表1:对于最多三个阶段中的任何一个中的任何一个,x方向通量和源术语控制流动动力学。y方向上的术语以类似的方式提出。u x和u y = x和y方向的深度平均速度; UU VM和UV VM =虚拟质量贡献(Pudasaini and Mergili,2019年); dt =分散术语(Pudasaini,2023); g x = x方向重力的有效下坡分量; F D =变形系数(Pudasaini和Mergili,2024a); k x = x方向地球压力系数; G Z +和G Z- =重力的有效斜率正常成分,包括不同的浮力效应(Pudasaini和110 Mergili,2019年); G Z * =有效的重力斜率正常成分,包括浮力和曲率效应; C drag =阻力系数(Pudasaini and Mergili,2019年); δ=基底摩擦角; c =内聚力; E V =通过剪切系数通过剪切系数损失(Pudasaini和Mergili,2024b); φ=内部摩擦角; f ml =碎片数(Pudasaini等,2024); ζ=湍流摩擦数; n =曼宁号码;和C AD =环境阻力系数。绿色表示输入参数,蓝色表示派生的参数。115
摘要 — 巨型卫星星座现已成为现实,包含数千个节点。然而,在非地面网络 (NTN) 中有效协调多跳路径和分布式处理任务仍然是一个巨大的挑战。将 NTN 系统集成到 5G 蜂窝网络中需要创新地调整软件定义网络 (SDN) 和多接入边缘计算 (MEC),以适应 NTN 的动态环境。在此背景下,我们提出了 MeteorNet,一种专为卫星星座设计的最先进的仿真工具。MeteorNet 通过在不同网络层上实施空间轨道、地球自转计算和 Linux 网络接口,准确地复制 NTN 的行为。结合基于 sFlow 的连续测量系统,MeteorNet 在集中式数据库中编译关键开关变量,从而为创建逼真的合成数据集提供了一种独特的方法。由于操作系统稀缺,且由于专有限制而无法从少数现有系统获取准确数据,因此合成数据集的相关性在 NTN 中至关重要。这些数据集对于制定和训练智能控制算法和机器学习 (ML) 模型以促进 NTN 中的 SDN 和 MEC 进步至关重要。为了说明这种方法的有效性,我们探索了一个具有环形拓扑的现实网络案例研究,展示了数据模型如何描述 NTN 的复杂路由和边缘计算协议。索引术语 — 卫星星座、软件定义网络、多接入边缘计算、合成数据集、机器学习。
在过去几十年中,跟踪结构损害并预测其演变一直是一个永久的工程问题。这是强化研究工作的主题,既有实验性和数值进步。一方面,如今具有嵌入式微传感器阵列的板载传感技术可以准确地进行机械应变的原位测量,因此提供了有关内部损伤状态的非常丰富的实验信息(Azam,2014)。尤其是,使用标准光纤与雷利反向散射结合的技术(Sanborn等,2011)非常有吸引力,因为它可以通过无与伦比的空间分辨率对应变场进行实时分布式表征(每米的数千个测量值)。这种技术已经在几种应用中使用,并且越来越多地设想了工业家进行结构性健康监测(SHM)(Di Sante,2015年)。
本文根据低压差稳压器的行为,演示了如何使用数值模拟数据,基于加速退化测试数据进行可靠性性能评估。该稳压器采用 Cadence Virtuoso 软件和 180 nm AMS CMOS 技术设计,并通过模拟评估其输出电压随温度和输入电压的变化。输出电压退化数据是根据环境参数(输入电压和温度)约束生成的,这使得我们能够利用数值模拟模型和所提出的退化模型定义加速条件下的故障阈值。采用退化路径模型确定指定故障标准(5%)下的伪故障时间。然后,我们推导出加速度定律模型,通过执行最大似然估计法来估计可靠性模型参数,不仅可以分析,还可以预测不同电压和温度应力条件下稳压器的寿命数据分布。
