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了解舰队新列车车厢项目 - BART.gov
自 40 多年前 BART 投入运营以来，大多数 BART 列车车厢一直在载客运营，使用寿命已接近尾声。为防止未来发生故障和延误，首批新列车车厢将于明年投入运营。
用于测量列车风洞设置的数值研究...
高速列车已成为世界各地交通运输系统不可或缺的一部分。随着速度的提高，列车周围区域会产生非常高的速度，称为滑流。过去几十年来，人们进行了实验研究来研究这些现象的影响。滑流速度是使用放置在轨道上行驶的真实列车和在移动模型装置和旋转轨道装置等装置上运行的模型列车附近的风速计测量的。但是，大多数这些研究的成本都相当高。本论文的目的是找到一种测量滑流的替代方法。分离涡模拟用于模拟 ETR500 高速列车 1:15 比例模型周围的流动，其配置不同，类似于在轨道和风洞中进行的测试。将模拟结果与在都灵-诺瓦拉高速线上进行的实验测试获得的数据进行了比较。还进行了风洞测试以验证 CFD 数据。从结果得出结论，可以使用在列车前方设置滑动地板的风洞装置来确定列车产生的滑流速度是否在 TSI 标准规定的限值内。
用于测量列车风洞装置的数值研究...
高速列车已成为世界各地交通运输系统不可或缺的一部分。随着速度的提高，列车周围区域会产生非常高的速度，称为滑流。过去几十年来，人们进行了实验研究来研究这些现象的影响。滑流速度是使用放置在轨道上行驶的真实列车和在移动模型装置和旋转轨道装置等装置上运行的模型列车附近的风速计测量的。但是，大多数这些研究的成本都相当高。本论文的目的是找到一种测量滑流的替代方法。分离涡模拟用于模拟 ETR500 高速列车 1:15 比例模型周围的流动，其配置不同，类似于在轨道和风洞中进行的测试。将模拟结果与在都灵-诺瓦拉高速线上进行的实验测试获得的数据进行了比较。还进行了风洞测试以验证 CFD 数据。从结果得出结论，可以使用在列车前方设置滑动地板的风洞装置来确定列车产生的滑流速度是否在 TSI 标准规定的限值内。
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欧洲在波兰锂离子电池上运行
根据2022年的BNEF排名，波兰，匈牙利，捷克共和国和斯洛伐克是领导锂离子电池供应链的前30个国家之一，并积极促进建立电池行业的全球价值链。总体而言，欧洲国家占2022年全球电池制造能力的14％。尽管中国继续统治市场，但其份额预计将从2022年的77％下降到2027年的69％。欧洲预计将在2027年举办十大国家中的六个国家中的六个国家，波兰和匈牙利预计将增加其能力并保持其高排名，分别排名第六和第四。匈牙利尤其将从CATL计划的100 GWH投资中受益。其他国家 /地区的其他国家，例如Subotica的塞尔维亚，塞尔维亚为16 gwh，而斯洛伐克（Slovakia）则有望成为全球电池价值链中的重要参与者。同时，在《降低通货膨胀法》中的EV税收抵免等倡议的支持下，美国预计将将其生产能力提高10倍以上。但是，美国和欧洲都需要分别投资870亿美元和10020亿美元，以满足国内电池需求，到2030年，全部供应链。
大肠杆菌的运行动力学由其机械性能
各种各样的微生物激发了它们行为的基本研究，有可能构建人工模仿。一个突出的例子是大肠杆菌细菌，它采用多个螺旋鞭毛表现出一种运动模式，在奔跑（方向游泳）和滚落型（游泳方向变化）相之间交替。我们建立了一个详细的大肠杆菌模型，该模型将耗散性粒子动力学方法描述为流体流，并研究其运行式行为。不同的大肠杆菌特征，包括身体几何形状，鞭毛弯曲刚度，鞭毛的数量及其在体内的排列。还进行了实验，以直接与模型合并。有趣的是，在模拟和实验中，游泳速度几乎与鞭毛的数量无关。钩子（将其直接连接到电机连接的鞭毛的短部分），鞭毛的多态性变换（鞭毛螺旋性的自发变化）的刚度以及它们在身体表面的排列强烈影响运行的行为。使用开发模型的中尺度流体动力学模拟有助于我们更好地理解支配大肠杆菌动力学的物理机制，从而产生与实验观察结果相比良好的运行式行为。该模型可以进一步用于探索大肠杆菌和其他细菌在更复杂的现实环境中的行为。
透平膨胀机设计和运行基础
透平膨胀机是一种带有膨胀涡轮的旋转机器，可将气体中所含的能量转化为机械功，与蒸汽或燃气轮机非常相似。蒸汽或燃气轮机的目标是将机械功转化为有用的动力，通过驱动发电机或作为另一台旋转机器（如压缩机或大功率泵）的原动机。在需要对工艺气体进行制冷的应用中，透平膨胀机的特点是它为了自身目的而膨胀气流，并产生机械功作为副产品。这并不是说机械功的副作用没有用处。相反，大多数透平膨胀机可能驱动压缩机或发电机。在这种情况下，压缩机或发电机充当加载或制动装置——膨胀机能量的吸收器。这种机器的另一个常用术语是“压缩膨胀机”，尽管这在天然气加工行业中不太常见。本文主要关注的是压缩机加载的低温透平膨胀机，尽管所阐述的许多原理也适用于其他类型的膨胀机，例如膨胀发电机。
太阳能智能家居的随机运行
摘要：本研究开发了一种混合整数线性规划 (MILP) 模型，用于智能建筑的最优随机运行调度。本研究的目的是将电力需求与间歇性太阳能可再生资源状况相匹配，并最大限度地降低能源成本。该模型的主要贡献是通过考虑热水、供暖和通风负荷等详细负荷类型来解决智能建筑热负荷的不确定性。在智能电网中，建筑不再是被动消费者。它们是可控负荷，可用于需求侧能源管理。智能家居作为物联网 (IoT) 的一个领域，使建筑的能源系统能够作为智能电网中的主动负荷运行。所提出的公式被设计为 24 小时范围内的随机 MILP 模型，以最大限度地降低总能源成本。在本研究中，蒙特卡罗模拟技术用于为两个环境因素生成 1000 个随机场景：室外温度和太阳辐射。因此，在所提出的模型中，热负荷、光伏板输出功率、太阳能集热器发电量和电力负荷成为随机参数。所提出的模型可节省 20% 的能源成本，并将峰值电力需求从 7.6 KWh 降低到 4.2 KWh。
