重心以及任何其他相关设计标准。(b) 平台组装。(c) 甲板布置。
通过书面或在线考试的方式进行,考试时长为 90 分钟。 2 考试日期由考试委员会确定。 3 考试主题是工程师高等数学相关主题的复杂任务,以及机电一体化、机械工程和电气工程的基础知识及其应用,如《机电一体化学士数字化生产模块手册》中所述。 4 MDP-02 工程数学 1、MDP-03 工程数学 2、MDP-04 物理学基础、MDP-09 计算机科学基础、MDP-10 计算机科学 2、MDP-11 电气工程基础和 MDP-12 控制工程基础与该科目相关。 5 如果获得“成功通过”的成绩,则考试通过。 6 为此,考试将由两名大学讲师评估。 7 两位考官确定各自的考试重点,这将决定考试是否成功。8 解决方案必须合乎逻辑且易于理解。9 两位大学讲师必须就此结果评估达成一致。10 两位大学讲师中,至少有一位必须在德根多夫理工学院教授相关学位课程。
摘要 — 直流 (DC) 电机是控制工程应用中最常用的电机,因为它们结构简单、易于控制且性能优异。这些电机应得到很好的控制以执行所需的任务。本研究使用 LabVIEW 进行位置控制系统,重点研究直流电机的功能应用。该控制系统使用一个闭环实时控制系统,该系统在电机轴上附加了一个 298 编码器,为比例积分微分 (PID) 控制器提供反馈位置信号。PID 以最小的误差将直流电机的位置控制在所需位置。PID 控制器在 LabVIEW 软件中实现,该软件通过 Arduino 板将控制信号发送到实时直流电机。此外,还开发了 LabVIEW 软件来显示电机位置随时间的输出响应,以便于观察系统的性能。PID 控制器增益是基于试错法获得的。在这些控制器参数下,系统已在跟踪信号的不同位置和干扰抑制下进行了测试。最后,结果表明,设计的控制器具有良好的性能特性,可保持电机的所需位置。
随着信息技术的发展,基于模糊的系统在计算智能上很流行,并应用于信息科学,数学,控制工程和消费电子等领域。尤其是在消费电子领域中,基于模糊的系统有助于基于数据和知识的建模,并处理具有数量和定性复杂性的现实世界问题,并在维度和不确定性中处理。基于模糊的系统与消费电子设备的婚姻将以人们与设备互动的方式进行革命。从基于细微的因素调整温度的智能恒温器中,以了解语言的微妙之处的语音助手,基于模糊的系统为我们的小工具带来了类似人类的理解和适应性。处理不确定性和不准确的能力为更个性化,高效和以用户为中心的体验铺平了道路。随着消费电子领域的不断发展,其与模糊逻辑的集成将发挥更大的重要作用,预计会扩展,从而提供更智能和以用户的解决方案。因此,当传统的二元逻辑无法处理不精确或不确定的信息时,基于模糊的系统是宝贵的。
R。Drummond曾在She -fild University,Mappin ST,She -eld,S1 3JD的自动控制与系统工程系任职。电子邮件:ross.drummond@sheffield.ac.uk。N. E. Courtier和D. A. Howey与牛津大学工程科学系,牛津大学,牛津公园17号,OX1 3PJ,牛津,英国牛津,电子邮件:{David.howey,Nicola.courtier}@eng.ox.ac.ac.ac.uk。l D. Couto与控制工程和系统分析部,Brussels,Brussels,B-1050,BELGIUM,BRUSSELS UNIVER。电子邮件:luis.daniel.couto.mendonca@ulb.be。C. Guiver在爱丁堡纳皮尔大学(Edinburgh University,Edinburgh),英国EH10 5DT的工程与建筑环境学院工作。电子邮件:c.guiver@napier.ac.uk。罗斯·德拉蒙德(Ross Drummond)要感谢皇家工程学院通过英国情报界研究奖学金的资助。克里斯·吉夫(Chris Guiver)要感谢埃德·伊特堡(Ed-Inburgh)皇家学会(RSE)通过RSE个人研究奖学金提供的资金。EPSRC FARADAY机构多尺度建模项目(EP/S003053/1,授予号FIRG025)为Nicola Courtier和David Howey提供了支持。
该项目旨在开发一款安全的应用程序,利用量子、计算和谷歌量子人工智能,重点关注可持续性。该应用程序将采用先进的加密技术,包括异或门信号处理和控制工程二项式 z 变换方法,以确保强大的安全性并有效防止网络犯罪。该应用程序将由可再生能源供电,特别是太阳能、水力发电和风力涡轮机。这些可再生能源将与量子处理器集成,利用人工智能预测优化控制来有效管理能源消耗并最大限度地提高性能。这种集成确保应用程序以峰值效率运行,同时最大限度地减少其碳足迹。例如,量子处理器的运行可以优化以与可再生能源的可用性保持一致。在日照高峰时段,太阳能电池板可以为量子处理器提供充足的电力,而人工智能系统则相应地预测和调整处理器的工作负载。同样,可以监控和管理水力发电和风力涡轮机产生的电力以提供稳定的能源,确保量子处理器即使在可再生能源供应波动时也能保持高效率。总体而言,该项目代表了量子计算与可持续实践相结合的开创性努力,旨在为现代加密挑战提供安全且环保的解决方案。