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World File Search System实验研究
关于由自然通风的隧道驱动的最高天花板气温的实验研究
天花板下方的最高气温是隧道安全的重要参数。本研究分析了由自然通风隧道中双火源驱动的最大过量天花板气温的特征。进行了一系列的小型隧道火力实验，并具有不同的火灾分离距离和热量释放速率。还进行了基于同等虚拟起源的理论分析。结果表明，当两个火羽流到天花板之前合并时，仅存在一个峰值气温，而当两个火羽完全分离时，可以观察到两个峰值气温。隧道天花板以下的最高过量气温随着羽流合并区域的火灾分离距离的增加（S 当火力分离距离进一步增加（S> S CP）时，火灾分离距离对天花板下方的最高气温的影响非常有限。 此外，考虑到不同的羽流合并状态，建议使用同等火源的模型预测天花板以下的最大过量气温。 本研究有助于理解由双火驱动的烟气最大气温特性，而自然通风隧道中的热量相等。当火力分离距离进一步增加（S> S CP）时，火灾分离距离对天花板下方的最高气温的影响非常有限。此外，考虑到不同的羽流合并状态，建议使用同等火源的模型预测天花板以下的最大过量气温。本研究有助于理解由双火驱动的烟气最大气温特性，而自然通风隧道中的热量相等。
脉动热管散热器CPU散热传热性能实验研究
摘要：针对高热流密度电子散热需求，提出了一种采用脉动热管（PHP）进行CPU散热的散热装置。通过分析PHP的壁面温度分布和蒸发器与冷凝器的分布，分析了散热器的传热性能和表面温度分布。实验结果表明：风速的变化对PHP散热器的运行有明显的影响，PHP散热器表面温度分布非常均匀，尤其有利于CPU的散热；PHP的传热性能较好，最小平均热阻为0.19k/W。此外，当温度达到120℃左右时，没有出现干涸现象，表明脉动热管具有很高的传热极限。
气候变化和生育欲望：比利时和意大利大学学生的实验研究
在持续的世界人口增长和气候变化的背景下，对人类如何影响环境的紧急关注正在成为政治辩论的关键方面和个人所做的日常选择（O'Neill等人2012）。越来越多的人通过修改其生活方式（例如采用可持续的消费习惯）来努力减少他们对地球的影响（Fischer等人。2017; Onel等。2018），改变饮食（Sanchez-Sabate，Badilla-Briones和Sabaté2019），并选择环保的运输方式（Suchanek和Szmelter- Jarosz 2019）。 然而，尚不确定这种提高的环境意识是否也扩展到有关父母和生育的决定。 这项研究探讨了气候变化情景是否影响欲望。 尽管这个问题是作为学术研究的一个话题，但仍不清楚个人是否以及如何考虑其计划生育方面的气候变化问题。 以前的工作表明，从两个不同的角度来看，个人对气候变化的关注：一方面，他们考虑了减少个人影响的可能方法（即通过较少的孩子），另一方面，他们担心子孙后代的福祉，这促使他们促使他们思考世界是否现在是一个合适的地方来抚养孩子（Bodin and Bjourklund 2022222222222222222222）。 在本文中，我们报告了一项基于在线实验的研究，该研究在比利时和意大利的大学生中实施。 尽管对生育态度的研究使用了实验方法（尤其是Vignoli等人2018），改变饮食（Sanchez-Sabate，Badilla-Briones和Sabaté2019），并选择环保的运输方式（Suchanek和Szmelter- Jarosz 2019）。然而，尚不确定这种提高的环境意识是否也扩展到有关父母和生育的决定。这项研究探讨了气候变化情景是否影响欲望。尽管这个问题是作为学术研究的一个话题，但仍不清楚个人是否以及如何考虑其计划生育方面的气候变化问题。