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World File Search System环控制
三叶非球面 Janus 的制造及开环控制
简介。不受束缚的微型机器人可以以微创方式输送治疗剂 [1]，进入人体其他无法到达的区域 [2, 3]。这些微型机器人在生物医学中的潜在应用非常广泛，从传感 [4-7] 到药物输送 [8-10]，甚至再生医学 [11] 等。特别是，微型机器人非常适合再生医学中的细胞应用，因为它们可以快速穿透细胞并实现有效的细胞内输送 [3]。旨在修复受损或患病的组织和器官 [12] 的细胞疗法需要将细胞精确运送到目标位置进行移植 [13, 14]。任何细胞输送失败都可能导致严重的免疫反应 [15]。因此，确保准确、无创地输送细胞至关重要，而微型机器人可以发挥至关重要的作用 [16]。
用于闭环控制系统的人工智能
控制系统，特别是闭环控制系统 (CLCS)，如今经常用于生产机器、车辆和机器人。需要 CLCS 以非常高的精度实时主动地将过程的实际值与给定的参考值或设定值对齐。然而，人工智能 (AI) 并未用于建模、设计、优化和调整 CLCS。本文将重点介绍潜在的基于 AI 的控制系统设计和设计程序，为控制系统工程领域带来新的机遇和研究方向。因此，本文说明了 CLCS 标准框图中的哪些构建块可以用 AI（即人工神经网络 (ANN)）替换。考虑到实时包含和功能安全的流程，讨论了基于 AI 的控制器块是否可以满足这些需求。论文最后讨论了基于 AI 的 CLCS 设计的优缺点，并给出了在控制系统工程领域引入 AI 的可能研究方向。
LMD-p 和 WAAM 过程的现场监测和闭环控制。
• 实施监控以表征熔池的热稳定性和几何稳定性、熔珠的形态以及零件内的热梯度和制造过程中零件的变形。 • 优化测量数据的处理：将数据压缩为可靠、有效的残留状态指标（局部热稳定性、熔池形态稳定性、层高或焊道形状的稳定性）；减少数据处理时间；合并来自不同来源的数据；研究闭环数据使用中的不确定性的传播。 • 根据不同标准对解决方案的效率进行评估：精度（准确度、保真度）、空间分辨率、采集和处理时间与在线使用的兼容性、残余状态指标对过程偏差的敏感性、实施的简易性。
控制、机器人和自主系统年度回顾脑机接口：自适应系统中的闭环控制
脑机接口 (BMI) 有望恢复瘫痪患者的运动和交流能力，最终使人脑与外部设备无缝交互，为新一波医疗和消费技术铺平道路。然而，神经活动会随着时间的推移而适应和变化，这对可靠的 BMI 实施提出了巨大挑战。现在，动物研究中的大规模记录使我们能够研究行为信息在多个大脑区域中的分布情况，而最先进的接口现在将大脑模型作为反馈控制器。正在进行的研究旨在了解神经可塑性对 BMI 的影响，并找到利用学习同时适应神经代码意外变化的方法。我们回顾了实验和临床 BMI 研究的现状，重点关注我们对神经代码的了解、优化闭环控制解码器的方法以及解决神经可塑性的新兴策略。
舰载机外环控制因素
外环控制因素是影响飞行员在最后进近期间手动调节下滑道、迎角和队列的能力的因素。本报告集中讨论前两个因素，即下滑道和迎角。目标是确定确保有效外环控制的关键属性，然后检查现有设计要求如何很好地解决这些属性。飞行品质和性能要求的组合适用于此领域，包括 MIL-F-8785C、MIL-STD-1797A 和海军的进近速度标准。首先，报告回顾了该主题的历史背景，讨论了技术方法，并预览了要应用的分析工具。其次，它给出了外环控制的状态，包括对航母着陆任务的描述、现有飞机特性以及一些描述飞行中模拟航母进近的数据。接下来的描述包含任务、飞机和飞行员的数学模型组件。报告的主要部分介绍了一系列有助于确定关键外环控制特性的分析。最后一部分给出了实施结果的结论和建议。技术方法适用