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SIG SAUER P226 弹簧手枪金属滑套
西格-绍尔 P226 是一款由瑞士 Sig 公司设计、德国绍尔公司生产的手枪。它是为应对美国陆军对柯尔特 M1911 替代品的竞争而开发的，是西格-绍尔 P220 的大容量版本。它于 1983 年推出，发射 9 毫米帕拉贝鲁姆子弹，以微弱优势输给了伯莱塔 921。尽管如此，美国和盟国的某些特种部队还是采用了它，例如海豹突击队，并使用经过防腐蚀处理的版本并配有 SureFire W114D 灯作为标准随身武器。它在世界各地的军事和警察组织中也取得了一些成功，但其紧凑型 P228 版本使用更广泛。1998 年，SIG-绍尔 P226 发射 .357 SIG 和 .40 S&W 子弹。
为医疗补给任务的固定翼无人机设计滑模控制器
图 3.29：升降舵偏转信号 ...................................................................................................... 37 图 3.30：方向舵偏转信号 ...................................................................................................... 37 图 3.31：沿 X 方向的速度 B（“u”） ............................................................................................. 38 图 3.32：沿 Y 方向的速度 B（“v”） ............................................................................................. 38 图 3.33：沿 Z 方向的速度 B（“w”） ............................................................................................. 38 图 3.34：滚转速率（“p”） ............................................................................................................. 39 图 3.35：俯仰速率（“q”） ............................................................................................................. 39 图 3.36：偏航速率（“r”） ............................................................................................................. 39 图 3.37：滚转角度（“Phi”） ............................................................................................................. 40 图 3.38：俯仰角度（“Theta”） ........................................................................................... 40 图 3.39：偏航角（“Psi”）................................................................................................... 40 图 3.40：迎角
基于滑模控制方法的无模型控制算法及其在无人机系统中的应用
推荐引用 推荐引用 Kadungoth Sreeraj，Adarsh Raj，“基于滑模控制方法的无模型控制算法及其在无人机系统中的应用”（2019 年）。论文。罗彻斯特理工学院。访问自
使用多个 k 跳集群实现 WSN 中的源位置隐私
摘要 — 近年来，源位置隐私已成为无线传感器网络中的重大挑战。源位置隐私是隐藏实际源的物理位置，使对手更难追溯到源位置的路径。对手可以使用射频定位技术，以便他们可以逐跳追踪从接收器到源的反向路径并识别源。已经建立了许多与隐私相关的技术，例如幻影路由、基于云的路由、基于树的转移路由等，但在源位置隐私方面仍然存在一些问题。因此，为了保护源位置隐私并保持能源效率，可以使用基于多 k 跳集群的路由策略 (MHCR)。在该方案中，整个网络中形成了各种干扰簇。集群中的每个传感器都充当伪源。因此，对手会感到困惑，无法追踪到源的反向路径。簇头还用于过滤由伪源形成的虚拟流量，以免网络热点的能耗增加。 MHCR 可在不缩短网络寿命的情况下提高能源效率，并保护无线传感器网络中的源位置隐私。关键词-无线传感器网络、基于多 k 跳簇的路由、簇头、网络寿命、能源效率。
基于区块链的支持轻量级多跳信息问责的供应链隐私保护
