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World File Search System流控制
用微型磁通量的亚音腔流控制 -
流量控制在于修改自然状态，以使另一个被认为是有利的状态收敛，因为可能会减少阻力或噪声辐射。在本文中，在亚音速开腔流中进行开放环路控制实验。在不稳定的流量控制的情况下，将控制焦点带入了流量的弹性修改，而不是对平均流属性的修改。因此，使用任意信号和强迫线性的强迫范围对于这种流量控制案例至关重要。从这个意义上讲，已经实施了微磁电机机电系统的线性阵列，以在开放式腔内执行开通环路控制实验。执行器能够以线性行为同时生成准稳态和脉冲喷射。我们证明了微欧洲的效率降低了腔振荡。准稳态喷气机在空腔基本振幅声压水平中降低了20 dB。脉冲喷气机启用了额外的空腔音调幅度降低，这取决于脉动频率和强迫振幅。这些结果是朝着实施开放式流量的闭环控制的第一步。
电阻RAMS（RRAMS）的节能电流控制和读取方案
抽象能量效率仍然是改善RRAM的关键性能标记以支持物联网边缘设备的主要因素之一。本文提出了一种简单且可行的低功率设计方案，可以用作降低RRAM电路能量的强大工具。设计方案仅基于写入和阅读操作期间的当前控制，并确保写作操作完成而不会浪费能量。提出了自适应写终止电路，以控制在形成，重置和集合操作过程中的RRAM电流。终端电路感知编程电流，并在达到首选编程电流后立即停止写入脉冲。仿真结果表明，适当的编程电流选择可以帮助提高4.1倍的形成，设置的改善9.1倍，重置能量提高1.12倍。此外，还证明了对复位电阻的严格控制的可能性。阅读能量优化也可以通过利用差分含义的放大器提供可编程当前参考。最后，根据最终的应用程序要求，建立了设置/重置操作期间能源消耗与可接受的读取保证金之间的最佳权衡。
适用于现代电动汽车应用的基于差分平坦度的电池/超级电容器混合源级联能量/电流控制
1 可再生能源研究中心（RERC），曼谷北国王科技大学，1518，Pracharat 1 Road，Bangsue，曼谷 10800，泰国；burin.y@tfi.kmutnb.ac.th 2 泰法创新研究所（TFII），曼谷北国王科技大学，1518，Pracharat 1 Road，Bangsue，曼谷 10800，泰国 3 曼谷北国王科技大学技术教育学院电气工程教师培训系（TE），曼谷 10800，泰国 4 南锡能源研究小组（GREEN），洛林大学，F-54000 南锡，法国； damien.guilbert@univ-lorraine.fr 5 皮特什蒂大学电子、通信和计算机学院，110040 皮特什蒂，罗马尼亚 6 ICSI Energy，国家低温和同位素技术研究与发展研究所，240050 拉姆尼库瓦尔恰，罗马尼亚 * 通讯地址：phatiphat.t@fte.kmutnb.ac.th (PT); nicu.bizon@upit.ro (NB)
AcuPanel 9104X-DC 预接线直流控制面板数据表
AcuLink 810 是一款智能数据采集服务器和网关，可汇总设施内多个仪表和现场传感器的公用事业数据。AcuMesh 通过为 Modbus-RTU 设备创建无线网状网络来补充这一点，为监控能源流、工业流程、HVAC 等提供经济高效的解决方案。
高级物流控制器
这是一个新的激动人心的机会，可以加入我们的团队，以支持利兹一家既定的家族企业的持续发展。Wilson Power Solutions是电力配电设备的领先制造商和供应商，以及最终低损失无形变压器技术的先驱。我们的旗舰产品可节省资金，节省能源，削减碳，并为减少能源浪费的全球挑战提供了创新的解决方案。角色是什么：监督，管理和优化国际和国内供应链运营。您将对国际物流有深入的了解，包括进出口法规，海关程序和全球运输解决方案。您将负责确保从印度到英国的变压器的安全，高效且具有成本效益的进口，处理和海关管理，然后是英国物流，处理和存储，包括工厂和客户站点。您将确保遵守所有相关法律和法规，重点是健康，安全以及成本优化。您将负责与现有合作伙伴的物流关系，并为新合作伙伴的“入门”开发解决方案和流程，以便为Wilson Power Solutions提供具有竞争力的利率并优化服务水平和可用性。