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印度理工学院 KHARAGPURR 研究园区基金会
拨款，应以登记册的形式保存审计记录，并应在需要时提供给政府审计员。术语“资产”是指：（i）所有不动产；（ii）价值超过 10,000 卢比的资本性动产。该金额不得用于建造任何建筑物/通过购买、租赁等方式获取土地/永久资产，如扩大一般生产设施所需的机械。但是，建造原型和测试原型所需的中试工厂、测试设备、测试台、夹具、工具和固定装置等可以从拨款中建造/制造/获得，如果在批准的项目提案中如此确定或随后得到 IIT Kharagpur 研究园区基金会的批准。5. 全部或部分从 IIT Kharagpur 研究园区获得的资产（如果有）
通过数字实现 SFOL DME 脉冲整形高精度 DME 的预失真
摘要 — 拉伸前腿 (SFOL) 脉冲是一种高精度测距设备 (DME) 脉冲，旨在支持全球导航卫星系统中断期间飞机的替代定位和导航。为了方便使用 SFOL 脉冲，最好使用已经部署的传统 DME 来传输 SFOL 脉冲，而不是当前的高斯脉冲，只需通过软件更改即可。当尝试在传统 DME 中传输 SFOL 脉冲时，最大的挑战是传输单元中的脉冲整形电路和功率放大器引起的脉冲形状失真，使得原始 SFOL 脉冲形状不再保留。本信提出了一种基于逆向学习的 DME 数字预失真方法，并展示了基于商业传统 DME 的测试台成功传输的 SFOL 脉冲，该 DME 旨在传输高斯脉冲。
空间中的机器学习：用于空间应用程序的机器学习算法和硬件的审查⋆
摘要。现代卫星的复杂性正在增加，因此需要说话和昂贵的机上解决方案，以提供故障检测，隔离和恢复（FDIR）功能。尽管FDIR对于卫星系统在飞行中的安全性，自主权和可用性中至关重要，但空间行业清楚地需要更适合适应性，可扩展性和具有成本效益的解决方案。本文探讨了空间部门和商业部门所列出的机器学习错误检测和预后算法的当前状态。尽管以前在商业领域进行了错误检测和预后，但大多数商业应用并不受到空间环境中操作施加的功率，质量和辐射公差约束的限制。因此，本文还讨论了几个商业现成的（COTS）多核微处理器-Small-足迹板，将作为可能的测试台进行探索，以将来将来整合到卫星内部的轨道示威者中。
G5.BT电池测试仪系列
G5.BT系列是双向再生的，它是专门用于测试储能设备的，适用于实验室和测试台。模块化且分级的G5.bt系列的特征是高度动态的响应时间和宽的电流范围，具有自动范围因子3。G5.BT系列具有出色的精度，附加的高分辨率电流测量范围以及在100μs范围内的快速电流上升时间。波旋调制，PL C的集成安全继电器以及强大的CAN CAN CAN CAN CAN CAN CAN CAN CAN CAN CAN CAN CAN CAN CAN CAN CAN CAN CAN CAN CAN CAN CAN CAN CAN CAN CAN CAN CAN RIDUTION（1 KHz，16位）以及功能。
19ENG08 内可交付的 D1
向可再生能源的能源转型正在加速，而风力发电在这一发展中占据了主要份额。为了进一步挖掘风力发电的潜力，风力涡轮机需要高度创新以降低成本并提高性能。使用机舱测试台 (NTB) 可以降低成本。这些可以额外提高风力涡轮机的性能，因为可以在开发过程的早期阶段以及涡轮机安装到现场之前进行测试和验证。在这种情况下，需要对 NTB 进行标准化测试和验证流程，以确保质量并实现不同 NTB 之间的可比性。由于没有针对 NTB 效率测量的标准化测试，因此该项目满足了这一需求。基于可追溯测量的标准化效率确定方法将使在不同测试台上收集的测量数据具有可比性，不确定度小于 1%。
Adam Oakley BEng（荣誉）、PGCert、PGDIP、理学硕士、AMIMEchE
2011 年 1 月 - 2016 年 5 月 Honeywell Hymatic，雷迪奇项目工程师 一家在航空航天、国防和空间领域运营的工程公司，专门从事高压气体供应系统和低温技术。该职位的主要职责包括编写和维护测试程序。验证和编写与现有产品和未来产品相关的构建规范。具有设计、开发和制造定制焦耳汤姆森冷却器的经验，用于弹道应用，符合客户规格和定制客户接口的要求。这些复杂的高压精密组件的外壳大约有 AA 电池那么大，由微型热交换器、加压波纹管阀门驱动装置和多种电阻焊接操作组成。开发和构建适合测试产品的测试台，以满足客户性能要求。分析和改进现有的定制微型制造工艺。
