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外周触觉反馈对大脑皮层内的影响...
摘要 — 皮层内脑机接口 (iBCI) 为瘫痪患者提供了一种通过从大脑活动解码的信号来控制设备的方法。尽管这些设备最近取得了令人瞩目的进展，但它们的控制水平仍然无法达到健全人的水平。为了实现自然控制并提高神经假体的性能，iBCI 可能需要包含本体感受反馈。为了通过机械触觉刺激提供本体感受反馈，我们旨在了解触觉刺激如何影响运动皮层神经元并最终影响 iBCI 控制。我们为四肢瘫痪患者的后颈提供了皮肤剪切触觉刺激来替代本体感受。通过使用单丝测试套件评估触觉灵敏度来确定颈部位置。参与者能够以 65% 的准确率正确报告 8 个不同方向的后颈皮肤剪切。我们发现运动皮层单元对剪切刺激表现出感觉反应，其中一些单元对刺激有强烈的响应，并可以通过余弦形函数很好地建模。我们还演示了在线 iBCI 光标控制，该控制由解码的命令信号驱动，并带有连续的皮肤剪切反馈。与纯视觉反馈条件相比，当参与者获得触觉反馈时，光标控制性能略有提高，但效果显著。
高速电机的先进设计与控制...
目前，涡轮增压器和电动增压器、飞轮储能系统、涡轮分子泵、航空发动机、高速主轴、气体压缩机、微型涡轮机等各种应用都需要高速电机。它们的运行速度通常高于10krpm，功率从0.1到数百千瓦不等，转速与功率平方根的乘积大于1×105rpm√𝑘𝑊。由于高速电机需要克服更多的挑战，例如更高的频率、更大的损耗、更高的温升、更强的机械应力和振动。幸运的是，材料和电机驱动领域的最新进展为解决这些挑战提供了新的解决方案，并取得了突出的成果：高性能材料，如具有高载流能力的超导体、具有更高磁饱和能力的铁磁材料、具有高剩磁的永磁材料和双相铁磁材料在高速电机中不断涌现和研究；基于宽带隙半导体器件的电机驱动可以实现更高的开关频率、更高的工作温度和更低的损耗，因此，将其应用于高速电机系统可以提高效率、动态和稳态控制性能。此外，人工智能方法和3D打印技术等新技术为应对挑战带来了更多机会。先进材料和技术在高速电机中的应用要求在设计和控制层面取得进展，包括但不限于创新的电机结构、新一代设计方法、更有效的冷却和热管理、损耗、噪声和振动降低方法、机械优化、基于宽带隙半导体的电机驱动以及先进的控制技术和算法。本期特刊的目标就是讨论该领域的进展。
博士学位：新一代空间任务的遗传现象的建模和控制
倾斜是部分填充的储层中液体的运动。建模和控制这种现象对于登陆液体推进剂的空间系统的稳定性和性能至关重要。倾斜被确定为在近地球小行星会合（近）任务中观察到的效率低下的动量阻尼的主要原因，并怀疑是上层阶段不稳定的原因，这是使2007年失去猎鹰1任务的上层不稳定。此外，将人类带回月球及以后的太空探索的新趋势是需要更大的液体推进液罐面对更长的任务。这在安全性和操纵控制性能方面提出了新的挑战。如今，只有计算流体动力学（CFD）模型才能捕获微功能条件下的斜率现象，其中表面张力力在重力上占主导地位，并且对地球上的表面形成不同。但是，这种数值方法在计算上太昂贵了，无法通过保证的稳定性和性能证书来利用基于模型的反馈控制合成。此外，晃动也可以与柔性附属的自然振荡模式相互作用（即太阳能电池板，机器人臂，天线）并大大放大。该博士的目标是多学科的，旨在最终加入非常不同的研究领域（流体动力学，多体型建模和自动控制）的路径。最终目标是提供一个通用框架，以实时正确模拟微实力中宽恕现象的耦合效应，并在反馈控制下具有复杂的灵活空间结构的振动效果。许多应用程序仍在开放的应用程序：精细的任务，会合和对接（用于加油），积极的碎屑清除和发射器沿海阶段。
