拓扑优化(to)通常使用且经过充分探索。然而,它在航空航天应用中使用的复杂热流体设备设计中的利用是有限的且相对较新的。这是因为流体动力学,传热和形状之间的耦合是复杂且非线性的。此外,由于可能发生的自由形式,从一个到分析产生的几何形状通常非常复杂,而且很难制造。随着添加剂制造(AM)的出现,可以直接制造复杂的几何形状。这项研究开发了一种基于计算流体动力学(CFD)的新遗传算法(GA),以生成用于航空航天应用中使用的热交换器的优化细胞形状。为了实现这种方法,使用体素表示创建了矩形基线细节。通过突变基线限制的次数来产生一个无性群体。然后使用CFD软件包OpenFOAM评估每个设计的性能,然后应用优化算法。GA使用由整体传热和压降组成的复合材料函数对设计进行分类,并基于突变和最高表现设计的结转而生成新一代。该研究还探讨了GA对各种GA选项的敏感性以及不同流动雷诺数的影响。通常,随着雷诺数的增加,最佳相对于基线的最佳提高百分比增加,可能会提高89%。总体而言,该方法可以生成新颖的自由形式设计,这些设计可能为传热应用打开新的性能空间。
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本文定量探索了带有和没有PCM的可变面积直鳍的散热器的热性能。研究了不同的鳍几何形状(恒定面积直鳍,可变面积直鳍,圆形销钉鳍,半球形销钉鳍和椭圆销鳍),不同的雷诺数和鳍密度对增强电子冷却性能的效果。这项研究的目的是开发用于电子冷却技术的最佳鳍几何形状。这项研究表明,改变的鳍密度可以改善散热器的热性能,同时减少散热器的重量。发现散热器的基本温度在可变面积直鳍中较低。与PCM进行热传递的替代配置相比,结果表明,可变面积直鳍散热器最有效。散热器的热阻力降低了9%。关键字:可变区域直鳍,雷诺号,PCM,CFD
“当第一个人拿棍子打倒香蕉时,第二个人立刻就想出了如何借助这根棍子把香蕉拿走。所有真正的新技术都是双重用途的,”Rusnano 董事会主席顾问 Vasily Grudev 开玩笑说。对于高科技公司来说,军方是理想的客户。他们拥有稳定的、通常是大量的资金;他们比平民消费者更有可能需要最好的,而不是最便宜的。从这个意义上说,俄罗斯国防部仅2013年就公布了2.1万亿美元的预算。rub.,令人愉快的“也不例外。”有趣的是,世界各地的军事界对纳米技术的兴趣与日俱增。冷战后的太空竞赛化为泡影,许多有前途的武器因其破坏力而被禁止,而所谓常规武器的总体轮廓自第二次世界大战以来并没有发生根本性的变化——所有这些同样的坦克、飞机、舰艇……就连美国在“常规”武器领域也走上了现代化改进的道路,不断增加战斗力并提高现有装备的战术和技术特性。简而言之,军备竞赛已转向拯救士兵的生命。要做到这一点,就必须让他在战场上停留的时间更短,更安全。因此,无人驾驶车辆、工兵机器人、侦察机器人、减轻和强化装甲的项目蓬勃发展……换句话说,电子和材料科学是纳米技术影响尤其巨大的行业。例如,很明显,寻找新合金不会带来复合材料实验或晶格水平变化所承诺的突破性结果。如今,陶瓷装甲已成功与金属装甲展开竞争。这个市场上有前途的俄罗斯企业是来自新西伯利亚的 NE-VZ-Ceramics 公司。它由 Rusnano 和 NEVZ-Soyuz 控股公司于 2011 年创建。生产装甲陶瓷,用于防弹衣和装备防护。产品已通过俄罗斯及国外测试。其明显的优点是重量轻、防护性能高,但也有“侧面”的优点。陶瓷更难被雷达探测到,并且不太容易被寻的弹药探测到。这为其在
本评论探讨了双糖尿病的病理生理学,临床意义和管理。肥胖,久坐的生活方式和遗传易感性的越来越多的患病率模糊了1型和2型糖尿病之间的差异,从而导致诊断性和治疗性挑战。双糖尿病均表现出两种糖尿病类型的重叠症状,因此准确的诊断至关重要。生物标志物,例如C肽水平,自身抗体测试和胰岛素抵抗标记,有助于将双糖尿病与经典糖尿病亚型区分开。早期干预是必要的,因为这种病的微血管和大血管后果的风险升高,例如视网膜病变,肾病和心血管疾病。有效管理整合了药理学和生活方式的方法。二甲双胍,葡萄糖共转运蛋白2(SGLT2)抑制剂,胰高血糖素样肽-1(GLP-1)受体激动剂和胰岛素治疗调整所有促进血糖控制和代谢结果。此外,结构化运动,饮食修饰和体重管理对于降低胰岛素抵抗和保留β细胞活性至关重要。精密医学,人工智能(AI)驱动的医疗保健和连续葡萄糖监测(CGM)的潜力为个性化治疗策略提供了有希望的进步。未来的研究应集中于有针对性的免疫疗法,基因分析和精致的临床指南,以改善早期检测和个性化治疗,并具有长期结局。审查强调需要采用多学科方法来管理双重糖尿病,确保早期诊断,优化治疗和改善代谢健康以减轻长期并发症。
伊朗Semnan University电气和计算机工程学院电气工程系。b卫生信息管理和技术系,伊朗喀山喀山医学科学学院,伊朗喀山。C喀山医学大学伊朗喀山喀山医学大学的健康信息管理研究中心。D研究所Digihealth,Neu-ULM应用科学大学,德国Neu-Ulm。orcid ID:A。M. Nickfarjam https://orcid.org/0000-0000-0003-3782-3038摘要。我们提出了用于分割和分类脑肿瘤的U-NET体系结构的修改版本,从而引入了向下采样和向上采样之间的另一个输出。我们建议的体系结构利用了两个输出,在分割输出旁边添加了分类输出。中心想法是在应用U-NET的上采样操作之前使用完全连接的图层对每个图像进行分类。这是通过利用在下采样过程中提取的功能并将其与完全连接的层相结合的分类来实现的。之后,通过U-NET的上采样过程生成分段图像。初始测试对骰子系数,准确性和敏感性分别为80.83%,99.34%和77.39%的可比模型显示了竞争性结果。这些测试是在2005年至2010年的中国广州Nanfang医院,中国广州Nanfang医院和中国天津医科大学的综合医院的数据集上进行的,其中包含3064个脑肿瘤的MRI图像。