Healthy Research Rewards
ResearchHub is incentivizing healthy research behavior. At this time, first authors of open access papers are eligible for rewards. Visit the publications tab to view your eligible publications.
Got it
JX
Jianliang Xu
Author with expertise in Statistical Mechanics of Complex Networks
Achievements
Cited Author
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
16
(31% Open Access)
Cited by:
226
h-index:
52
/
i10-index:
178
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

An Adaptive Discrete Integral Terminal Sliding Mode Control Method for a Two-Joint Manipulator

Jianliang Xu et al.May 28, 2024
In response to the trajectory tracking control problem of manipulators under measurement disturbances, a novel multi-input multi-output discrete integral terminal sliding mode control scheme is proposed. Initially, this scheme establishes a dynamic model of a two-joint manipulator based on the Lagrangian dynamics analysis method. Subsequently, a discrete integral terminal sliding mode control law based on the dynamic model of the two joints is designed, incorporating delayed estimation of unknown disturbances and discretization errors in the manipulator system. To enhance the trajectory tracking accuracy of the control scheme and suppress the impact of sliding mode chattering on the manipulator system, an adaptive switching term is introduced into the discrete integral terminal sliding mode control law. The paper derives an adaptive discrete integral terminal sliding mode control scheme and provides stability proof for the proposed approach. Simulation experiments are conducted to compare the proposed adaptive discrete integral terminal sliding mode control scheme with classical discrete sliding mode control schemes and discrete integral terminal sliding mode control schemes. The simulation results demonstrate that the designed adaptive discrete integral terminal sliding mode control scheme maintains trajectory tracking errors within 0.004 radians for each joint of the manipulator, with minimal changes in control torque for each joint. The absolute integral of the control torque variations is calculated at 5.85×103, which is lower than other control schemes, thereby validating the effectiveness and superiority of the proposed approach.
0

Experimental and modeling study on gasification of millimeter coal char particle via real-time measurement and correction of reaction temperature

Haigang Zhang et al.May 31, 2024
Accurate measurement of particle temperature is crucial for calculating the kinetic parameters of gas-solid reaction, and predicting the carbon conversion in gasifiers. In this study, an in-situ experiment of single coal particle gasification was conducted by the online temperature measurement system. The heat and mass transfer processes of the internal carbon core were modeled under the consideration of the ash layer, and the actual reaction temperature of the internal core was calculated. The results showed a gradual decrease in particle surface temperature from the periphery to the interior during the gasification process. Highly non-uniform temperature distributions exceeding 80 K on the surface of the reacting particles were observed. Calculation results showed the temperature of the internal carbon core was lower than the surface by 27 K to 72 K from 1173 K to 1373 K. A modified kinetic model was proposed based on the unreacted core temperature and the reaction area. Compared with the traditional model, the proposed model prediction demonstrated a better agreement with the experimental data, particularly in the initial and late stages.
0

MCR-Tree: An Efficient Index for Multi-dimensional Core Search

Chengyang Luo et al.May 29, 2024
Core models are well-known cohesive subgraph models for graph analytics that have been extensively studied. These models, including (α, Î²)-core, (k, l)-core, and k -core, have multiple parameters, which are referred to as multi-dimensional cores. The goal of core search is to retrieve subgraphs from a graph that satisfy the semantics of a given core model. In the literature, various indexes have been proposed to accelerate core search for different core models. However, existing indexes suffer from several limitations, such as significant redundancy, lack of scalability with respect to the number of parameters, limited generality, and inadequate consideration of index maintenance. To address these limitations, in this paper, we thoroughly investigate the problem of multi-dimensional core search. In particular, we propose a novel index called MCR-Tree, which can be applied to different core models. The MCR-Tree projects all vertices into a multi-dimensional space by leveraging the skyline corenesses, which are indexed by an R-tree. Furthermore, the MCR-Tree integrates the connectivity information of subgraphs into the nodes of the R-tree to facilitate multi-dimensional core search. Subsequently, an efficient branch-and-bound algorithm is designed to perform multi-dimensional core search by traversing the MCR-Tree. Additionally, we discuss how to maintain the MCR-Tree for graph updates. Extensive experiments demonstrate that the MCR-Tree is up to two orders of magnitude smaller than existing indexes and the MCR-Tree-based core search method is up to an order of magnitude faster than existing algorithms.
Load More