正面theta脑活动随着手术经验和任务错误的函数而变化
对手术专业知识的抽象客观研究几乎完全集中在公开的行为特征上，而几乎没有考虑基本的神经过程。神经影像技术的最新进展，例如，无线，可穿戴的头皮记录的脑电图（EEG），可以深入了解控制性能的神经过程。我们使用头皮录制的脑电图来检查手术专业知识和任务性能是否可以根据称为额叶Theta的振荡性脑活动信号来区分，这是一种认知控制过程的假定生物标志物。设计，设置和参与者的行为和脑电图数据是从1年（n = 25）和4年经验（n = 20）的牙科手术学员那里获取的，而他们在虚拟现实手术模拟器上执行低和高难度的钻探任务。在正面电极（索引额叶theta）中的4-7 Hz范围内的EEG功率是经验，任务难度和错误率的函数。结果对于专家而言，新手的正面theta功率更大（p = 0.001），但没有根据任务难度（p = 0.15）的变化，并且没有经验×难度互动（p = 0.87）。大脑 - 行为相关性显示，在经验丰富的组中，额叶theta和错误的误差之间存在显着的负相关关系（r = -0.594，p = 0.0058），但新手没有这种关系。结论我们发现额叶theta功率在手术经验之间有区别，但仅与经验丰富的外科医生的错误率相关，同时执行艰巨的任务。这些结果为专业知识与外科手术表现之间的关系提供了一种新颖的看法。
ACT _ 固定式燃气轮机的 NOx 排放
5.0 无控制技术 ...............5-1 x 5.1 湿式控制 .................5-5 5.1.1 过程描述 ........5-5 5.1.2 湿控制的适用性 ....5-8 5.1.3 影响湿式控制性能的因素 ...........5-8 5.1.4 使用 x 湿式控制可实现的 NO 排放水平 ...........5-11 5.1.5 湿式控制对 CO 和 HC 排放的影响 ............5-28 5.1.6 湿式控制对燃气轮机性能的影响 ............5-33 5.1.7 湿式控制对燃气轮机维护的影响 ............5-33 5.2 燃烧控制 ............5-36 5.2.1 稀薄燃烧和减少燃烧室停留时间 ...........5-36 5.2.2 贫油预混燃烧室 ......5-38 5.2.3 浓/熄火/贫油燃烧 .....5-59 5.3 选择性催化还原 .......5-63 5.3.1 流程描述 ..........5-63 5.3.2 SCR 对燃气轮机的适用性 5-65 5.3.3 影响 SCR 性能的因素 ..5-72 5.3.4 使用 SCR 可实现的 NO 减排 x 效率 .......5-73 5.3.5 SCR 的处置注意事项 ...5-73 5.4 与 SCR 结合使用的控件 ...5-74 5.5 在 HRSG 应用中添加管道燃烧器的影响 ..............5-77 5.6 替代燃料 ............5-83 5.6.1 煤制气 ...。。。。。。。5-83 5.6.2 甲醇。。。。。。。。。。。。。。5-84 5.7 选择性非催化还原 ......5-87 5.8 催化燃烧 ...........5-88 5.8.1 过程描述 .........5-88 5.8.2 适用性 ...........5-88 5.8.3 开发状态 .........5-88 5.9 海上石油平台应用 .....5-91 5.10 第 5 章参考资料 ......。。。5-92
提高运动想象 BCI 的性能-...