以前的工作表明，从两个不同的角度来看，个人对气候变化的关注：一方面，他们考虑了减少个人影响的可能方法（即通过较少的孩子），另一方面，他们担心子孙后代的福祉，这促使他们促使他们思考世界是否现在是一个合适的地方来抚养孩子（Bodin and Bjourklund 2022222222222222222222）。在本文中，我们报告了一项基于在线实验的研究，该研究在比利时和意大利的大学生中实施。尽管对生育态度的研究使用了实验方法（尤其是Vignoli等人实验设计是社会研究中的有用工具，因为它提供了估计解释性因素并探索因果关系的影响的机会，同时减少了与未观察到的混杂因素相关的潜在偏见和不确定性（Jackson and Cox 2013）。2022和Guetto，Bazzani和Vignoli 2022），据我们所知，这是关于气候变化和生育欲望主题的首次基于实验的研究。该分析的目标人群是大学生，与普通人群相比，他们对气候变化的认识水平更高，
网格存储模式对LifePo 4电池模块衰老的效果的实验研究
在减轻碳排放的全球举措的背景下，功率电网经历了一个变革性的时期，其标志是可再生能源的整合不断升级（Ijeoma等，2024; Uddin et al。，2018; Christodoulides; Christodoulides et al。，2024）。这种范式转移，同时推动清洁能源的普遍采用，同时向电力系统注入了更大的不确定性（Choi等，2021）。此外，热功率单元的逐渐退役使该系统的灵活性资源紧张（Lin等，2024； Chen，2023）。这在峰值剃须区域（PS）和频率调节（FR）的区域尤为明显，该系统面临前所未有的压力（Rosewater和Ferreira，2016年）。为了有效应对这一挑战，大规模的电池储能系统（BESS）已成为突出的重要技术，是一种枢纽技术，用于强化不断发展的电力基础设施的可靠性和安全性（Parag and Sovacool，2016; Liu等，2019）。在不同的成熟度水平之间，锂离子电池占主导地位，占全球部署的70％以上。LifePo4电池，特别是由于其高能量密度，稳定性和安全特征，在储能电站中广泛使用（Kim等，2015； Orikasa等，2013）。行业基准要求，对于220AH储能电池，在标准PS和FR操作期间，目前的速率不得超过0.5°C，以维护运营完整性（Panda等，2022）。尽管如此，关于此操作方案的缺乏特定分析。必须深入研究系统的实验研究，以剖析
波前像差对激光诱导击穿产生流动影响的实验研究
研究了相位像差及其对激光诱导击穿引起的流场发展的影响。使用可变形镜将相位像差施加到波长为 1064nm 的高能激光脉冲上。设计了一个实验装置来捕捉激光诱导击穿引起的流场运动，该装置着重于捕捉流场的横向轮廓和同轴轮廓。结果显示，由于非平面相的存在，火花吸收的激光脉冲能量 (181mJ) 显著降低，这是由于在通常发生击穿的焦平面中扩散所致。在收集的数据中，研究了 Zernike 0 ◦ 散光、Zernike Y-彗形像差和 Zernike 球面像差的单个实例。著名的 Horn-Schunck 光流法用于分析阴影图像，产生运动的密集光流场表示。结果表明，所研究的每种像差都会产生独特的流场，显示出超特定局部流规范的潜力，并进一步讨论了其含义。
脑水微波感应——利用人脑模型的模拟和实验研究
摘要 本文介绍了一种基于微波的方法，旨在非侵入性地测量人脑中的水，特别是脑脊液 (CSF) 动态。微波测量技术在工业应用中广为人知。最近，微波技术也引起了生物医学应用的兴趣。这是首次提出将其用于测量脑水，特别是 CSF。为了验证该技术对感知人类头骨内 CSF 和水量的动态变化的灵敏度，我们构建了两个不同的头部模型。它们由多层头部模型组成，包括一个真实的人类头骨，模仿人类头部的电磁特性。此外，使用平面层模型和半球层模型的电磁模拟来评估 CSF 的变化。此外，使用 2D 功率流表示来评估头部模型内的传播和功率流。选择反射传感器原理是因为它简单且能够测量相对较厚的样品。重要的是，反射传感器仅需要单端口测量，这使得它非常适合体内脑监测。此外，测量装置不需要将传感器连接到头部，因此无需接触头部即可进行测量。我们的实验研究以及模拟结果证明了通过微波非侵入性地感知大脑中脑脊液体积的微小动态变化的可能性，特别是在蛛网膜下腔中。
