XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System驱动系统
一种改进的电动执行器故障识别方法
摘要：航空航天业越来越多地采用机电驱动系统，因此需要可靠的诊断和预测方案来确保安全运行，尤其是在关键的安全关键系统（例如主飞行控制）中。此外，如果在预测性维护框架中实施预测方法，则可以提高系统在生命周期内的可用性，从而降低成本。在本文中，将介绍一种已经提出的算法的改进，该算法的范围是预测机电执行器中电机的实际退化状态，并提供温度估计。该目标是通过使用适当处理的反电动势信号和简单的前馈神经网络来实现的。可以以较小的误差实现对电机健康状况的良好预测。
MForce MicroDrive 微步进
这里描述的驱动系统是符合最新技术水平的通用产品，旨在防止任何危险。但是，未专门设计用于安全功能的驱动器和驱动控制器不适用于驱动器运行可能危及人身安全的应用。如果没有额外的安全设备，就永远无法完全排除意外或未制动运动的可能性。因此，除非有额外的合适安全设备防止任何人身危险，否则人员绝不能进入驱动器的危险区域。这适用于生产过程中机器的操作，也适用于驱动器和机器的所有服务和维护工作。机器设计必须确保人身安全。还需要采取适当的措施防止财产损失。
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所需技能：具有嵌入式系统和微控制器（例如 Arduino、STM32 或 Raspberry Pi）使用经验。具有生物力学或以人为本的可穿戴设备设计背景。了解用于意图预测或控制优化的机器学习框架（例如 TensorFlow、PyTorch）。了解软机器人中常用的气动驱动系统。具有使用 3D 打印或类似快速制造技术进行原型设计和测试的经验。具有意图识别算法（例如用于人机交互的机器学习或信号处理）使用经验。了解控制系统及其在软机器人中的应用。熟悉可穿戴系统中使用的常见传感器（例如 lMU、力传感器）和执行器。
量子工程学士（荣誉学位）（课程代码：3707 计划代码：ELECCH3707）
EET 学科课程：学生必须每两年至少修读 12uoc 的 EET 学科课程微电子学 ELEC4601 数字和嵌入式系统 T2 ELEC3106 ELEC4602 微电子设计和技术 T3 ELEC3106 ELEC4603 固态电子学 T3 ELEC2133 ELEC4604 射频电子学 T1 ELEC3106 能源系统 ELEC4611 电力系统设备 T1 ELEC3105 ELEC4612 电力系统分析 T1 ELEC3105 ELEC4613 电力驱动系统 T2 ELEC3105 ELEC4614 电力电子学 T1 ELEC2133 ELEC4617 电力系统保护 T2 ELEC4612 信号处理 ELEC4621 高级数字信号处理 T1 ELEC3104 ELEC4622 多媒体信号处理 T2 ELEC3104 ELEC4623 生物医学仪器、测量和设计
无人自主海上航行器的运动、操纵、定位和稳定综合模型
自主水下机器人执行运动和操纵任务，这肯定需要高精度定位。当前研究的主要目的是制定一个精确的位置稳定系统 PPSS，以确保机器人的位置稳定和正确的方向。PPSS 系统应独立于主驱动器运行。主驱动系统负责良好的导航。PPSS 系统具有单独的电动执行马达。电动驱动器允许机器人在浸没条件下工作并无人值守充电。本文介绍了 PPSS 系统的功能结构、整体算法的一些操作元素、用 Matlab 软件编写的仿真模型和示例仿真结果。通过仿真模型研究机器人在计划的航行过程中的运动
硬壁封闭试验段的改进...
为了实现航空工业的精确气动声学测量，对主要用于气动测试的低速风洞进行了改造，以提供更低的背景噪声环境。根据风洞不同位置的单个麦克风的数据和测试段内的麦克风相控阵测量结果，确定了主要噪声源，并实施了可行的替代方案来降低背景噪声，例如在驱动系统上游安装新的经过声学处理的角叶片和侧壁衬里。还研究了测试段的声学透明概念，结果显示风洞的进一步改进很有希望。给出了风洞不同位置的单个麦克风测量结果以及测试段内波束形成阵列的声压级结果。改进前后的背景噪声测量证实，气动声学测试的能力显著提高，测试段内的噪声降低了 5 dB。
具有体拓扑的 Nielsen-Ninomiya 定理：...中的对偶性
Nielsen-Ninomiya 定理是高能和凝聚态物理中关于手性费米子在静态晶格系统中实现的基本定理。本文我们扩展了动态系统中的定理，其中包括静态极限中的原始 Nielsen-Ninomiya 定理。原始定理对于块体手性费米子来说是行不通的，而新定理由于动态系统固有的块拓扑而允许它们实现。该定理基于对偶性，可以统一处理周期性驱动系统和非厄米系统。我们还给出了受对称性保护的非手性无间隙费米子的扩展定理。最后，作为我们的定理和对偶性的应用，我们预测了一种新型的手性磁效应——非厄米手性磁肤效应。
人工智能驱动的拖车空间优化
这篇技术文章探讨了人工智能驱动系统在现代物流运营中优化拖车空间利用率的实施和有效性。通过整合深度强化学习、遗传算法和基于 Transformer 的模型等先进技术，该研究表明，主要物流供应商的运营效率显著提高。全面的文章分析表明，空间利用率大幅提高，装载时间显著减少，订单履行准确性显著提高。该实施还带来了可观的环境效益，包括显著减少碳排放，每年减少大量卡车行程。该系统的复杂架构结合了高精度空间映射、实时物理模拟和先进的约束管理，以确保最佳负载放置，同时保持安全标准。