摘要。变形Jaynes – Cummings模型(JCM)在量子光学元件中具有物理重要性。因此,我们研究了非线性JCM,包括强度依赖性耦合常数和额外的KERR项。在温度t处,假定腔体在热平衡中,并具有热储存液。使用封闭的代数的发电机在限制情况下还原为SU(1,1)和Heisenberg – Weyl代数,并考虑总兴奋数为运动常数,Hilbert Space的总Hilbert Space分解为两个子空间。因此获得了特征值和相应的特征向量。我们得出了热密度矩阵,并使用消极措施分析了实现和热纠缠。此外,我们研究了非线性原子 - 场系统的浆果相,并探讨了非线性对量子相变(QPT)点和纠缠的影响。发现变形参数可以强烈影响实现,负性和QPT点。
摘要:在之前的一篇论文中,作者讨论了当前阻碍变形系统商业应用的障碍。在这篇文章中,作者对所提出的架构的现状以及为使它们能够安装在商用飞机上而应满足的需求表达了批判性的看法。这种区别至关重要,因为军事和民用问题和需求非常不同,而且解决方案和要克服的困难也大不相同。然而,在民用领域,根据飞机的大小,可能还存在其他差异,从大型喷气式飞机到通勤机或通用航空,它们可分为旅游、特技、超轻型飞机等,每种飞机都有自己的特点。因此,本文旨在尽可能追踪一个共同的技术分母,并设想实际应用的未来前景。
在外部刺激上显着,迅速改变其形状和尺寸的结构在多样化的区域中广泛应用。将这些可部署和可变形结构微型化的能力对于需要高空间分辨率或最小入侵性(例如生物力学传感,手术和活检)的田地应用至关重要。尽管对致动机制和材料/结构策略进行了密集的研究,但在高尺度上实现可部署和可变形的结构仍然具有挑战性(例如,几毫米,与许多生物逻辑组织的特征大小相当)。与MIL-Limeter尺度的结构刚度相比,随着尺寸的缩小,驱动材料整合的难度会增加,并且许多类型的致动力变得太小。在这里,我们提出了电磁驱动和设计策略方案,通过利用力学引导的三维(3D)组装来克服这一挑战,以使当电流的金属或磁性膜整合到毫米尺度的结构中,以使受控的lorentz lorentz lorentz lorentz lorentz lorentz或磁性磁力下的外部磁性磁力在外部磁力上产生。tai的设计以定量建模和开发的缩放定律为指导,允许形成低尺度的3D体系结构,这些体系结构通过远程控制的电磁驱动而显着,可逆,迅速地变形。还可以实现具有多个稳定状态的可重构介质结构,其中去除磁场后保持不同的3D配置。的演示功能装置,该功能装置结合了双层膜中的热导率的同时测量的深层感应,这表明了拟议策略对生物医学信号的多模式感应的有希望的潜力。
3D到3D形状的非接触式可逆的4D打印变形Amelia Yilin Lee A,Aiwu Zhou A,Jia a a a a a,chee a a a,chee kai a a,yi zhang yi zhang a *新加坡A *新加坡中心3D印刷,机械和航空工程学院Amelia Yilin Lee,Ai Wu Zhou,Jia An 50 Nanyang Avenue博士,639798,新加坡的信函,应与Yi Zhang 50 Nanyang Avenue教授,639798,新加坡电子邮件,新加坡电子邮件:yi_zhang@nang@ntu.edu.sg Prof.Chee kee kai chee chai chai chua:yi_zhang@yi_zhang emagah emage:yi_zhang@eed.22。 cheekai_chua@sutd.edu.sg
摘要 建立了非均匀应力场下隧洞开挖力学模型,提出了一种同时考虑黏聚力和内摩擦角弱化的应变软化模型,推导了峰后区半径、应力与位移的解析解。以桃园煤矿某隧洞为工程实例,确定了隧洞峰后区半径、地表位移和应力分布情况,讨论了平竖应力比、中间主应力、残余黏聚力、残余内摩擦角对隧洞变形的影响。研究结果表明:由于应力场不均匀,隧洞周边峰后区半径和应力分布随方向呈变化趋势;考虑中间主应力时,隧洞峰后区半径和地表位移较大;残余黏聚力和内摩擦角越大,隧洞峰后区半径和地表位移越小。
近年来,作为生物力学的一个分支,自然界的变形机制研究逐渐深入,从20世纪初观察到的现象到如今借助先进的科学设备理解其背后的机理。由于对材料行为和结构的理解越来越深入,受运动生物启发而开发合成可变形材料已成为一个新兴领域。然而,大部分开发仍然局限于生物和材料科学界;科学家们一直在提出如何将这些可变形材料用于未来的生物医学设备或飞机,但应用开发仍然有限;到目前为止,他们的主要研究重点是开发材料,而不是用这些材料设计应用。
摘要 - 基于术前图像的术语脑移位降低了神经元研究系统的准确性。在本文中,可以通过计算脑移位的估计来解决此问题,该估计可用于更新术前的大脑图像。因此,可以提高导航的精度。在这方面,使用大脑变形和受约束的卡尔曼过滤器(ACKF)提出了一种脑移位估计方法。另外,当风险函数是估计误差方差时,获得的ACKF估计是最佳无偏见的最小值估计。此外,在ACKF和两种现有方法(即受约束的卡尔曼滤波器(CKF)和基于地图集的方法)之间进行了比较。比较表明,ACKF会导致更准确的估计,并且需要更少的计算时间。最后,通过模拟说明了提出的ACKF方法对CKF和基于ATLAS的方法的至高无上。
