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World File Search System校准过程
磁跟踪自动校准
磁感应正在成为一种支持各种应用的新兴技术。代表性用例包括高精度姿势跟踪、人机交互和触觉感应。该技术使用多个 MEMS 磁力计来捕捉近距离变化的磁场。然而，磁力计易受现实世界干扰，如硬铁和软铁效应。因此，用户需要频繁执行繁琐而冗长的校准过程，严重限制了磁跟踪的可用性。为了消除/减轻这一限制，我们提出了 MAGIC（磁力计自动校准），这是一个系统框架，可自动校准 MEMS 磁力计阵列的软铁和硬铁干扰。为了最大限度地减少用户干预的需要，我们引入了一个新颖的自动触发模块。与传统的手动校准方法不同，MAGIC 以最少的用户注意力实现了卓越的校准性能（例如，用于跟踪应用）。通过实证研究，我们发现 MAGIC 也会产生边际开销和成本，例如总能源成本为 0.108 J。
Number-61-2019.pdf - www.ccj-online.com
用户组和 CCJ 包括：劳伦斯堡电力公司 (Lawrenceburg Power)，用于性能和灵活性升级 (p 10)、液压阀门执行器 (12)、氢气干燥器 (12)、校准过程 (16)、测地线圆顶 (20)、防火 (20) 和燃烧器管理 (24)。罗文电厂 (Plant Rowan)，用于消除压缩机排气阀故障 (26)。埃尔伍德能源公司 (Elwood Energy)，用于培养下一代多技能员工 (28)。埃芬汉姆县电力公司 (Effingham County Power)，用于减少不平衡和差异费用 (30)、进行逻辑更改以提高可靠性 (31)、延长 HRSG 下部密封寿命 (32)、使用塔排污灌溉土地 (34) 和安全卸载化学品 (35)。伍德布里奇能源中心 (Woodbridge Energy Center)，用于简化 HEP 检查 (37)、内部培训计划 (38)、消除危险气体警报和回流 (39) 和改善防火 (40)。
1 Ted Doiron 和 John Beers 著的《量规块手册》...
量块手册 作者：Ted Doiron 和 John Beers 美国国家标准与技术研究所精密工程部尺寸计量组 前言 自 1926 年 Peters 和 Boyd 的开创性工作 [1] 以来，尺寸计量组及其前身美国国家标准与技术研究所 (原国家标准局) 一直致力于记录量块校准的科学。不幸的是，这些文档中的大部分都是报告和其他内部文件的形式，研究所外感兴趣的计量学家很难获得。在我们最近对校准程序进行重大修订之际，我们决定将现有的 NIST 量块校准程序文档汇编并扩展为一个文档。我们使用汇编这个词而不是编写这个词，因为所描述的大多数技术在过去 20 年中已由尺寸计量组的各位成员记录下来。不幸的是，大部分工作分散在多份文档中，自出版物撰写以来，测量过程的许多细节都发生了变化，并且存在许多覆盖范围的巨大空白。我们希望本手册汇集了之前最好的文档，并扩展了覆盖范围，以完整描述当前的量块校准过程。许多章节都基于以前的文档，因为很少有内容可以与之匹配。
渐进关系网络：基于少量脑电图学习解码直觉上肢运动想象
摘要 —脑机接口 (BCI) 是一种连接用户和外部设备的通信工具。在实时 BCI 环境中，每个用户和每个会话都需要进行校准过程。此过程消耗大量时间，阻碍了 BCI 系统在真实场景中的应用。为了避免这个问题，我们采用基于度量的少样本学习方法，使用可以逐步考虑时间和光谱组组合的渐进关系网络 (GRN) 来解码直觉上肢运动想象 (MI)。我们从 25 名受试者那里获取了与直觉上肢运动相关的上臂、前臂和手的 MI 数据。在 1 次、5 次和 25 次设置下，离线分析下的总平均多类分类结果分别为 42.57%、55.60% 和 80.85%。此外，我们可以使用少样本方法在实时机械臂控制场景中展示直观 MI 解码的可行性。五名参与者在饮水任务中可实现 78% 的成功率。因此，我们展示了通过关注人体部位缩短校准时间的在线机械臂控制的可行性，同时也展示了基于所提出的 GRN 适应各种未经训练的直观 MI 解码。
建筑能耗校准文献综述...