目标：基于运动想象 (MI) 的脑机接口 (BCI) 通常用于控制应用。然而，这些应用需要强大而有判别力的神经模式，因此可能需要丰富的 MI 经验。受康复领域的启发，在康复领域，具体化是改善皮质活动的关键要素，我们的研究提出了一种新颖的控制方案，在控制过程中提供虚拟具体化的反馈以提高性能。方法：受试者经历了两个沉浸式虚拟现实控制场景，他们使用脑电图 (EEG) 控制设备的二维运动。这两个场景仅在是否提供具体化反馈（反映分类意图的运动）方面有所不同。在经历每个场景后，受试者还回答了一份问卷，在问卷中他们对场景的沉浸感和反馈的具体化程度进行评分。结果：与没有具体化反馈的标准控制方案相比，受试者在使用我们的控制方案时表现出更高的控制性能、更大的大脑活动模式可辨别性和增强的皮质激活。此外，自我评价的体现和临场感得分与表现呈现出显著的正线性关系。意义：我们研究的结果提供了证据，表明提供体现反馈作为意图分类指导可能对控制应用有效，因为它可以诱导增强的神经活动和具有更大辨别能力的模式。通过将体现反馈应用于沉浸式虚拟现实，我们的研究也是另一个例子，表明虚拟现实是改善 MI 的有前途的工具。
深度强化学习找到了涡流的新策略...
是一种有前途的机器学习方法，用于主动流量控制（AFC），深入加固学习（DRL）已成功地用于各种情况下，例如在层状和易变的湍流条件下的固定气缸的拖动减少。但是，DRL在AFC中的当前应用仍然存在缺点，包括过度传感器使用，不清楚的搜索路径和不足的鲁棒性测试。在这项研究中，我们的目标是通过应用DRL引导的自我旋转来抑制圆柱体在锁定条件下的涡流诱导的振动（VIV）来解决这些问题。只有由圆柱体的加速度，速度和位移组成的状态空间，DRL代理就学习了一种有效的控制策略，该策略成功地抑制了99的VIV幅度。6％。通过在感觉运动提示的不同组合和灵敏度分析之间进行系统的比较，我们确定了与流动物理学相关的搜索路径的三个不同阶段，其中DRL代理会调整动作的幅度，频率和相位滞后。在确定性控制下，仅需要一点强迫来维持控制性能，并且体内频率仅受到略微影响，这表明目前的控制策略与利用锁定效应的效果不同。通过动态模式分解分析，我们观察到，在受控情况下，主导模式的增长率均为负面，表明DRL明显增强了系统稳定性。此外，涉及各种雷诺数字和上游扰动的测试证实了学习的控制策略是可靠的。最后，本研究表明，DRL能够用很少的传感器控制VIV，从而使其有效，有效，可解释和健壮。我们预计DRL可以为AFC提供一个一般框架，并对基础物理学有更深入的了解。
“我做得更好”：通过脑机接口检查虚拟现实中的具身化对二元运动想象任务中的主体感的影响
基于运动想象的脑机接口 (MI-BCI) 已被提议作为一种中风康复手段，它与虚拟现实相结合，可以将基于游戏的互动引入康复中。然而，MI-BCI 的控制可能难以获得，用户可能会面临糟糕的表现，这会让他们感到沮丧，并可能影响他们使用该技术的积极性。通过增加用户对系统的代理感，可以减少积极性的下降。本研究的目的是了解虚拟现实中描绘的手的化身（所有权）是否可以增强代理感，从而减少 MI-BCI 任务中的挫败感。22 名健康参与者参加了一项受试者内研究，在两种不同的化身体验中比较了他们的代理感：1) 化身手（与身体），或 2) 抽象块。两种表征都以相似的运动闭合以实现空间一致性，并因此弹出气球。手/块通过在线 MI-BCI 控制。每种情况都包括 30 次 MI 激活化身手/块的试验。在每种情况之后，一份问卷调查了参与者的自主感、所有权和挫败感。之后，进行了一次半结构化访谈，参与者详细说明了他们的评分。这两种情况都支持相似水平的 MI-BCI 性能。观察到所有权和自主性之间的显著相关性（r = 0.47，p = 0.001）。正如预期的那样，虚拟手比积木产生更高的所有权。在控制性能时，所有权增加了自主感。总之，基于 BCI 的康复应用程序的设计者可以利用拟人化虚拟形象来对训练过的肢体进行视觉映射，以提高所有权。虽然不能减少挫败感，但只要 BCI 性能足够好，所有权就可以提高感知到的自主性。在未来的研究中，应该在中风患者中验证这些结果，因为他们对自主性和所有权的感知可能与健全用户不同。
强大的backstepping-super-twisting-sliding-mode-control- ...
