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汽车安全 - IQY 技术学院
9 人体模拟应用 116 (a) 简介 116 (b) 早期模拟 116 (c) 优点和局限性 117 (1) 不适当的验证 117 (2) 无测试方法 118 (3) 后期测试 119 (4) 人体可预测性 119 (5) 签字保证 119 (6) 受控增量模拟器研究 120 (d) 后果 120 (1) 验证不足 120 (2) 需要多少验证？121 (3) 人体尺寸问题 121 (4) 数十亿美元的激励措施 121 (5) 缩短设计时间的模拟 122 (e) 唯一合理的测试 122 (1) EMC 和健康影响 122 (2) 调试过程 123 (3) 系统调整 123 (4) 知情同意 123 (5) 军事模拟 124 (6) 多种形式的模拟 125 (f) 故意偏见 125 (1) 镀金组件 125 (2) 责任辩护 126
用于在Kubernetes平台上微服务的预测资源扩展的机器学习
资源缩放是根据需求不断变化的需求调整分配给系统或服务的资源量的过程。对于微服务，可以在不同级别（例如容器，POD或群集）上进行资源缩放。但是，当前的资源缩放方法不够好，因为它们依赖于不考虑微服务的动态和复杂性质的反应性或基于规则的方法。这些方法通常会导致资源过度提供或欠缺，既影响服务质量和成本效率。为了解决这些问题，这项工作着重于测试多种机器学习方法，以优化Kuber-Netes平台的POD尺寸问题，通过预测高度尺寸的用户资源需求。所提出的方法旨在解决标准水平POD Autoscaler（HPA）的局限性，这通常会导致资源浪费或次优性能。结果是有希望的，并且表现出多种ML模型的高精度和性能，以准确预测未来的资源需求。
远程太阳能发电系统的存储和传输能力要求
在过去的十年中，风和太阳能产生在电力系统中的渗透见证了巨大的增长。但是，太阳能是间歇性的。夜间无法产生任何动力，要求备份能力减轻内部 /每日爆发的能力。能源存储可以迅速改变其输入 /输出功率，并随着时间的推移而转移需求，从而在支持可再生能源整合方面具有巨大的潜力[1]。atthecurrentstage，nunitcapacityCostostofenergyStorageisStillrel（尽管它一直在不断减少）。必须仔细确定储能的大小。根据系统量表，可以将现有作品分为两类。在生成方面，在[2]和[3]中通过随机单位承诺和随机模型预测性控制在Multiperiod经济调度框架下研究了储能选址和尺寸问题。在[4]中，使用在市场环境中使用双重随机混合构成优化来讨论了储能和传输连接器的联合能力优化。在上述作品中，
了解使用氢作为微电网一部分的基本原理。
无论您选择哪种可再生能源，其规模都非常重要。它必须足够大，在运行时满足所有电力需求或负载，此外还必须有足够的额外电力来为特定大小的电池组充电，然后在电池充满电后继续为氢气发生器供电。通常，可再生能源的规模大约是您家负载的两到三倍。这还取决于自主运行的天数，或者您希望储存足够的能量来度过没有风或太阳能的停电时间。您需要电池来提供即时电力以满足电力需求的波动，并在正常负载下持续一整夜。当电池电量耗尽到例如 20% 时，您将需要一个燃料电池来将您制造和储存的氢气转化为电能。这种氢气储存是另一个重要的尺寸问题。氢气是长期储存，电池是短期储存和负载控制系统。储存的氢气越多，在没有风或太阳能的情况下，您仍然可以为个人微电网供电的时间就越长。
为高性能电动汽车设计电池超级电容器储能系统并考虑电池退化问题
