XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System控制系数
人工智能在电力变换器控制中的逆向应用
摘要 —本文提出了一种用于电力电子转换器系统控制的新型应用方法，即人工智能的逆向应用 (IAAI)。与传统方法相比，IAAI 仅依赖于数据驱动过程，无需优化过程或大量推导，因此该方法可以以简单的方式给出所需的控制系数/参考。需要注意的是，IAAI 方法使用人工智能为电力转换器控制提供可行的系数/参考，而不是构建新的控制器。在说明 IAAI 概念之后，讨论了一种传统的人工神经网络 (ANN) 应用方法，即基于优化的设计。然后，研究了双源转换器微电网案例，通过基于优化的方法选择最佳下垂系数。之后，将提出的 IAAI 方法应用于相同的微电网案例，以快速找到良好的下垂系数。此外，IAAI 方法应用于模块化多电平转换器 (MMC) 案例，扩展了不平衡电网故障下的 MMC 操作区域。在MMC案例中，模拟和实验在线测试均验证了IAAI的可操作性、可行性和实用性。
通过白盒、灰盒和黑盒建模方法识别代谢途径中的通量检查点
代谢途径建模在药物设计中发挥着越来越重要的作用，因为它可以让我们更好地了解生物体代谢中潜在的调控和控制网络。然而，尽管该领域取得了快速进展，但途径建模对研究人员来说可能成为一场真正的噩梦，尤其是在实验数据很少或途径高度复杂的情况下。在这里，开发了三种不同的方法来模拟溶组织阿米巴原虫糖酵解的第二部分作为应用示例，并成功预测了最终的途径通量：一种包括详细的动力学信息（白框），另一种添加了调整项（灰框），最后一种使用人工神经网络方法（黑框）。之后，每个模型都用于代谢控制分析和通量控制系数确定。该途径的前两种酶被确定为在通量控制中发挥作用的关键酶。这项研究揭示了这三种方法对于在代谢途径建模领域根据现有数据构建合适模型的重要意义，对生物学家和建模者都有用。
基于模型的新型轻型飞机设计
I.简介 制造新的或修改现有的飞行器是一个复杂且耗时的过程。工程师必须就飞行器配置和飞行控制设计做出决策，以确保满足系统级规范。对硬件的任何更改都非常昂贵且耗时。因此，在构建任何硬件之前尽可能地完成和验证设计非常重要。基于模型的设计使工程师能够在设计过程的早期阶段测试和验证他们的想法，此时对设计进行更改仍然相对容易且便宜。在本文中，我们使用一种新型轻型飞机设计的示例来介绍一种快速迭代飞行器几何配置和飞行控制设计的方法。本文介绍了稳定性和控制工程师在设计过程的早期阶段通常要经历的步骤。这些步骤包括：定义飞行器的几何形状、确定飞行器的空气动力学特性、创建模拟以验证性能以及设计飞行控制律。这些步骤中的每一个都可能是一项耗时的任务。在本文中，我们介绍了简化这些步骤并确保快速迭代设计的工具和技术。我们首先讨论一种基于飞行器几何形状确定飞行器空气动力学特性的方法。我们讨论美国空军数字数据汇编 (Datcom) 软件，并介绍 Digital Datcom 对我们特定飞行器配置的分析结果。然后，我们演示如何快速轻松地将从 Digital Datcom 获得的结果导入 MATLAB® 进行进一步分析。我们说明了对空气动力学稳定性和控制系数及导数的初步分析可以揭示有关飞行器性能和稳定性的信息。然后，我们将展示如何快速创建飞行器的模拟。我们将讨论运动方程的建模、作用于飞机的力和力矩的计算、传感器和执行器等飞行器部件的建模，以及大气、重力和风阵等环境影响的建模。我们将演示如何在模拟中使用 Digital Datcom 的空气动力学系数来快速计算作用于飞行器的空气动力和力矩。接下来，我们将讨论飞行控制设计技术。我们还展示了如何针对纵向飞行控制的具体示例有效地设计内环和外环控制器。以我们飞机的纵向控制设计为例，我们展示了如何轻松地线性化仿真模型，以及如何设计满足时域和频域规范的控制器。