此角色需要强大的分析能力，出色的沟通能力和积极的解决问题方法。您将与各个部门紧密合作，包括采购，销售，项目和合同。理想情况下，您将在国际物流管理中拥有良好的往绩记录，重点是优化流程，降低成本并提高服务水平。您还将负责管理与第三方物流合作伙伴的关系，谈判和管理物流合同和监视绩效，以确保我们的物流合作伙伴符合我们的高标准。此外，预计您将保持最新的行业最佳实践，并不断寻求改进的机会。这是一个充满挑战和有益的角色，它提供了对我们的业务产生重大影响的机会。关键职责：•选择和“入职”物流合作伙伴，谈判固体合同并管理KPI，包括优化操作率。•计划/监控变压器往返英国港口，站点，英国存储•监督物流，仓库，运输和客户服务•研究和开发理想的运输技术，途径和运营商•将物流纳入公司程序，操作和过程中，并确保与进口/出口法规和评估相关性•确保范围和评估•KPI•kpi -kpi -kp Inforcation and Inforcation insunity•kpi Incration in Cornusion insucion y nsupition•KPI insunion insofe insose，•管理运输和进口服务的自定义活动•确定，消除物流障碍以确保安全，及时的物流活动•分解物流活动并制定标准的操作程序•告知成本变化，运输问题，供应问题，供应问题和解决方案，及时•优化运输方法•优化运输方法，并在降低成本和发展效率的情况下，以降低成本和稳定的方式•管理和开发内部的企业，并建立了三级方案的关系。链•设置和维护进出货物的时间表
浮动风力发电机组尾流控制和平台偏移的耦合建模
摘要。尾流效应是风电场设计和分析中的一个关键挑战。对于浮动风电场，平台在涡轮机的气动载荷下发生偏移，并受到系泊系统的约束，系泊系统的允许偏移量可能有很大变化。当考虑尾流转向时，涡轮机的侧风偏移可以抵消尾流的横向偏转。这项工作提出了一种工具，可以有效地模拟浮动风电场尾流转向和平台偏移的耦合影响。该工具依赖于频域风电场模型 RAFT 和稳态尾流模型 FLORIS。使用 FAST.Farm 进行了验证，然后将该工具应用于一个简单的双涡轮机案例研究。在比较对涡轮机功率的影响时，考虑了一系列具有增加的平台偏移和不同偏航错位角的系泊系统。探讨了对涡轮机间距和系泊系统方向的其他敏感性。结果表明，顺风涡轮机发电存在一个最不理想的观察圈宽度，该宽度随偏航错位角和涡轮机间距而变化。此外，偏航失准条件下的涡轮机偏移量会因系泊系统相对于转子平面的方向而发生显著变化，进而影响最佳失准角。这些结果凸显了在评估浮动风力发电机组的尾流转向策略时考虑浮动平台偏移量和系泊系统的重要性。
主动流控制的基于伴随的机器学习
我们使用深度学习PDE增强方法（DPM）开发神经网络活动流量控制器。使用管理方程的伴随计算优化的端到端敏感性，而无需限制目标函数中可能出现的术语。在具有分析性（制造）控制功能的一维汉堡的示例中，基于DPM的控制功能与样本外溶液的标准监督学习相当有效，并且对不同的分析控制功能更有效。分析了优化时间间隔和中性网络宽度的影响，其结果影响算法设计和超参数选择，平衡控制功效与计算成本。随后，我们为两个流动方案开发了基于伴随的控制器。首先，我们比较了基于伴随的控制器的拖放性能和优化成本和基于深入的强化学习（DRL）的控制器，用于在RE = 100处二维，不可压缩的，不可压缩的，可压缩的，限制性的流动，并通过沿圆柱体边界的合成体力来控制。基于DRL的控制器所需的模型复杂性是基于DPM的控制器所需的4,229倍。在这些测试中，基于DPM的控制器的效率高4.85倍，而训练的计算量则比基于DRL的控制器少63.2倍。第二，我们测试了基于DPM的控制，以在圆柱体上进行可压缩的，无约束的流量，并将控制器推断为样本外雷诺数。我们还根据DPM控制法训练简化，稳定的离线控制器。在线（DPM）和离线（稳定）控制器都以减少99％的阻力稳定涡旋脱落，证明了学习方法的鲁棒性。对于样本外流（RE = {50，200，300，400}），在线和离线控制器都成功地减少了阻力和稳定涡流脱落，这表明基于DPM的方法会导致稳定的模型。一个关键的吸引人特征是基于伴随的优化的灵活性，该功能允许对任意定义的控制定律进行优化，而无需匹配先验已知的功能。
基于复合切换李雅普诺夫函数的直流控制...
