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World File Search System控制曲线
采用信念随机最优控制的稳健空间轨迹设计
步进轨迹通常经过优化以满足标准场景中的科学和飞行系统约束。然而，在实际应用中，完全遵循参考轨迹是不可能的，因为不确定性总是影响系统；不确定性可能是由于不完善的状态知识、不完善的动态参数、错过的推力事件或执行错误造成的。在设计阶段，通常通过导航分析事后评估参考轨迹对这些不确定性的稳健性和可靠性，并通过多次迭代调整标准设计。通过评估轨迹受到不同不确定性实现影响时的任务结果来进行稳健性和可靠性评估。为了提高稳健性，通过增加推进剂裕度和强制滑行弧进行轨迹校正机动 (TCM)，或降低推力水平来确保对轨迹进行微小调整。因此，该迭代过程主要将标准轨迹优化视为与不确定性处理阶段分离。此过程通常很耗时，并且可能导致具有过于保守的裕度的次优轨迹。组件和发射器的最新发展现在使深空微型卫星和纳米卫星任务成为可能。此类航天器的轨道控制能力有限（DV 有限），状态知识（地面站访问有限）和执行（TRL 组件低）的不确定性很大，裕度和系统冗余的可能性低（尺寸和成本有限）。因此，对于这些任务，轨迹的设计更重要的是其对不确定性的稳健性。虽然不确定性下的轨迹优化是小型航天器的一种可行方法，但大型传统任务也将受益于随机轨迹优化，既可以提高性能，因为随机最优轨迹通常与具有经验裕度的确定性轨迹不同，也可以减少设计迭代次数。如上所述，目前主要的实际方法是分配后验经验裕度 [1,2]。最近的研究采用随机最优控制问题的不同公式生成了稳健轨迹。模型预测控制或随机闭环公式用于解释控制曲线中的校正项 [3,4]。通过随机规划研究了发动机暂时故障的情况 [5,6]。微分
抑制腺苷A2A受体的抗体拮抗剂
森林生态系统储存大量碳，可以是大气二氧化碳的重要来源或下沉，这有助于全球变暖。了解不同森林的碳存储潜力及其对管理和干扰事件的反应是制定政策和场景以部分抵消绿色房屋气体排放的基础。在不同模型中，活树碳积累的投影的处理方式不同，结果不一致。我们开发了增长和收益模型，以从7,523个国家森林库存图中预测沿海太平洋地区（美国加利福尼亚，俄勒冈州和华盛顿）的所有植被类型中的独立型活树碳密度作为展台年龄的函数。我们将场地的生产率和库存性纳入了章节式方程式，并测试了强化管理的私人森林的行为与管理较低的公共森林的行为不同。我们发现，最好的模型将库存性纳入了方程式术语控制架的承载能力中，以及以方程式术语来控制曲线生长速率和形状的现场生产力。RMSE的不同植被类型的范围为10至137 mg c/ha。对生产性的道格拉斯 - 费尔/西部铁杉区的标准工业旋转长度（约50年），所有者没有显着影响，这表明库存性和生产力的差异捕获了归因于管理强度的许多变化。我们的模型表明，将这些强度管理的土地上的旋转长度从35年增加到70年，将导致储存在景观上的活树碳的2.35倍。这些发现与某些研究预计具有相同植被类型的碳密度较高的研究不一致，并且尚未发现（每年）旋转较长的收益率（每年）增加。我们怀疑差异主要是由于用完全储存的，不受干扰的单物种开发的屈服曲线，“正常”的立场，而没有考虑到不符合这些假设的大量森林。此处开发的碳积聚曲线可以直接以生长和收益样式的投影模式应用，并用于验证生态生理学，同类或单树样式的预测