基于弱模型的智能主动在线气动优化与飞行控制一体化设计

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    92271101
  • 项目类别：
    重大研究计划
  • 资助金额：
    78.00万
  • 负责人：
    陈为胜
  • 依托单位：
    西安电子科技大学
  • 学科分类：
  • 结题年份：
  • 批准年份：
    2022
  • 项目状态：
    未结题
  • 起止时间：
    2022 至
  • 项目参与者：
    陈为胜；
  • 关键词：

项目摘要

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（4）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）

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其他文献

一种简化的自适应神经网络输出反
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    控制与决策, 2006年, 11月录用.
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    陈为胜;李俊民
  • 通讯作者：
    李俊民
不确定非线性系统的二次稳定新方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2011
  • 期刊：
    系统工程理论与实践
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    杜贞斌;陈为胜;宋宜斌;王培进
  • 通讯作者：
    王培进
非线性时滞系统自适应输出反馈跟
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    系统工程与电子技术, 2005, Vol.27, No.11
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    陈为胜;李俊民;陈国培
  • 通讯作者：
    陈国培
Finite-time consensus for stochastic multi-agent systems
随机多智能体系统的有限时间共识
  • DOI：
    10.1080/00207179.2011.622792
  • 发表时间：
    2011-10
  • 期刊：
    International Journal of Control
  • 影响因子：
    2.1
  • 作者：
    郑元世;陈为胜;王龙
  • 通讯作者：
    王龙
高阶随机非线性系统状态反馈镇定
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    系统工程与电子技术，2006，Vol. 28, No.11
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    陈为胜;李俊民, 孙云平
  • 通讯作者：
    李俊民, 孙云平

其他文献

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AI项目思路

AI技术路线图

陈为胜的其他基金

非合作传感网络上的协同系统辨识方法及应用
  • 批准号：
    62073254
  • 批准年份：
    2020
  • 资助金额：
    59 万元
  • 项目类别：
    面上项目
不确定系统的事件驱动自适应控制
  • 批准号：
    61673308
  • 批准年份：
    2016
  • 资助金额：
    62.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
基于神经网络的非线性系统合作学习辨识与控制
  • 批准号：
    61174213
  • 批准年份：
    2011
  • 资助金额：
    53.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
周期时变非线性参数化系统神经网络控制
  • 批准号：
    60804021
  • 批准年份：
    2008
  • 资助金额：
    28.0 万元
  • 项目类别：
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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  • 批准年份：
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  • 资助金额：
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相似海外基金

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作者：{{ showInfoDetail.author }}

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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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