本文介绍了电动汽车 (EV) 应用中电池-超级电容器 (SC) 混合储能系统 (HESS) 的尺寸指南和能源管理 (EM) 基准。我们解释了如何优化 HESS 尺寸以最大限度地减少 EV 的电池退化和财务成本。我们还说明了一种最佳 EM 基准，无论实施何种 EM 技术，都可以最大限度地减少电池退化。通过将 EM 问题与尺寸问题分离，我们揭示了电池退化随 HESS 尺寸变化的总体趋势，这与 EV 的设计参数以及电池和 SC 的规格无关。通过 HESS 尺寸确定方法讨论了车辆寿命内的电池更换和 HESS 成本。通过运动型电动汽车的案例研究，测试了所提出的尺寸指南和 EM 基准的有效性。结果表明，与仅使用电池的储能系统相比，尺寸优化的 HESS 可将电池寿命延长 37%，与未优化的 HESS 设计相比，可将车辆寿命 HESS 成本降低高达 39%。
混合增材制造行业金属零件技术概述
在过去的几十年里，增材制造 (AM) 技术一直被视为传统制造工艺的替代方案 [1, 2]。快速生产各种材料的近净成形产品被认为是促进其大规模应用的主要优势 [3]。此外，只需一台机器即可轻松制造多种复杂形状和部件，而这些部件和部件是单个传统加工操作难以实现的，这也是其卖点 [4e6]。然而，由于 AM 技术现在已考虑在多个领域进行大规模生产，因此我们迅速发现了新的挑战，需要控制和解决这些挑战以适应 AM 的发展速度 [7,8]。薄壁结构、复杂曲面和晶格结构是优先通过 AM 技术生产的主要几何部件 [9,10]。由于材料损失大、尺寸问题、设备限制以及内腔制造（尤其是晶格结构），传统制造程序存在严格的限制 [11, 12]。但另一方面，通过 AM 生产这些组件也存在一些限制和局限性。由于使用高功率热源，通过 AM 通常无法实现高精度和严格遵守公差要求 [13, 14]。此外，基于材料添加的制造概念允许在制造过程中添加残余材料 [15, 16]。另一方面，减材加工程序可产生高质量的产品 [17]。然而，由于几何复杂性，减材加工的几何条件并不总是有利 [18, 19]。因此，这两种程序的结合应用可以创建一个更好的制造策略。在这两种技术的混合方法中，增材制造可以制造出具有近净形状几何和尺寸特征的原始零件[20]，而减材加工操作可用于精加工这些原始零件，以达到所需的尺寸精度和表面光洁度[21]。此外，支撑
混合添加剂制造行业的金属零件的技术概述
添加剂制造（AM）技术被认为是过去几十年的常规制造过程的替代方法[1，2]。快速生产各种材料的近净形成产品被认为是促进其在群众规模上促进其应用的主要优势[3]。此外，单台计算机在制造许多复杂形状和组件上的易于使用，这些形状和组件否则很难由单个召开加工操作来实现，这是他们的卖点[4 E 6]。但是，由于现在考虑了AM技术在几个领域的大规模生产，因此正在迅速观察到新的挑战，需要包含并解决以允许AM的当前速度[7，8]。薄壁结构，复杂的弯曲形状和晶格结构是突出的几何成分之一，首先是通过AM技术生产的[9，10]。由于高材料损失，尺寸问题，设备构成和内部空腔的制造，尤其是针对晶格结构，因此常规制造程序具有严格的限制[11，12]。但是，另一方面，通过AM生产这些组件也有一些限制和局限性。由于应用高功率热源，通常无法实现高精度和严格遵守公差要求[13，14]。此外，基于材料的基于材料的制造概念允许在制造过程中添加残留物质[15，16]。此外，支持另一方面，减法加工程序可导致显着高质量的产品[17]。对于减法加工，几何条件并不总是有利的，这是由于几何复杂性[18，19]。因此，这两个程序的耦合应用都可以创建出色的制造策略。在这两种技术的这种混合方法中，添加剂制造可以创建具有近乎净形状几何和尺寸特征的原始部分[20]，而减法加工操作则可以用于重新填充这些原始部分以实现所需的尺寸准确性和表面效果[21]。