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World File Search System屈曲
灵活性是什么意思，未来将是什么屈曲
1。规划改革和战略网络计划是解锁必要网格投资的首要任务2.位置定价更好地反映了物理基础设施的现实，并增强了便宜（灵活性）解决方案的机会3。基于结果的投资驱动力（例如供应商的清洁电标准）以创建一个公平的竞争环境并减少政策失真4。零售市场改革，以确保消费者获得灵活性机会，并受到伤害5。数字化以优化整个系统中数百万个灵活性资产6。可操作性 /辅助服务改革，以增强非传统资产贡献的能力。
功能分级的三明治梁的屈曲分析...
在本文中，使用第三阶的锯齿形理论研究了包含功能分级的皮肤和金属（类型-S）或陶瓷芯（type-h）的三明治（SW）梁的屈曲响应。通过指数和功率定律量化功能分级（FG）层中材料特性的变化。使用高阶项以及锯齿形因子来评估剪切变形的效果，假定位移。面积内载荷被考虑。使用虚拟工作的原理得出了管理方程式。与高阶剪切变形理论不同，该模型实现了无应力边界，并且C0是连续的，因此，不需要任何后处理方法。本模型显示，由于假定位移中的包含曲折因子，厚度方向上横向应力的准确变化，并且与计算结果的层数无关。数值解决方案是通过使用三个带有7DOF/节点的三明治梁的有限元元素到达的。本文的新颖性在于对FGSW梁的曲折屈曲分析进行厚度拉伸。本文介绍了功率定律因子，最终条件，纵横比和层压方案对FGM夹心梁屈曲响应的影响。发现数值结果符合现有结果。通过增加S型梁的功率定律因子来提高屈曲强度，而对于所有类型的终端条件，在H型梁中都可以看到相反的行为。最终条件在决定FGSW梁的屈曲反应中起着重要作用。指数法律控制的FGSW梁对S型梁表现出较高的屈曲抗性，而对于几乎所有层压方案和最终条件，S型梁型梁的屈曲抗性都稍低。还提出了一些新的结果，这些结果将作为沿并行方向进行未来研究的基准。
含超材料的夹层结构屈曲分析
本文介绍了一种用于内隔墙的船用夹层板的屈曲分析研究，该夹层板具有多层石墨烯纳米片 (GPL)/聚合物复合面板。芯层考虑了三种不同的形状：方形、蜂窝状和具有负毒比的凹入蜂窝状。假设面板由石墨烯纳米片 (GPL) 增强的聚合物基质组成。使用 Halpin-Tsai 的微机械方法确定顶层和底层的有效杨氏模量以及有效泊松比和质量密度的混合规则。基于新的五阶剪切变形理论对墙夹层板进行建模。采用汉密尔顿原理获得板运动的控制微分方程。所提出的公式和结果的准确性得到了验证，并通过与文献中可用的结果高度一致证明了其准确性。基于我们的结果，我们指出了蜂窝芯的蜂窝结构对船用内墙夹层板临界屈曲载荷的影响。此外，还利用 Galerkin 方法说明了厚度、纵横比、石墨烯纳米片重量分数和几何参数对临界屈曲载荷的影响。这项研究的成果可能有助于创造更高效的工程应用，特别是在海洋和船舶工业中。
先进的防屈曲装置与实时数字图像相关技术相结合，用于轻质材料的复杂循环拉伸-压缩试验
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1 屈曲诱导的 3D 微/... 折纸组装
随着近年来微纳加工技术的快速发展，纳米薄膜[1–8]的基础研究及其在电子/光电子[3,8,9]、微纳机电系统（MEMS/NEMS）[6,10]和光学[11,12]等领域的应用已成为一个具有巨大潜力和机遇的领域。同时，纳米薄膜技术正逐渐广泛深入人们的日常生活，在现代智能社会的发展中发挥着越来越重要的作用。例如，基于纳米薄膜技术的微电子器件（如手机、笔记本电脑和可穿戴设备）作为人工智能技术中生命信号采集和传输的物理载体，集成的功能越来越多，尺寸却不断减小[13,14]。然而，纳米膜在微电子领域的应用主要集中在二维微纳结构和平面器件上。纳米膜的二维布局可能不利于实现进一步的性能提升或满足某些场景下的特定关键要求[13,15–17]，如空间光调制[18]、具有高Q值的非传统近场通信(NFC)[19,20]和高效能量收集器[21]。发展将纳米膜转化为三维微纳结构的技术可以绕过平面设计中遇到的一些挑战，为实现器件设计的多样性、更好的性能和更先进的功能提供了可行途径[22,23]。然而，三维微纳结构的制备存在许多技术挑战[24]。在过去的几十年里，人们投入了大量的努力来开发新的制造方法，三维纳米膜的制备也取得了重大进展。在这些方法中，二维到三维的组装方法脱颖而出，由于其与现代平面制造具有良好的兼容性等固有优势而受到广泛关注
旋转受限的FG多孔拱门的动态屈曲
©2021。此手稿版本可在CC-BY-NC-ND 4.0许可下提供http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nc-nd/4.0/。
![OPF使用改进的CHG优化算法
i遗传证据强烈支持管理体重和...
