XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System流量控制
行业动态 – 流量控制 – 2024 年第三季度 - KPMG LLP
本文所含信息为一般信息，并非针对任何特定个人或实体的情况。尽管我们努力提供准确及时的信息，但无法保证此类信息在收到之日是准确的，或将来仍将准确。任何人都不应在未彻底检查具体情况并征求适当的专业建议的情况下根据此类信息采取行动。
电力推进模块的高压流量控制单元
AST（先进空间技术有限公司）开发了一种紧凑型流体管理系统设计，以实现高度可扩展且经济高效的电力推进模块解决方案。利用其高压流量控制单元（HP-FCU），设计了一个高度集成的流量控制和分配系统，并已集成到目前太空中的数百个 EP 子系统中。对成本改进和工业稳健性的需求引入了基于氪和其他惰性气体的推进器开发，这些气体需要更高的储存压力来弥补其较低的气体密度。因此，需要压力高于 300 bar MEOP（预期最大工作压力）的气体储存和分配系统，从而导致 HP-FCU 的设计升级。本文将总结资格状态。在示例性电力推进模块设计的基础上，本文描述了 HP-FCU 在 EP 系统应用的架构和操作方面。描述了控制电子设备、HP-FCU 和推进器之间的相互作用以及流体系统集成的各个方面。1. 简介
主动流量控制 - bluff-body-drag-drag-using- in-div>
通过增强学习（RL）进行拖曳减少的主动流控制（RL）是在带有涡旋脱落的层流方向的二维方形悬崖体后进行的。由神经网络参数参数的控制器经过训练，以驱动操纵不稳定流量的两次吹和吸气喷气机。具有完全可观察性的RL（传感器在尾流中）成功地发现了一种控制策略，该策略通过抑制涡流脱落而降低阻力。但是，当控制器接受部分测量（体内传感器）训练时，观察到不可忽略的性能降解（减少50％）。为了减轻这种效果，我们提出了一种能量，动态的，最大的熵RL控制方案。首先，提出了基于能量的奖励功能，以优化控制器的能量消耗，同时最大程度地减少阻力。第二，控制器的培训是通过由当前和过去的测量和动作组成的增强状态训练的，可以将其作为非线性自回归外源模型进行配制，以减轻部分可观察性问题。使用第三，最大熵RL算法（软演员评论家和截短的分位数评论家），以样本效果的方式促进探索和剥削，并在挑战性的部分测量案例中发现近乎最佳的策略。稳定涡流脱落是在人体后部仅使用表面压力测量的近唤醒中实现的，从而导致与唤醒传感器相似的阻力减小。提出的方法使用部分测量对现实配置开辟了新的动态流量控制途径。
使用计算机视觉的基于AI的流量控制器
交通管制是城市规划，安全性和效率的重要组成部分。在这项研究中，我们研究了如何使用计算机愿景实现基于AI的流量控制，并将其与较旧的方法进行比较。我们研究了人工智能系统在优化交通流，改善安全性和减少拥塞的潜在好处。该研究比较了基于计算机的AI流量控制器与传统交通管理方法的性能。交通拥堵是城市中普遍存在的问题，导致时间浪费，更高的燃料使用和增加的污染。为了解决这些问题，人们对使用人工智能（AI）和计算机视觉技术进行交通管理一直引起人们的兴趣。我们研究了基于AI的交通控制系统的创建和评估，以及与现有技术相比的创建和评估。应用了一种使用对象计数概念的新方法。我们提出了一个可以使用计算机视觉和人工智能的实时项目计数数据来智能控制流量的系统。我们根据几个关键的性能指标评估了两种交通控制方法，包括行人检测和单个车道中车辆计数的准确性。与常规方法相比，AI驱动的交通控制系统表现出了值得注意的优势。它的旅行时间减少了15％，燃油消耗降低了10％，交通流量效率提高了25％。值得注意的是，AI系统还降低了30％的交通事故，强调了其显着提高道路安全性的潜力。
InVue® 集成流量控制器 6550 型
InVue 集成流量控制器 6550 型采用独特的 PTFE 阀膜片，可控制大容量流体流量。利用最新的电动阀和流量计技术，封装的内部电子元件可控制流量控制器的各个方面。该产品由设定点信号（例如 4 – 20 mA、0 – 10 VDC）激活，以将流体流量保持在所需的设定点。
风电场流量控制：前景与挑战 - WES
摘要。风电场控制已成为二十多年来的研究课题。它已被确定为风能科学重大挑战的核心组成部分，以支持加速风能部署并过渡到 21 世纪清洁和可持续的能源系统。集体控制阵列中的风力涡轮机的前景，可以增加能量提取，减少结构载荷，改善系统平衡，降低运营和维护成本等。多年来，它激发了许多研究人员提出创新的想法和解决方案。然而，一些更先进概念的实际演示和商业化受到各种挑战的限制，其中包括风电场和大气中湍流的复杂物理、与预测结构载荷和故障统计数据相关的不确定性以及整体设计优化问题的高度多学科性质等。在当前的工作中，我们旨在全面概述最新技术水平和突出的挑战，从而确定可以进一步促进风电场控制解决方案商业化和成功的关键研究领域。为此，我们将挑战和机遇的讨论分为四个主要领域：（1）控制流物理学洞察，（2）算法和人工智能，（3）验证和行业实施，以及（4）将控制与系统设计相结合（共同设计）。
风电场流量控制：前景与挑战 - DTU Orbit
摘要。风电场控制已成为二十多年来的研究课题。它已被确定为风能科学重大挑战的核心组成部分，以支持加速风能部署并过渡到 21 世纪清洁和可持续的能源系统。集体控制阵列中的风力涡轮机的前景，可以增加能量提取，减少结构载荷，改善系统平衡，降低运营和维护成本等。多年来，它激发了许多研究人员提出创新的想法和解决方案。然而，一些更先进概念的实际演示和商业化受到各种挑战的限制，其中包括风电场和大气中湍流的复杂物理、与预测结构载荷和故障统计数据相关的不确定性以及整体设计优化问题的高度多学科性质等。在当前的工作中，我们旨在全面概述最新技术水平和突出的挑战，从而确定可以进一步促进风电场控制解决方案商业化和成功的关键研究领域。为此，我们将挑战和机遇的讨论分为四个主要领域：（1）控制流物理学洞察，（2）算法和人工智能，（3）验证和行业实施，以及（4）将控制与系统设计相结合（共同设计）。
高压流量控制单元 (HP-FCU)
AST 的高压流量控制器 (HP-FCU) 可用于为低压部分的一个或两个设备提供恒定的质量流量。为此，HP-FCU 将两级压力调节器和流量控制器的功能结合在一个单元中。测量单元入口处的高压，并通过两步控制膨胀将其降低到中间压力。质量流量控制是通过精密质量流量限制器实现的。
风电场流量控制：前景与挑战 - WES
运行完成后，收集每个案例的数据并进行如下后处理。首先，将每次运行的 1000 秒时间域数据分成几段（参见图 3）。每次运行的前 200 秒被丢弃，因为尾流未完全形成。最后 100 秒也被丢弃，因为系统问题导致一些文件不完整。最后，将剩余的时间历史分为 200 到 600 秒的一段，其中下游涡轮机未运行 IPC，以及 700 到 900 秒的一段，此时它正在运行 IPC，并且 IPC 启动瞬变已经消失。虽然应该可以平稳启动 IPC，但过渡不是我们的研究重点，所以我们启动控制器时相当突然。在基线情况下，IPC 从未启用，以提供比较的基础。从尾流发展时间和尾流中的速度可以看出，平均涡轮到涡轮的流通时间为