众所周知，供应链上的信息共享可以提高生产力并降低成本。然而，随着供应链向更加动态和灵活的方向发展，隐私问题对所需的信息检索提出了严峻的挑战。不同利益相关者之间缺乏信任会阻碍先进的多跳信息流，因为用于跟踪和追溯产品和零件的宝贵信息要么不可用，要么仅保留在本地。我们对以前方法的广泛文献综述表明，这些跨公司信息检索的需求得到了广泛认可，但相关工作目前只能充分解决这些问题。为了克服这些问题，我们提出了 PrivAccIChain，这是一种安全的隐私保护架构，用于改进供应链上的多跳信息检索，并实现利益相关者责任制。为了满足特定用例的需求，我们特别在设计中引入了透明度和数据隐私的适应性配置。因此，即使在包括相互不信任的利益相关者的供应链中，我们也能实现信息共享以及多跳跟踪和追踪的好处。我们评估了 PrivAccIChain 的性能，并根据可购买汽车 e.GO Life 的信息证明了其在现实世界中的可行性。我们进一步进行了深入的安全分析，并提出了针对常见攻击的可调缓解措施。因此，我们证明 PrivAccIChain 即使在具有灵活和动态业务关系的复杂供应链中也适用于信息管理。
在多跳工业无线传感器网络中整合无电池能源收集设备
摘要 - 全世界部署的物联网设备中有很多，电池是其主要电源。但是，这些电池笨重，短暂，充满了损害我们环境的危险化学物质。依靠电池不是未来物联网的可持续解决方案。作为替代性，无电池设备，使用了使用能量收割机充电的长寿命电容器运行。电容器的较小的储能能力导致间歇性的开关行为。Lorawan是许多物联网设备中使用的流行低功率广泛区域技术，可用于这些新情况。在这项工作中，我们提出了一个马尔可夫模型，以表征无电池的Lorawan设备用于上行链路和下行链路传输的性能，并根据定义模型的参数（即设备配置，应用程序行为和环境条件）评估它们的性能。结果表明，如果选择适当的配置（即电容器尺寸，转交压阈值），则无电池电量的通信是可行的。由于在第二接收窗口中的下行链路高度影响性能，因此仅考虑这些设备的小型DL数据包尺寸。此外，47 MF电容器可以以1 MW的能量收集速率支持1个字节SF 7传输。但是，如果没有预期的DL，则每9 s每9 s可以支持4.7 MF的电容器。
无模型滑模控制算法（包括对真实四旋翼飞行器的应用）
摘要 - 滑模控制是一种鲁棒的非线性控制算法，已用于实现无人飞机系统的跟踪控制器，该控制器对建模不确定性和外部干扰具有鲁棒性，从而为自主操作提供出色的性能。无人飞机系统滑模控制应用的一个重大进步是采用无模型滑模控制算法，因为滑模控制实施中最复杂和最耗时的方面是结合系统模型推导控制律，这是每个单独的滑模控制应用都需要执行的过程。使用各种航空系统模型和真实世界干扰（例如离散化和状态估计的影响）在模拟中比较了各种无模型滑模控制算法的性能。结果表明，两种性能最佳的算法表现出非常相似的行为。这两种算法在四旋翼飞行器上实现（在模拟和使用真实硬件的情况下），并使用相同的状态估计算法和控制设置将其性能与传统的基于 PID 的控制器进行了比较。模拟结果表明，无模型滑模控制算法表现出与 PID 控制器相似的性能，而无需繁琐的调整过程。两种无模型滑模控制算法之间的比较表明，通过跟踪误差的二次均值测量，性能非常相似。飞行测试表明，虽然无模型滑模控制算法可以控制真实硬件，但在成为传统控制算法的可行替代方案之前，还需要进一步的特性描述和重大改进。无模型滑模控制和基于 PID 的飞行控制器都观察到了较大的跟踪误差，并且其性能对于大多数应用而言是不可接受的。两种控制器的性能不佳表明跟踪误差可以归因于状态估计中的误差。通过改进状态估计进行进一步测试将可以得出更多结论。关键词：无模型控制、滑模控制、鲁棒控制、飞行控制、无人机系统。1.简介
基于滑模方法的混合储能微电网频率协调控制策略
摘要 对于含可再生能源的微电网而言，频率稳定性至关重要，然而源荷不确定性会导致频率的恶化和储能设备的增加。为此，提出了一种基于滑模方法的含混合储能系统（HESS）微电网频率协调控制策略。首先，设计详细频率调节方案，将频率偏差和区域控制误差分成不同分量作为不同电源的功率参考值。其次，通过设计模糊控制器设定由超级电容和电池组成的HESS的功率阈值，以降低HESS的备用功率，避免不合理的功率输出。第三，建立含HESS的负载频率控制模型，并利用详细频率调节方案设计滑模控制。最后，通过不同算例的对比，验证了所提频率协调控制策略的有效性。
具有动态结构参数的滑臂四轴飞行器飞行控制
摘要 — 介绍了一种新型四轴飞行器的概念设计和飞行控制器。该设计能够在飞行过程中改变无人机的形状，以实现位置和姿态控制。我们考虑动态重心 ( CoG )，它会导致无人机的转动惯量 ( MoI ) 参数不断变化。这些动态结构参数在系统的稳定性和控制中起着至关重要的作用。四轴飞行器臂长是一个可变参数，它由基于姿态反馈的控制律驱动。MoI 参数是实时计算的，并纳入系统的运动方程中。无人机利用螺旋桨的角运动和可变的四轴飞行器臂长进行位置和导航控制。重心的运动空间是一个设计参数，它受执行器限制和系统稳定性要求的限制。提供了有关运动方程、飞行控制器设计和该系统可能应用的详细信息。此外，通过航路点导航任务和复杂轨迹跟踪的比较数值模拟对所提出的变形无人机系统进行了评估。
使用多跳图注意力结合卷积神经网络进行大脑年龄预测
摘要：卷积神经网络（CNN）已被广泛用于根据脑磁共振（MR）图像预测生物大脑年龄。然而，CNN 主要关注空间局部特征及其聚合，而很少关注远处区域之间的连接信息。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的多跳图注意（MGA）模块，该模块与 CNN 结合时可同时利用图像特征的局部和全局连接。插入卷积层之间后，MGA 首先使用块嵌入和基于嵌入距离的评分将卷积得出的特征图转换为图结构数据。使用马尔可夫链过程对图节点之间的多跳连接进行建模。执行多跳图注意后，MGA 将图重新转换为更新的特征图并将其传输到下一个卷积层。我们将 MGA 模块与 sSE（空间挤压和激励）-ResNet18 相结合，形成最终预测模型（MGA-sSE-ResNet18），并执行各种超参数评估以确定最佳参数组合。使用 2788 张健康受试者的三维 T1 加权 MR 图像，我们通过与四个成熟的通用 CNN 和两个代表性脑年龄预测模型进行比较，验证了 MGA-sSE-ResNet18 的有效性。所提出的模型获得了最佳性能，平均绝对误差为 2.822 岁，皮尔逊相关系数 (PCC) 为 0.968，证明了 MGA 模块在提高脑年龄预测准确性方面的潜力。