校准模拟是使用现有的建筑模拟计算机程序并“调整”或校准程序的各种输入的过程，以便观察到的能源使用情况与模拟程序预测的能源使用情况密切匹配。采用这种方法的两个主要原因是它允许 (1) 更可靠地识别现有建筑中的节能和需求减少措施（涉及设备、操作和/或控制变化）和 (2) 在实施这些措施后增强对监测和验证过程的信心。从历史上看，校准过程是一种艺术形式，不可避免地依赖于用户知识、过去的经验、统计专业知识、工程判断和大量的反复试验。尽管专业界对此有广泛的兴趣，但不幸的是，尚未发布关于如何使用详细的模拟程序进行模拟校准的共识指南。ASHRAE 发起了一项研究项目 (RP-1051)，旨在从现有研究成果中筛选出最佳工具、技术、方法和程序，并开发一种连贯而系统的校准方法，其中包括“参数估计”和校准模拟中不确定性的确定。本文对校准模拟技术进行了中肯而详细的文献综述，描述了它们的优点、缺点和适用性，从而作为在后续论文中报告研究项目结果的先行者。
![arXiv:1902.09587v3 [cs.CR] 2020 年 10 月 1 日](/simg/g:\will\search\icon\source\1\17e72fa5b730734f4f251fd870824d19acbc20e2.webp)
arXiv:1902.09587v3 [cs.CR] 2020 年 10 月 1 日
摘要。准确性是安全关键型物联网 (SC-IoT) 系统的一项关键要求。校准在确保物联网部署中的设备准确性方面起着重要作用。校准过程涉及多方，例如设备用户、制造商、校准设施和 NMI。这些方必须合作以支持校准。校准检查通常在安全关键型操作之前进行，例如准备机器人进行手术，需要多方互动才能完成检查。同时，校准生态系统中涉及的各方可能与其他方的一部分存在对抗关系。例如，手术机器人制造商可能希望向运营商（医院）隐藏第三方的身份，以维护其机器人产品业务关系的机密性。因此，需要管理揭示谁为谁校准的信息流以确保机密性。类似地，有关正在校准的内容和校准频率的元信息可能会损害部署的操作机密性。例如，联网医疗设备的校准验证可能会泄露手术程序的时间，并且当与其他元信息（例如患者入院和出院时间）结合时可能会损害 PII。我们表明，任何传统的访问控制方法都无法应对管理参与校准的各方之间的信息流的挑战
验证先进本构模型对 TPU 进行精确 FE 建模
在过去的几年中，热塑性聚氨酯 (TPU) 已成为许多行业中要求高应变率应用的首选材料。由于 TPU 材料具有相对较高的耐磨性和韧性，因此非常适合在恶劣环境条件下承受高压的关键部件。本演示介绍了 TPU 组件的一个相对较新的关键应用领域。虽然工作压力保持在最高 50 bar 的适中水平，但高频、循环负载条件带来了挑战。为了设计坚固的动态 TPU 组件，必须完成两个主要任务：(i) 粘弹塑性材料建模和参数识别，以及 (ii) 通过先进的有限元 (FE) 模拟在系统级的实际动态负载条件下进行材料验证。本文 (i) 强调材料校准过程，(ii) 专门展示所选 TPU 材料在系统级的材料验证。在此背景下，讨论了各种 TPU 等级的应变率依赖性，这说明了商用有限元软件中可用的经典材料建模技术与先进的非线性模型相比的不足之处。最后，提出了一种高效且准确的固体 TPU 材料校准流程建议，可显著增强产品创新流程。版权所有 © VBRI Press。关键词：TPU、系统验证、材料校准、FE 模拟。简介
相机/IMU 瞄准镜校准 - Applanix
