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jeffrey混合纳米流体的人工神经网络分析与陀螺仪微生物优化太阳热收集器效率
本文研究了由于Jeffrey杂交纳米流体流动而导致的太阳能储能，该流通过多孔介质用于抛物线槽太阳能收集器。在悬浮水基传热液中，还遇到了石墨烯和银纳米颗粒的热疗法和布朗运动的机制。旋转的微生物具有在纳米流体混合物中向上移动的能力，从而增强了纳米颗粒的稳定性和悬浮液中的流体混合。管理方程式的数学建模使用质量，动量，能量，浓度和微生物浓度的保护原理。非相似变量被引入尺寸管理方程式，以获取非量纲的普通微分方程。实施现金和鲤鱼方法来求解非二维方程。还使用Levenberg Marquardt算法为非维度的方程开发了人工神经网络。对应于影响纳米流体流和传热的不同参数的数值发现。观察到热曲线会随着达西和福切氏症参数的升级而增强。和Nusselt数字随着Deborah数字和延迟时间参数的升级而增强。熵生成可以随着Deborah数字和延迟时间参数的增强而降低。太阳能是最好的可再生能源。它可以满足行业和工程应用增长的能源需求。
检查粘性耗散，磁场和热辐射在卡森流体系统流动上使用陀螺式微生物的系统流动
摘要。这项研究工作旨在检查粘性耗散，磁场以及热辐射对卡森流体流动的重要性。在存在旋转微生物和纳米颗粒的情况下考虑流体流动。该问题的物理学由部分微分方程（PDE）控制。通过使用适当的相似性变量，将PDE集更改为普通微分方程（ODE）。要检查相关流参数，采用了一种称为光谱弛豫方法（SRM）的数值方法。此SRM方法采用基本的高斯 - 西德尔方法来将一组微分方程分解和描述。这种方法的选择是由于其一致性和准确性。发现粘性耗散参数（EC）可提高流体温度，速度和边界层（热和动量边界层）。强烈的磁参数的强对立产生了洛伦兹力，该力在边界层内拖动流体流动。发现纳米颗粒对旋转的微生物呈巨大影响。
非线性多谐振量子光子陀螺仪中 Fisher 信息的贝叶斯优化
摘要：我们提出了一种基于非线性多谐振光学器件的片上陀螺仪，该器件位于薄膜𝜒 (2) 谐振器中，同时兼具高灵敏度、紧凑外形和低功耗。我们从理论上分析了一种新颖的整体度量标准——多谐振非线性光子腔的 Fisher 信息容量，以充分表征我们的陀螺仪在基本量子噪声条件下的灵敏度。利用贝叶斯优化技术，我们直接最大化非线性多谐振 Fisher 信息。我们的整体优化方法协调了多种物理现象的和谐融合——包括噪声压缩、非线性波混频、非线性临界耦合和非惯性信号——所有这些都封装在单个传感器谐振器中，从而显著提高了灵敏度。我们表明，与具有相同占地面积、内在品质因数和功率预算的散粒噪声受限线性陀螺仪相比，可以实现约 470 × 的改进。
基于脑机接口的无人机控制，利用头部运动的陀螺仪数据
摘要 本研究探索了利用人体头部运动的陀螺仪数据通过脑机接口 (BCI) 控制 DJI Tello 四轴飞行器的可能性。在本研究中，收集了 4 名佩戴 Emotiv Epoc X 耳机的志愿者之间的 100 多个陀螺仪记录，这些记录捕捉了 X、Y 和 Z 列（正式称为 GyroX、GyroY、GyroZ）。Emotiv Epoc X 数据捕捉了与 DJI Tello 四轴飞行器导航相关的每个参与者的头部运动（左、右、静止和向前）。数据经过彻底的处理和分析，使用 Microsoft Excel 在图表中显示出独特的模式。然后开发了一种 Python 条件算法来解释陀螺仪数据，以确定每个头部运动方向，此外还使用来自 Tello SDK 2.0 用户指南库的 Tello 无人机命令。通过集成 Python Lab Streaming Layer (LSL) 实现 Emotiv Epoc X 和 Tello 四轴飞行器之间的持续数据交换，实现了实时控制。实验结果证实，通过陀螺仪数据和头部运动成功控制 Tello 四轴飞行器，运行准确率为 98%，展示了该技术在无人机控制方面的潜力。
微电动机械系统的设计四边形陀螺仪，具有合规机械放大
摘要：在这项工作中，提出了一种新型的MEMS振动陀螺仪的机械放大结构，目的是提高其灵敏度。该方案是使用微机械V形弹簧系统实现的，作为挠度放大机制。首先证明了该机制的有效性，用于电容式完全脱钩的四元陀螺仪。概念证明垂直轴机械放大的陀螺仪，已设计，模拟和制造365％的放大系数，并在本文中介绍了评估的结果。实验结果表明，陀螺仪的固有频率为11.67 kHz，全尺度测量范围为±400° /s，最大非线性为54.69 ppm。偏置稳定性为44.53° /h。实验结果表明，这种四边形陀螺仪的性能是将来达到导航等级的一种非常潜在的新方法。
量子陀螺仪技术在轨演示
核磁共振 ( NMR ) 是未来高精度陀螺仪的一项有前途的技术。这种基于量子的陀螺仪 ( QYRO ) 有可能成为 MEMS 的小尺寸和光纤陀螺仪性能之间的中间地带，使其在中小型太空平台上的应用极具吸引力。在这方面，DLR-GK 正在领导 PETER（qy R o 性能评估测试环境）立方体卫星任务。该任务将与其他参考单元一起搭载 QYRO，以深入验证其在太空中的性能。
G-2000 陀螺仪惯性产品系列 - 诺斯罗普·格鲁曼
©2021 Northrop Grumman 保留所有权利 DS-548-JDK-0521 已获准公开发布；分发不受限制；#21-0863；日期为 2021 年 6 月 3 日 美国国防部 (DoD) 视觉信息的出现并不意味着或构成国防部的认可。
用磁力仪和陀螺仪测量磁方位角
磁方位角通常可以通过磁力计的输出数据来评估。这些传感器能够估计基本方向的方向，从而计算出与北方的倾斜度。它们的测量结果包含由周围硬磁和软磁材料引起的误差。它们的影响可以通过适当的校准来消除，因此这是测量磁方位角过程中无法避免的重要步骤。然而，即使经过校准，测量结果也会受到磁力计本身不确定性的影响。因此，必须将输出数据与其他方法交替使用才能获得更精确的结果。陀螺仪为上述问题带来了解决方案。它们可以测量相对于测量起点的方位角。仅凭这种方位角是不可能检测到与北方的倾斜度的。然而，陀螺仪的测量可以伴随磁力计获得的磁方位角，并提高整体精度。如何结合这两个方位角的一种选择属于数字滤波器领域。对于这种情况特别有用的是线性互补滤波器。
突破太空陀螺仪已知性能的界限
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