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World File Search System横向速度
日本“SLIM”号航天器登陆月球的结果。
登陆月球表面。• 在约 50m 的高度，机载导航引导控制系统检测到异常并执行模式转换。SLIM 继续启动剩余的主发动机，同时改变姿态以减少横向运动，并自主地按照顺序向着陆模式序列前进。• SLIM 以几乎直立的姿势缓慢但有横向速度着陆（约 00:19:52 JST）。• 横向速度和姿态等着陆条件超出规定范围，着陆后产生较大的姿态波动，导致稳定姿态与预期不同。
JHEP03（2024）126
摘要：在Weyl Semimetals的磁催化场景的背景下，提出了一种在极高磁场处进行手性对称性恢复的新机制。与以前的提案相反，我们在这里表明，在非常大的磁场上，轴突场的横向速度，手性冷凝物的相模式⟨⟨⟨ψ电话，有效地变为一维及其波动破坏了该费米式冷凝物的可能的非零值。我们还表明，尽管有U（1）手性对称性未在极大的磁场上破裂，但系统的光谱由定义明确的无间隙波式激发，连接到轴轴模式，以及相关的绝缘纤毛液体与U（1）手性渗透性相关的纤毛液体。当该理论补充了动态电磁场的包含时，手性对称性再次被打破，并且可以恢复磁性催化的常规情况。
基于相位超前补偿器和信号约束控制器的无人机实现及横侧控制优化
无人驾驶航空飞行器 (UAV) 已成为相当多行业和设施的有用实体。它是通信、防御、安全、配送、监视和勘测等领域的一种灵活、经济高效且可靠的解决方案。然而，它们的可靠性取决于嵌入在机身后面的控制系统的弹性和稳定性能。因此，UAV 主要取决于控制器设计和特定性能参数的要求。尽管如此，现代技术总有改进的空间。本研究以类似的方式实施和研究了 UAV 横向控制系统，并使用比例、积分和微分 (PID) 控制器、相位超前补偿器和信号约束控制器对其进行了优化。本研究的意义在于优化现有的 UAV 控制器装置，以提高横向性能和稳定性。有了这种无人机，无人机社区将受益于使用本文所用的优化方法设计稳健的控制，而且这将提供复杂的控制以在不可预测的环境中运行。据观察，使用相位超前补偿器 (PLC) 优化横向控制动力学的结果比简单的 PID 反馈增益更有效。然而，为了优化横向速度、偏航率和偏航角模式的不需要的信号，PLC 与 PID 集成以实现动态稳定性
基于GPS的自动着舰系统设计...
着舰过程最后20秒风险较大，主要是因为舰载空气尾流强烈。据统计，1964年美国舰载着舰事故率白天为0.031%，夜间仅为0.1%，大大超过陆基着舰事故率[8]。另外，考虑到舰载机纵轴与着陆甲板纵轴呈9度左右夹角，飞机需要有一个横向速度来补偿舰载机的横向运动，此时侧滑角β也不为零。在小扰动条件下，对飞机动力学和运动学方程进行线性化，发现纵向和横向变量存在较强的耦合，表明在着舰最后阶段分别采用纵向控制环和横向控制环进行控制并不是有效的方式。飞行器的部分动力学和运动学方程可以写成公式1的形式，这是非线性系统的一种表达。处理非线性系统时，动态逆是一种常用的方法。它可以避免复杂的参数设定和增益调整。只要知道系统的精确数学模型，就可以应用动态逆进行控制[7, 10]。在准确了解飞行器动力学和运动学方程的情况下，动态逆是一种可行的飞行控制方法。( ) ( ) ( )
在钛合金粉末的定向能量沉积过程中的烧结形成
在使用钛合金粉末时，在定向能量沉积（DED）添加剂制造，粉末聚集和烧结时可能会发生在熔体池之外。使用原位同步子射线照相术，我们研究了池周围发生Ti6242粉末的烧结的机制，进行了一项参数研究，以确定激光功率和阶段遍历速度对烧结速度的影响。结果表明，尽管后者也降低了沉积层的厚度，但可以使用高激光功率或增加阶段横向速度来减少有害的烧结。DED期间烧结的机理被确定为激光束中粉末颗粒的飞行加热。在本研究中探索的加工条件下颗粒加热的计算证实，粉末颗粒可以合理地超过700℃，即Ti表面氧化物溶解的阈值，因此如果未掺入熔体池，则粉末容易烧结。沉积表面上烧结粉末层的堆积导致缺乏融合孔。为了减轻烧结的形成及其对DED组件质量的有害影响，至关重要的是，粉末输送点面积小于熔体池，以确保大多数粉末土地在熔体池中。
使用增强的机器学习模型
文章历史记录：本研究探讨了用氧化铝纳米颗粒加强AL-6061铝合金的摩擦搅拌加工（FSP），分析了处理参数的影响，包括横向速度，旋转速度和通过的速度 - 通行数 - 最终的张力强度，产量强度，产量强度，固有强度，固有强度，固有强度，固有速度和压缩率。使用CNC铣床，以900、1100、1300和1500 rpm的旋转速度进行FSP，遍历速度为10、15和20 mm/min。使用了先进的机器学习模型，即SRS优化的长期短期记忆（LSTME），用于预测处理后材料的性能，达到0.911的高R²值的最终强度为0.951，屈服强度为0.951，固有频率为0.953，固有频率为0.985，为0.985进行阻尼比。关键发现表明，FSP改善了阻尼特性和机械性能，在所有通过中，在900 rpm处观察到最大阻尼有效性。氧化铝纳米颗粒增强了阻尼功能，而增加的旋转速度则促进了晶粒的细化，从而产生了更强，更具变形的抗耐性材料。LSTME模型的表现优于其他机器学习方法，在训练中达到0.965至0.993的R²值，测试中达到0.911至0.987。这些结果证明了将FSP与机器学习相结合以优化高性能应用的材料属性的功效。