摘要：可再生能源在追求可持续和环保的电力解决方案中发挥着关键作用。它们在提供环境效益的同时，也带来了固有的挑战。光伏系统依赖于周围条件，风力发电系统要应对变化的风速，燃料电池既昂贵又低效。此外，可再生能源 (RES) 注入的能量表现出不可预测的行为。为了解决这些问题，研究人员采用了各种电力电子设备和转换器，如逆变器、电能质量滤波器和 DC-DC 斩波器。其中，DC-DC 转换器因有效调节直流电压和提高 RES 效率而脱颖而出。精心选择合适的 DC-DC 转换器，再加上高效的控制技术，会显著影响整个电力系统的性能。本文介绍了一种设计 DC-DC 转换器开关控制器的新方法，专门用于可再生能源系统。所提出的控制器利用复合切换李亚普诺夫函数 (CSLF) 的强大功能来提高 DC-DC 转换器的效率和性能，解决可再生能源带来的独特挑战。通过全面的分析和仿真，本研究证明了该控制器在优化电力传输、提高稳定性和确保在各种可再生能源环境中可靠运行方面的有效性。此外，还介绍了小型 DC-DC 转换器实验的结果，以确认和验证所提方案的实际适用性。
ROS2的分散信息流控制
先前的DIFC系统已重点是在单个主机上执行DIFC策略，而在操作系统（OS）（例如[30，40，74]），应用程序运行时（例如，[19，52]）或中间件[53]中进行了DIFC策略执法（例如[30，40，74]）。在分布式设置中，必须对跨机器集合运行的应用程序执行DIFC策略。这需要跨这些计算机的策略执法基础架构，以及一种将DIFC标签安全绑定到机器之间交换的数据对象的方法。诸如Fabric [43、44]之类的系统在分布式设置中地址为DIFC，但要用自定义语言编写的重新查询应用程序，而语言运行时负责执行DIFC策略。dstar [75]通过在每台计算机上运行具有DIFC的OS（Histar [74]），在分布式设置中在UNIX过程上实施了DIFC策略。dstar在每台计算机上使用专用的数据出口商进程，这对网络访问负有唯一责任（即，它是唯一通过网络发送数据对象的实体）以及将DIFC标签绑定到导出和接收的数据对象。使用每台机器的集中数据出口商为ROS2设计DIFC系统，这对于该机器上运行的所有应用程序都是共同的，它将直接违反ROS2的设计理念。
电网并网联络线潮流控制方法...
摘要 — 在主动配电网中，可再生能源 (RES) 例如光伏 (PV) 和储能系统（例如超导磁能储能 (SMES)）可以与消费者结合组成微电网 (MG)。光伏的高渗透率导致联络线潮流波动剧烈，并严重影响电力系统运行。这可能导致电压波动和功率损耗过大等若干技术问题。本文提出了一种基于模糊逻辑控制的 SMES 方法 (FSM) 和一种基于优化模糊逻辑控制的 SMES 方法 (OFSM)，用于最小化联络线潮流。因此，波动和传输功率损耗降低了。在 FSM 中，SMES 与鲁棒模糊逻辑控制器 (FLC) 一起使用以控制联络线潮流。在 OFSM 中采用优化模型来同时优化 FLC 的输入参数和 SMES 的电压源换流器 (VSC) 的无功功率。将最小化联络线潮流作为优化模型的目标函数，利用粒子群优化 (PSO) 算法解决优化问题，同时考虑公用电网、VSC 和 SMES 的约束。仿真结果证明了所提方法的有效性和鲁棒性。