用户对人工智能的显性和隐性态度之间的分离：一项实验研究
摘要 — 人工智能 (AI) 领域的最新发展引起了许多伦理和社会经济问题。尽管如此，人工智能技术的影响在我们的日常生活中是显而易见且切实存在的。这种二分法导致人们对人工智能的感受复杂：人们认识到人工智能的积极影响，但他们也表现出担忧，尤其是对他们的隐私和安全的担忧。在本文中，我们试图了解对人工智能的隐性和显性态度是否一致。我们通过结合自我报告测量和隐性测量，即隐性联想测试，调查了对人工智能的显性和隐性态度。我们分析了 829 名参与者的显性和隐性反应。结果显示，虽然大多数参与者明确表达了对人工智能的积极态度，但他们的隐性反应似乎指向相反的方向。结果还显示，无论是在显性和隐性测量中，女性都比男性表现出更消极的态度，而在人工智能领域工作的人倾向于对人工智能持积极态度。
€效力生成鞋：转换脚步的实验研究，作为产生电力的能源
探索继续寻找利用能源的方法，例如太阳能，风能，水力发电，地热和海洋能量，它们自然会在不耗尽的情况下自然地自给自足。这项研究旨在开发一种创新的能量产生鞋，将人类的步骤转化为电力。通过TRIZ方法以及研究中概述的数据收集技术，利用实验研究设计进行了这项研究，从而得出了有关鞋子发电有效性的牢固结论。使用线性回归或研究原型对数据进行了分析，因为它可以探索两个变量之间的相关性：产生的能量和单个预测指标，例如步行速度或施加力。结果表明，相关分析的值为0.70，表明稳健的正相关，表明脚步数与产生的伏特之间存在牢固的关系。具有0.30的显着F值超过了0.05的p值，有足够的证据断言，回归模型比缺乏自变量的模型更适合数据。可以得出的结论是，发电鞋在试验期间产生了值得注意的电压。该研究受到研究人员进行的实验室测试数量有限的限制。建议将来的研究来进行研究，这些研究将重点放在原型的多个实验室试验中。
软木块/玻璃纤维-聚酯复合夹层板的分层分析：实验研究
本研究的主要目的是研究夹层复合材料的分层损伤。夹层结构的这种损伤模式对结构行为尤其有害。芯部开裂和表面/芯部分离是软木团芯夹层结构中常见的失效模式。这些测试的夹层样品由软木团芯制成，夹在玻璃纤维聚酯（04 层层压板）之间作为表皮。实验研究包括精心制作不同类型的夹层样品，以确定它们在模式 I 中的断裂。双悬臂梁 (DCB) 样品通过初始裂纹的大小来区分。后者是通过在精心制作过程中在芯部和上层表皮之间放置具有不同初始裂纹长度（a= 30、40、50、60 和 70 毫米）的铝膜来获得的。裂纹的萌生
基于遗传算法和人工神经网络的瞳孔反应客观疼痛测量实验研究
摘要 对医疗保健提供者来说，获得患者疼痛程度的客观测量一直是一个挑战。医院环境中最常见的疼痛评估方法是询问患者的口头评分，这被认为是一种主观方法。为了获得患者的客观疼痛程度，我们建议使用瞳孔反应和机器学习算法来客观地测量疼痛程度。东北大学招募了 32 名健康受试者参与了这项研究。通过要求健康受试者将手放在装满冰水的桶中，对他们施加疼痛刺激。我们从瞳孔直径数据中提取了 11 个特征。为了获得最佳特征子集，使用遗传算法 (GA) 为人工神经网络 (ANN) 分类器选择特征。在特征选择之前，ANN 的 f1 分数为 54.0 ± 0.25%，包含所有 11 个特征。经过特征选择后，ANN 使用所选特征子集（即平均值、均方根 (RMS) 和瞳孔曲线下面积 (PAUC)）表现出最佳性能，准确率为 81.0%。实验结果表明，瞳孔反应与机器学习算法相结合可能是一种有前途的客观疼痛水平评估方法。这项研究的结果可以改善患者在远程医疗中测量疼痛的体验，尤其是在大多数人不得不待在家里的疫情期间。