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World File Search System极限循环
NASA的阿姆斯特朗飞行研究中心
X-59飞机的控制表面和起落架门的自由鞋测试于2023年7月在洛克希德·马丁的Palmdale站点完成。自由层测试的目的是测量可移动飞行控制表面的铰链线以及鼻子和主要起落架门周围的旋转自由鞋，以确保通过设计和/或调整空气净值清除的设计和/或调整分析来确保自由层的要求。振动表面增加了致动机制和铰链点的磨损，因此自由状鞋会影响铰链线的嗡嗡声，极限循环振荡以及其他航空弹性和喷气弹性现象。X-59自由层控制表面测试包括左和右副翼，襟翼和稳定器以及舵和T尾。自由层门测试包括鼻子起落架门和两个主要起落架门。
关于自动乘用车的路径遵循控制的全局动态
摘要在本文中分析了乘用车的路径遵守控制的非线性动力学。考虑了特定建模方面的影响，例如轮胎变形，转向动力学，反馈延迟和控制器饱和。可能在状态空间中发现并分析了不同车辆模型和控制器设计的状态空间中的平衡点和奇异点。然后更详细地分析稳定路径的平衡：稳定对照增益的结构范围在稳定图中呈现，并沿稳定结构域的平衡吸引盆地在数值延伸的帮助下近似。突出显示了控制的不安全区域，其中稳定的平衡被低振幅不稳定的极限循环所包围。最后，显示了控制定律的特定修改如何消除不必要的平衡点并增加稳定路径的吸引力的盆地，从而导致对车辆的更安全，更可靠的控制。
具有复杂下垂控制的网格形成转换器的定量稳定性条件
摘要 - 在本文中，我们通过分析使用网格连接转换器的瞬态稳定性，该转换器具有网格形成的com-prec-per-per-proop Control，也称为可调节的虚拟振荡器控制。从理论上讲，我们证明复杂的下垂控制是一种最先进的网格形成控制，始终具有稳定的状态平衡，而经典的下垂控制则没有。我们在网格干扰下为复杂的下垂控制瞬态稳定性（全球渐近稳定性）提供了定量条件，这超出了经典下垂控制的局部局部（非全球）稳定性。对于复杂下垂控制的瞬时不稳定性，我们揭示了不稳定的轨迹是有界的，表现为极限循环振荡。此外，我们将稳定性从二阶网格形成控制动力学扩展到全阶系统动力学，这些动力学还涵盖电路电磁瞬变和内环动力学。我们的理论结果有助于深入了解复杂下垂控制的瞬态稳定性和稳定性，并为参数调整和稳定性保证提供了实用的指南。
在特殊点激光器中的动态增益和频率梳形成
例外点（EPS） - 非遗传系统参数空间中的奇异点，附近的两个特征模型结合的两个具有独特的特性，具有诸如灵敏度增强和手性发射之类的应用。现有的EP激光器的实现在增益培养基中具有静态种群。通过分析全波Maxwell - Bloch方程，我们在这里表明，在激光工作的舒适性非常接近EP时，非线性增益将自发地诱导高于泵阈值的多模式的多模式不稳定性，从而启动了振动的逆逆逆逆逆逆转和基因。通过光谱退化和EP附近模式的空间合并，梳子产生的效率都提高了。这样的“ EP梳子”具有可调的重复率，没有外部调节器或连续波泵的自启动，并且可以通过超紧凑的足迹实现。我们开发了具有振荡倒置的Maxwell - Bloch方程的精确解，将EP梳子的所有时空正常描述为极限循环。我们在数值上以5μm长的增益减肥耦合藻类腔说明了这种现象，并将EP梳子复制速率从20到27 GHz调节。这项工作提供了富含激光行为的严格时空描述，这是由增益介质的非热性，非线性和动力学之间的相互作用产生的。
通过阶段肖像和模糊复发图探索大脑功能中的非线性动态
自然界中发现的许多复杂性和多样性都是由非线性现象驱动的，这对于大脑而言是正确的。非线性动力学理论已成功地从生物物理学的角度来解释大脑功能，统计物理学领域在理解大脑的连接性和功能方面继续取得了重大进展。这项研究使用生物物理非线性动力学方法研究了复杂的大脑功能连通性。我们的目标是在高维和非线性神经信号中发现隐藏的信息，以期为分析功能复杂的网络中的信息过渡提供有用的工具。利用相肖像和模糊复发图，我们研究了复杂大脑网络功能连通性中的潜在信息。我们的数值实验包括合成线性动力学神经时间序列和生物物理逼真的神经质量模型，表明相位肖像和模糊复发图对神经动力学的变化非常敏感，并且还可以用于基于结构连接的功能连接性来预测功能连接性。此外，结果表明，神经元活性的相轨迹编码低维动力学，以及相位肖像形成的极限循环吸引子的几何特性可用于解释神经动力学。此外，我们的结果表明，相肖像和模糊复发图可以用作功能连接性描述，并且两个指标都能够捕获和解释特定认知任务期间的非线性动态行为。总而言之，我们的发现表明，作为功能连通性描述符，相位肖像和模糊复发图可以非常有效，从而为大脑的非线性动力学提供了宝贵的见解。
1 PTP1B和PTPN2的小分子抑制剂...
自然界中发现的许多复杂性和多样性都是由非线性现象驱动的，这对于大脑而言是正确的。非线性动力学理论已成功地从生物物理学的角度来解释大脑功能，统计物理学领域在理解大脑的连接性和功能方面继续取得了重大进展。这项研究使用生物物理非线性动力学方法研究了复杂的大脑功能连通性。我们的目标是在高维和非线性神经信号中发现隐藏的信息，以期为分析功能复杂的网络中的信息过渡提供有用的工具。利用相肖像和模糊复发图，我们研究了复杂大脑网络功能连通性中的潜在信息。我们的数值实验包括合成线性动力学神经时间序列和生物物理逼真的神经质量模型，表明相位肖像和模糊复发图对神经动力学的变化高度敏感，并且它们也可以用于基于结构连接的功能连接来预测功能连接。此外，结果表明，神经元活性的相轨迹编码低维动力学，以及相位肖像形成的极限循环吸引子的几何特性可用于解释神经动力学。此外，我们的结果表明，相肖像和模糊复发图可以用作功能连接性描述，并且两个指标都能够捕获和解释特定认知任务期间的非线性动态行为。总而言之，我们的发现表明，作为功能连通性描述符，相位肖像和模糊复发图可以非常有效，从而为大脑的非线性动力学提供了宝贵的见解。