摘要本文重点介绍了自动驾驶车辆的控制问题之后的路径。旨在增强鲁棒性和衰减现象，基于Lyapunov理论开发了一种超级扭转的滑动模式控制算法（STA），其中通过应用倒退技术来提供控制系统稳定性的证明。此外，进行MATLAB/SIMULINK和CARSIM之间的共模拟以验证控制性能后的路径。在这项研究中，Stanley控制器，常规滑动模式控制（SMC）和模型预测控制（MPC）用作评估提出的STA性能的基准控制器。在模拟中考虑了两种驾驶场景，包括正常驾驶和猛烈驾驶。全面评估控制绩效和控制工作（即转向的大小），新颖地提供了一个集成和加权性能评估指数。仿真结果表明，在正常驾驶情况下，所提出的STA的𝐼𝑊𝑃𝐸𝐼可以减少40.5％，25.8％，10.9％；与斯坦利控制器，常规SMC和MPC相比，在激烈的驾驶情况下，在激烈的驾驶情况下有62.5％，24％，6.8％。结果还表明，所提出的STA在颤动的衰减方面优于常规SMC，从而导致前方向盘角度输入更平滑，并且更平滑。与MPC相比，所提出的STA的优点在于其计算复杂性较低。此外，通过更改车辆质量和轮胎参数来验证控制器的鲁棒性。与基准方法相比，所提出的STA可以将𝐼𝑊𝑃𝐸𝐼的波动减少22.6％，22.3％和5.9％。这些结果表明，对系统扰动的考虑对于超级扭转滑动模式控制器的设计至关重要，这可以改善系统后自动驾驶汽车路径的鲁棒性。
理学硕士项目：先进材料科学
核心必修模块（所有核心模块均由伦敦大学学院布卢姆斯伯里校区的材料发现研究所教授） NSCI0009：先进材料的微观结构控制（15 个学分） 本课程旨在让来自不同科学背景（材料、化学、物理、工程、化学工程和其他相关科学和工程学科）的学生发现他们先前的知识可以应用于材料科学，从而产生良好的效果，并使该学科及其行业受益。为了实现这一目标，本课程强调控制性能的微观结构因素，并展示开发此类微观结构的策略。本课程还旨在为希望探索如何将他们的学科特定技能应用于更广泛的材料科学背景的科学和工程学科学生提供学术拓展。该模块还旨在通过材料表面处理、增材制造和严重塑性变形方面的最新技术进步案例研究来巩固对微观结构控制策略的理解和知识，并让学生掌握可转移技能，以推进材料加工和制造技术，开发新一代先进材料。评估：第一学期，40％ 课程作业（问题表和短文）和 60％ 笔试 NSCI0012：材料设计、选择和发现（15 学分） 本模块旨在让学生掌握应用和市场驱动场景中材料选择的原则和过程的一般知识。特别是，将详细讨论 MF Ashby 开发的材料选择规则和相应概念（例如，材料指数和材料性能图表以及 Ashby 图）。通过小组辅导中的案例研究讨论，将理论付诸实践，巩固对这些阈值概念和技能的理解。它还旨在为具有广泛科学/工程背景的学生提供材料选择和产品设计背景下的材料科学基础知识。特别是，将讨论工程材料的结构-性能关系（包括相图和转变）。该模块重点介绍材料选择和产品设计中的变化力量（例如新兴的能源和环境限制），以及新材料和相关技术如何为开发创新解决方案以满足全球需求提供机会。评估：第一学期，小组设计项目形式，两次演示（创意推介和最终设计演示）以及最终报告（每名学生 2,000 分）。