通过数字预失真对 SFOL DME 脉冲进行整形，实现高精度 DME
摘要 — 拉伸前腿 (SFOL) 脉冲是一种高精度测距设备 (DME) 脉冲，旨在支持全球导航卫星系统中断期间飞机的替代定位和导航。为了方便使用 SFOL 脉冲，最好使用已经部署的传统 DME 来传输 SFOL 脉冲，而不是当前的高斯脉冲，只需通过软件更改即可。当尝试在传统 DME 中传输 SFOL 脉冲时，最大的挑战是传输单元中的脉冲整形电路和功率放大器引起的脉冲形状失真，使得原始 SFOL 脉冲形状不再保留。本信提出了一种基于逆向学习的 DME 数字预失真方法，并展示了基于商业传统 DME 的测试台成功传输的 SFOL 脉冲，该 DME 旨在传输高斯脉冲。
通过Photoperiod-H1
摘要 - 向可再生和可持续能源的转变以及能源的数字化，促进了电力系统的发展，以实现微型化，权力下放和智力。作为一种解决方案，已经在先前的自主和分散协调控制（ADCC）的研究中提出了电池直接连接的直流微电网。，我们在大学校园内建造了直接连接的电池直接连接的DC微网床的测试台，该测试的运行稳定超过一年。这项研究在实验上验证了电池直接连接的直流微电网的可行性，以及通过电力加载实验中分布的小电池之间的自主，分散和协调的能量分布的过程。此外，在MATLAB/SIMULINK内置了用于分析DC微电网测试平台行为的模拟器，并根据能量流量分析对其准确性进行了验证，从而揭示了其网络物理系统（CPS）构建的潜力。
RoboSub 2024技术设计报告
摘要 - 今年，由中学和高中学生组成的团队Inspion的新团队正在建立未来几年的STEM管道。凭借更少的机器人经验，该团队利用过去的课程和能力，并将部署更有能力的自动驾驶水下汽车（AUV）Onyx来执行任务，而较小的AUVGræy，Græy，正在用作测试台，并且有推动者可以展示Intersub交流。团队集成了一个新的光纤陀螺仪（FOG）和多普勒速度日志（DVL）算法，该算法与水力机，摄像头和一个机上惯性测量单元（IMU）相结合，可实现更准确的导航。团队继续改善软件，并结合了更强大的本地化算法。团队的开源Robosub 101指南[1]已更新以加速和文档学习作为全球新RoboSub参与者的参考文献文档。
RISC-V功能验证的强化学习框架
在数字设计上下文中的验证是在释放或部署系统之前测试和验证其行为的过程。这是设计过程的基础部分，由于获得完整覆盖的复杂性，通常需要超过一半的开发时间。传统的验证技术，例如定向测试和约束随机测试，通常无法捕获复杂系统中的关键边缘病例。为了解决这一差距，本论文探讨了钢筋学习（RL）在RISC-V内核的功能验证中的应用，这些核心正在变得越来越流行，特别是通过自动生成的组装代码来增强测试覆盖范围。此调查首先要为RISC-V内核建立一个测试台，旨在使用SystemVerilog（SV）中的通用验证方法（UVM）和Spike指令将模拟器与黄金模型相同。然后将测试台转换为基于Python的环境，使用PYUVM库和Verilator作为模拟器，以启用开源设置。这有助于与流中所需的其余组件的集成，例如自定义指令生成器和覆盖范围集合，为闭环指令生成和核心状态观察提供了灵活的框架。我们此时介绍RL代理，以基于覆盖范围指标和中央处理单元（CPU）状态（例如，注册文件和程序计数器）指导指令生成器。在两种情况下，都进行了不同的状态向量和奖励功能。由于动作空间是如此巨大，并且从未被其他研究作品解决，因此第一代理实施涉及定制的RL代理，依靠体育馆对环境具有标准的API。它使用基于神经网络的深Q学习代理作为函数近似器，分为状态编码器和专业的儿童神经网络（NN），以避免动作空间大小的爆炸。第二种方法使用StableBaseline 3（SB3）库，提供已建立的RL算法，包括近端策略优化和多输入策略。最后，我们将RL代理商获得的训练后结果与通过向指令生成器请求随机指令获得的平均覆盖范围进行了比较。第一代理方法由于NN没有融合而没有显示出任何改进，这是由于