摘要:本文基于经典和新的相关霍尔效应,全面回顾了现有的主要设备。综述分为子类别,介绍现有的宏观、微观、纳米尺度和量子元件和电路应用。由于基于霍尔效应的设备使用电流和磁场作为输入,电压作为输出。研究人员和工程师几十年来一直在寻找利用这些设备并将其集成到微型电路中的方法,旨在实现新功能,例如高速开关,特别是在纳米级技术上。这篇综述文章不仅概述了过去的努力,还介绍了尚待克服的挑战。作为这些尝试的一部分,可以提到智能纳米级设备(如传感器和放大器)的复杂设计、制造和特性,以应对纳米技术中的下一代电路和模块。与几十年前出版的领域有限的教科书、专业技术手册和重点科学评论相比,这篇最新的评论论文具有重要优势和新颖之处:涵盖所有领域和应用,明确定位于纳米级尺寸,扩展了近一百五十个近期参考文献的参考书目,回顾了选定的分析模型、汇总表和现象示意图。此外,该评论还包括对每个主题子分类的综合霍尔效应的横向检查。其中包括以下子评论:主要的现有宏观/微观/纳米级设备、用于制造的材料和元素,分析模型,用于模拟的数值互补模型和工具,以及在纳米技术中实现霍尔效应所需克服的技术挑战。这种最新的评论可以为科学界提供面向新纳米级设备、模块和工艺开发套件 (PDK) 市场的新型研究的基础。
1.高级产品和流程掌握。首先,公司可以使用新技术来更好地了解机器设置、操作员培训水平或原材料选项等输入参数将如何影响产品质量和结果。从实际角度来看,公司可以构建高级分析模型,并通过该模型运行化学、制造和控制 (CMC) 的历史数据,以确定单个变化的影响。通过将输出映射到输入,公司可以主动优化所有输入,从而减少变化。此外,通过向监管机构记录对输入参数的这种控制水平,公司可以摆脱测试,从而将生产时间缩短一半。这显然也提高了效率,因为大多数质量保证和质量控制任务都消失了。
摘要 — 风荷载是结构设计时需要考虑的最重要因素之一。在之前的研究中,人们使用了多种方法来测试和测量风荷载——全尺寸测量、风洞测量、分析模型和计算流体动力学 (CFD)。在这些方法中,一些研究人员选择了不同类型的参数来量化风荷载。虽然一些参数只关注风荷载的一两个方面,但 CFD 模拟可以更全面地测量建筑物对风荷载的响应。除了 CFD 的定量测量外,其 3D 可视化轮廓绘制功能还可以提供有关风荷载的更详细信息,从而极大地帮助建筑设计和设计优化。关键词 — 3D 可视化轮廓绘制、计算流体动力学 (CFD)、压力系数、Strauhoul 数、风荷载、风洞。
新一代化学品和先进材料带来了前所未有的机遇,但也带来了复杂的环境、健康和安全风险以及确保环境、社会和经济可持续性的挑战。要充分管理这些风险/挑战,需要转向安全和可持续设计 (SSbD) 系统方法,该方法将安全性、功能性和可持续性方面的技术数据与决策者在创新早期研发阶段的权衡相结合。定义这些基本方面的指标并将其集成到多标准决策分析模型中,是支持开发更安全、更可持续的技术的一种方式,符合联合国可持续发展目标 (SDG 3、6、9、12、13)。
在这份全球盘点报告中,我们评估了各国之间的投资缺口,即当前投资流量与实现符合《巴黎协定》情景所需的年度投资之间的差额。我们对这一投资的评估基于 Ou 等人 (2021) 开发的全球变化分析模型 (GCAM),该模型侧重于电力部门。虽然这种相当狭窄的关注点无法捕捉到完整的转型图景,但它提供了适合跨国分析的数据。这是因为电力部门一直是许多国家脱碳努力的重点。如果将其他部门的投资需求以及相关的适应、能力建设和政策实施成本考虑在内,缺口将大大增加。
摘要 — 风荷载是设计结构时要考虑的最重要因素之一。在先前的研究中,使用了多种方法来测试和测量风荷载——全尺寸测量、风洞测量、分析模型和计算流体动力学 (CFD)。在这些方法中,一些研究人员选择了不同类型的参数来量化风荷载。虽然一些参数仅关注风荷载的一两个方面,但 CFD 模拟提供了对建筑物对风荷载响应的更全面测量。除了 CFD 的定量测量外,其 3D 可视化轮廓功能还可以提供有关风荷载的更详细信息,这可以极大地帮助建筑设计和设计优化。关键词— 3D 可视化轮廓、计算流体动力学 (CFD)、压力系数、Strauhoul 数、风荷载、风洞。
摘要:全金属 3D 打印技术可以为不同应用构思新结构。本文探讨了首次采用全金属 3D 单元格拓扑结构执行宽角度阻抗匹配层的潜力。推导出一种针对斜入射的新等效电路,可以很好地估计线性极化辐射场主扫描平面内扫描范围(θ = [0 ◦, 55 ◦])的单元响应。该分析模型随后用于开发通用天线的宽角度阻抗匹配设计方法。该方法已在实践中测试,以匹配 18 GHz 的金属喇叭制成的相控阵。在 H 平面的角度 θ > 35 ◦ 的模拟中获得了 5 dB 的改善。
REMI 特点: 它使用相对大量的区域数据根据区域条件进行校准,从而提高性能,尤其是在结构性经济变化的条件下。 它结合了几种分析模型(包括投入产出、一般均衡、经济地理和计量经济模型),使其能够利用每种特定方法的优势并弥补其弱点。 它允许用户对未来几年的任意组合进行预测,使用户在分析经济影响的时间方面具有特殊的灵活性。 它考虑了供需变动产生的价格、工资率、移民模式、劳动力参与等变化。 它被大量研究人员在各种条件下使用,并且已被证明具有可接受的性能。
近年来,数字孪生技术受到广泛关注,被列为十大战略技术趋势之一。此外,它还被洛克希德·马丁公司列为未来国防和航空航天工业六大前沿技术之首。除工业应用外,数字孪生技术在军事行业也被列入发展重点和应用案例[1-4]。例如,美国国家航空航天局(NASA)已将数字孪生技术应用于飞机、飞行器、运载火箭和其他飞行系统的健康管理[5]。美国空军研究实验室(AFRL)利用数字孪生技术对飞机结构进行了基于数字孪生的寿命预测[6]。美国通用汽车利用数字孪生技术开发预测性维修服务,在飞行过程中收集飞行数据、环境等数据,建立分析模型。仿真提供了