Tasa de aceptación de la universidad de Nanjing
摘要： En este trabajo se investiga un problema de control de maniobras de actitud para una nave espacial rígida que utiliza un conjunto de dos giroscopios de momento de control de velocidad variable (VSCMG) con ejes de cardán sesgados entre sí. Se construye un modelo matemático tomando la nave espacial y los giroscopios como un sistema integrado, con la interacción de acoplamiento entre ellos considerada. Para superar los problemas de singularidad de los VSCMGs debidos al método convencional basado en el par, se toman como variables de entrada la derivada de primer orden de las tasas del cardán y la derivada de segundo orden de la velocidad de giro del rotor, en lugar de los pares del giroscopio. Además, teniendo en cuenta las perturbaciones externas, se diseña una ley de control de retroalimentación para el sistema basada en un método de control predictivo de modelos no lineales (NMPC). La maniobra de actitud puede realizarse de forma rápida y suave utilizando el controlador propuesto en este trabajo.
Resumen: En este trabajo se investiga un problema de control de maniobras de actitud para una nave espacial rígida que utiliza un conjunto de dos giroscopios de momento de control de velocidad variable (VSCMG) con ejes de cardán sesgados entre sí. Se construye un modelo matemático tomando la nave espacial y los giroscopios como un sistema integrado, con la interacción de acoplamiento entre ellos considerada. Para superar los problemas de singularidad de los VSCMGs debidos al método convencional basado en el par, se toman como variables de entrada la derivada de primer orden de las tasas del cardán y la derivada de segundo orden de la velocidad de giro del rotor, en lugar de los pares del giroscopio. Además, teniendo en cuenta las perturbaciones externas, se diseña una ley de control de retroalimentación para el sistema basada en un método de control predictivo de modelos no lineales (NMPC). La maniobra de actitud puede realizarse de forma rápida y suave utilizando el controlador propuesto en este trabajo.
¿Es buena la universidad de Nanjing?
El problema de la corrección de la matriz de rigidez utilizando datos de prueba se discute en este artículo. Basado en la ecuación característica, la simetría y la semidefinición positiva de la matriz de rigidez, la existencia y la unicidad de la solución al problema se estudia por medio de la teoría y el método de los problemas algebraicos de valores propios inversos. La matriz de rigidez corregida por el método no sólo satisface la ecuación característica, sino que también es la única matriz simétrica semidefinida positiva.
Universidades de Nanjing
El conjunto de revistas se ha clasificado según su SJR y se ha dividido en cuatro grupos iguales, cuatro cuartiles. El Q1 (verde) comprende el cuarto de las revistas con los valores más altos, el Q2 (amarillo) los segundos valores más altos, el Q3 (naranja) los terceros valores más altos y el Q4 (rojo) los valores más bajos.
El SJR es un indicador de prestigio independiente del tamaño que clasifica las revistas según su «prestigio medio por artículo». Se basa en la idea de que «no todas las citas son iguales». El SJR es una medida de la influencia científica de las revistas que tiene en cuenta tanto el número de citas que recibe una revista como la importancia o el prestigio de las revistas de las que proceden dichas citas
Este indicador cuenta el número de citas que reciben los documentos de una revista y los divide por el número total de documentos publicados en esa revista. El gráfico muestra la evolución del número medio de veces que los documentos publicados en una revista en los últimos dos, tres y cuatro años han sido citados en el año en curso. La línea de los dos años equivale a la métrica del factor de impacto de la revista ™ (Thomson Reuters).
¿Es buena la universidad de Beihang?
Resumen En la secuencia de imágenes obtenidas por el modo de Radar de Apertura Sintética de Vídeo (VideoSAR) de alta frecuencia de cuadro, el desplazamiento Doppler da lugar a algunas sombras de los objetivos en movimiento en su posición real, y existe una fuerte correlación entre cuadros adyacentes. Basándose en el razonamiento anterior, este trabajo propone un enfoque para detectar la sombra de los objetivos en movimiento en las imágenes VideoSAR. En primer lugar, se utiliza el algoritmo de registro Scale-Invariant Feature Transform (SIFT) con RANdom SAmple Consensus (RANSAC) para compensar el cambio de fondo de cada fotograma, y se emplea el modelo CattePM para suprimir eficazmente el ruido de moteado. A continuación, para separar los objetivos y el fondo y generar imágenes binarias de forma automática, se aplica un algoritmo de segmentación por umbral, denominado maximización de la entropía de Tsallis. Por último, la detección de sombras se lleva a cabo mediante el método de diferencia de fondo con tres fotogramas, y los resultados de la detección se marcan en la posición correspondiente en el fotograma original. Los resultados experimentales utilizando el fragmento de imagen VideoSAR publicado por Sandia National Laboratories muestran que se detectan eficazmente múltiples vehículos en movimiento, por lo que se demuestra la validez del enfoque.