在使用 GPS/IMU 进行直接地理参考测绘模式或甚至使用空中三角测量测绘时，相机/IMU 视轴校准是测绘过程中的关键要素。一些研究人员证明了需要最佳的视轴校准过程、程序和软件工具。因此，本文重点介绍使用 Applanix Corporation 新发布的 POSCal TM 软件在视轴校准领域的最新发展。首先，简要讨论以描述性方式总结软件功能。然后，简要介绍了软件中实现的多种分析工具，这些工具是进行 GPS、IMU、图像、地面控制和基准问题的质量保证和质量控制所必需的。已经进行了一项分析研究来测试该软件的分析工具。这项研究使用了加利福尼亚州奥克兰的 HJW GeoSpatial Inc 和欧洲实验摄影测量研究组织 (OEEPE) 的试点中心（汉诺威大学）收集的真实数据集。所有数据集均由配备 6 英寸镜头锥体的 9 英寸 x 9 英寸胶片相机和 Applanix POS/AV TM 510 系统采集。此外，所有数据集都具有良好的地面控制点数量、分布和准确性、高质量的图像测量值以及良好的 GPS 和 IMU 数据。这使得我们可以从高质量的数据集开始，其中故意引入偏差和噪声进行分析 p
多通锁定热量成像用于研究光涂层吸收
热电偶或转置器。然后，热信号与适当的校准与吸收有关。这是字段中的一种参考方法[12]。确定吸收的另一种方法是检测与温度升高有关的效果。光热挠度（PDT）[21-24]或表面热透镜（STL）[25]使用表面和折射率（即光路）的修饰，该折射率是由激光束探测的，并通过校准过程链接到吸收。干涉技术也可以用于测量温度诱导的修饰。常见路径干涉法（CPI）[26,27]使用由泵束吸收的能量引起的折射率变化，从而产生由光电二极管检测到的探针梁的自我干扰。自相度调制（SPM）[28,29]使用Fabry-perot干涉仪的透射光谱形状的变化，这是由于在腔中引入泵送样品的光路变化而引起的，以获得吸收。最后，我们还可以使用脉冲激光作为泵作为另一个测量技术来引用光声光谱法（PAS）[30-32]作为泵，并检测样品内部局部热变化产生的声波。使用热成像，也可以使用热摄像机测量温度[33]。在这种情况下，测量方法称为光热辐射法（PTR）[34]。该方法将在本研究中进一步研究。
2100s的投影
在变化的气候下，室内空气质量（IAQ）水平的改变与空气污染物的变化，环境气候的变化以及在建筑物中应用的缓解/适应策略的变化相关，以应对日益严重的极端天气事件和能源限制。首先，提出了基于系统建模的框架，用于定量评估未来建筑改造和气候场景对IAQ的影响。在描述框架后，提出了其在示范案例研究中的实际实施。提出的框架包括三个主要部分：i）IAQ测量，ii）IAQ模型设计和iii）未来的IAQ状态评估。关于案例研究，制造的室内监测装置（O 3，CO，NO，NO，NO，PM 2.5，PM 10，PM 10，VOC，空气温度，相对湿度和气压）基于低成本传感器，并通过参考分析仪进行了校准。在比利时南部的瓦罗尼亚地区（2021年夏季）的Wallonia地区的自然通风住宅建筑（ + 2个排气风扇）中进行了室内测量活动。在Multizone IAQ和通风软件（CONTAM）中设计了一个IAQ模型。借助室内测量活动的实验数据进行了验证和校准过程。从平均浓度的角度来看，校准的IAQ模型显示出 + 95％的总合成。最后，预测案例研究的未来室外空气污染以及室内和室外气候数据被送入IAQ模型（基础年度2021年），并在不同的气候场景下定量评估了室内污染物水平，直到2100。