有越来越多的研究项目,其目的是模拟大脑区域甚至完整的大脑,以更好地了解其工作方式。让我们引用:例如:欧洲的人类脑项目(1),通过疾病研究的综合神经技术(脑/思想)(7)或统一国家的大脑倡议(25)进行大脑映射。几种方法是可行的。有生化方法(34),它注定要像大脑一样复杂。已经研究了一种更具生物物理的方法,例如,请参见(14),其中皮质桶已成功地进行了相似,但仅限于约10个5个神经元。,人脑含有大约10个11个神经元,而像marmosets(7)这样的小猴子有6×10 8神经元(22)和一个较大的猴子,例如
摘要 本文报告了使用 COMSOL Multiphysics 对一氧化碳气体传感器的模拟,其所用的活性传感材料是碳纳米复合材料(即 0.1 wt% 的单壁碳纳米管以及 PEDOT:PSS(聚(3,4-乙烯二氧噻吩):聚(苯乙烯磺酸盐))以 1:1 的等体积比。鉴于开发这些传感器的成本高昂,必须建立一个经济地预测其行为的数学模型。使用 COMSOL Multiphysics 进行模拟,通过高斯脉冲进料口引入浓度范围为 1 至 7 ppm 的一氧化碳气体来获得传感器的表面覆盖率。在给定的浓度范围内,可以实现 14% 至 32.94% 范围内的表面覆盖率,从而给出在给定时间内吸附到传感材料表面的气体分子量的信息。使用纳米复合材料可以增强传感器的表面覆盖率,从而提高传感器的灵敏度气体传感器。
此指标仅考虑程序是否正在实施修复实践。它没有试图确定是否已实现恢复,因为这是长期的影响,并且在计划寿命中可能并非总是可以报告的。同样,确定最终恢复质量的指标范围超出了该指标的范围。每种恢复类型的适用性都是特定地点的,这意味着一种确定为一个领域中“最可持续的实践”的做法可能不是另一个领域的“最可持续”。该指标假定实施的修复工作适合程序区域。鼓励计划通过计划年度审查以及在需要的地方进行评估来评估支持的质量,适用性和有效性以及福利的可持续性。
分布式能源资源(尤其是太阳能和风能)在电力系统中的渗透率不断提高,但这些资源的间歇性会对电网造成干扰和不稳定。因此,将储能系统集成到电网中是提高电力系统可靠性和性能、确保电力平衡和满足消费者需求的最佳解决方案之一。不同的储能设备技术已被用于支持可再生能源资源的整合,并有助于提高电力操作系统在电网电力波动等关键情况下的管理效率。这项工作的主要目的是测试电池储能系统在微电网出现扰动时减少有功功率波动的有效性。此外,通过比较用于支持电网的不同电池技术的响应,进行了一项比较研究,以验证适合电力系统的电池技术,特别是在电力波动期间适合微电网能源管理的技术,同时,通过使用实时模拟来评估 BESS 的行为、可行性、性能和有效性。
HAL 是一个多学科开放存取档案库,用于存放和传播科学研究文献,无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构,也可能来自公共或私人研究中心。
CMOS 技术的巨大成功以及由此带来的信息技术进步,无疑归功于 MOS 晶体管的微缩。三十多年来,MOS 晶体管的集成度和性能水平不断提高。随后,为了提供功能更强大的数字电子产品,MOSFET 的制造尺寸越来越小、密度越来越高、速度越来越快、成本越来越低。近年来,微缩速度不断加快,MOSFET 栅极长度已小于 40 纳米,器件已进入纳米世界(图 1)[1]-[2]。所谓的“体”MOSFET 是微电子技术的基本和历史性关键器件:在过去三十年中,其尺寸已缩小了约 10 3 倍。然而,体 MOSFET 的缩放最近遇到了重大限制,主要与栅极氧化物(SiO 2 )漏电流 [3]-[4]、寄生短沟道效应的大幅增加以及迁移率急剧下降有关 [5]-[6],这是由于高度掺杂的硅衬底正是为了减少这些短沟道效应而使用的。
