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Fixed-Time Cooperative Trajectory Tracking Control of Multi-AUV Formation under Unknown Disturbances
本文提出了一种用于多自主水下航行器（AUV）编队的固定时间协同轨迹跟踪控制方案，该方案利用固定时间扰动观测器和滑模控制，以在未知环境扰动下实现快速、鲁棒的收敛和高精度的跟踪。
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2658 篇论文
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Blue Technology in Switchgear for Sustainable Power Transmission Systems: Dielectric, Switching, Life-Cycle and Techno-Economic Modelling of SF₆-Free Clean-Air and Vacuum Gas-Insulated Substations
本论文提出了一种综合工程模型，证明了采用真空灭弧和洁净空气绝缘技术取代六氟化硫（SF₆）的“蓝色”开关设备技术，通过实现全生命周期碳排放减少 75.7% 以及在 40 年内获得净经济优势，为 145 kV 输电提供了一种可持续的替代方案，尽管该技术需要更大的 22% 物理占地面积和 9.5% 的资本溢价。
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Co-Simulation of the Agile Eye Robot Using MSC.ADAMS and MATLAB: Design, Kinematics, and Control
本文提出了一种集成 MSC.ADAMS 与 MATLAB 的联合仿真框架，旨在证明模糊自适应 PID 控制器在控制 Agile Eye 球形并联机器人方面显著优于定增益替代方案，在无需物理原型的情况下实现了更高的精度并降低了误差。
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Risk reduction and resilience of interdependent energy and operational communication networks under hazardous impacts
本研究提出了一个因果模型和数学框架，用于量化面临自然、人为及蓄意威胁的能源与运行通信网络之间的相互依赖风险，并系统地选择韧性措施，特别侧重于减轻由恐怖袭击和军事攻击引发的级联中断。
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How Much Model Does Condition Monitoring Need? Reading a Six-Axis Arm from Its Control Loop
本文提出了一种针对工业机器人的非迭代、显式状态-动作-下一状态监测方法，该方法通过分析控制器残差和控制量，在无需复杂动力学建模或学习权重的情况下，有效地揭示了被掩盖的偏差，实现了高故障检测精度（88.6 macro AUROC）。
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AI-Enabled Structural Health Monitoring with Piezoelectric Sensors
本研究提出了一种由人工智能赋能的结构健康监测框架，该框架将压电传感器响应的有限元模拟与机器学习算法相结合，用于检测并定位铝梁中的裂纹，尽管在合成数据生成方面存在局限性，但仍证明了该方法作为概念验证的潜力。
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Maximising Regenerative Energy Return from Dynamo-Motor Traction Drives in Solar PV-Powered Electric Vehicles for Long-Haul Operation with Strong Stability
本论文确立了虽然太阳能电动汽车的发电机-电动机驱动由于热力学限制无法在孤立状态下实现完全的能量中性，但一种结合了优化再生策略与虚拟阻尼控制的综合设计方法可以显著降低能量消耗并确保系统稳定性，从而将一个原本不可行的长途任务转化为一个可行的任务。
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A Fast and Accurate Method for Numerical Integration of Bandwidth-Limited Signals
本文提出了一种新型分带积分器（SBI），该积分器通过结合用于低频分量的经典牛顿-科茨公式与用于高频分量的基于快速傅里叶变换（FFT）方法的优势，从而高效且准确地对带宽限制信号进行积分，进而克服了单独使用其中任一技术的局限性。
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Research on Formulation Optimization of Submerged Arc Welding Flux Prepared from Steel Slag
本研究采用极值顶点设计法优化了钢渣基埋弧焊药剂的配方，证明了所得焊缝符合商业标准，同时建立了具有统计学显著性的回归模型，以准确预测焊缝金属的元素组成。
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Regime-Based Mixture Ambiguity Sets for Distributionally Robust Chance-Constrained Optimal Load Shedding
本文提出了一种基于机制的混合模糊集框架，用于分布鲁棒机会约束下的最优减载，该框架通过将历史误差聚类为运行机制来降低保守性并避免最坏情况饱和，从而在重尾和数据稀缺条件下，实现比全局 Wasserstein、矩估计或高斯方法更经济且更可靠的安全策略。