确实“外部集中”视觉生物反馈促进...
革命性的早期疾病检测：阿曼2型糖尿病筛查的高临界性4D CNN模型
机器学习驱动的Web-POST屈曲阻力预测高强度钢梁具有基于椭圆形的Web开口
建筑物的体现碳排放
评估健康和神经退行性衰老中的执行功能能力 - 选择性文献评论
混合储能系统的进步
arxiv：2404.09011v1 [cs.cv] 2024年4月13日
环境管理杂志
多类分类的机器学习软件工具
在covid-... 的年轻人中自我报告的担忧](/simg/3/3719b785dd1ea833df62e0c23311a7f2f0c379fa.webp)
OPF使用改进的CHG优化算法 i遗传证据强烈支持管理体重和... 确实“外部集中”视觉生物反馈促进... 革命性的早期疾病检测：阿曼2型糖尿病筛查的高临界性4D CNN模型 机器学习驱动的Web-POST屈曲阻力预测高强度钢梁具有基于椭圆形的Web开口 建筑物的体现碳排放 评估健康和神经退行性衰老中的执行功能能力 - 选择性文献评论 混合储能系统的进步 arxiv：2404.09011v1 [cs.cv] 2024年4月13日 环境管理杂志 多类分类的机器学习软件工具 在covid-... 的年轻人中自我报告的担忧
摘要：本文介绍了最近开发的饥饿游戏搜索（HGS）优化算法的应用。HGS与混乱的地图相结合，提出了新的混乱饥饿游戏搜索（CHGS）。它用于解决最佳功率流（OPF）问题。OPF的解决方案是为了最大程度地减少发电成本，同时满足了系统的约束。此外，本文为混合可再生能源，光伏和风电场提供了最佳选址。此外，还研究了添加可再生能源对整体发电成本价值的影响。优化问题的探索场是每个研究系统中每个发电机的主动输出功率。CHG还获得了最佳的候选设计变量，该变量对应于最低可能的成本函数值。通过对两个标准IEEE系统进行模拟的20个独立时间-IEEE 57-BUS和118-BUS系统，可以验证引入的CHGS算法的鲁棒性。获得并分析了所获得的结果。基于CHG的OPF被发现具有竞争力，并且优于用于解决文献中相同优化问题的其他优化算法。本文的贡献是在应用于OPF问题时测试对所提出的方法的改进，以及在引入的目标函数上添加可再生能源的研究。
多能系统的多屈曲计划
摘要 - 为了达到欧盟在2050年零排放的目标，能源系统将在接下来的几十年中经历重大的过渡。为了替代化石能源载体，可再生能源将主要集成到电力系统中。因此，扇形耦合将通过从其他部门（例如热量或运输运输）来访问电力系统来发挥重要作用。规划成本最佳过渡需要在多个视野和所有领域的整个系统视图。这迫使对多能系统（MES）模型以及多类投资模型的需求。本文介绍了两种多类计划方法，以确定MES的成本最佳途径。作为一项重大贡献，我们提出了一种新方法，将依赖技术的学习成本曲线纳入计划问题中，并表明与封闭优化相比，可以通过Benders分解技术更快地解决了由此产生的混合组合线性编程问题。作为进一步的贡献，我们通过展示了小型德国测试系统的MES扩展途径来证明我们的方法的有用性。索引项 - 能源枢纽，部门派遣模型，整数能量系统，扇区耦合
鳞状皮肤的生物屈曲
摘要 天然的抗弯曲装甲结合了坚硬的、离散的鳞片，附着在软组织上，提供独特的表面硬度（用于保护）和柔韧性（用于不受阻碍的运动）组合。鳞片状皮肤现在是一种鼓舞人心的合成防护材料，它具有吸引人的特性，但在柔韧性和防护性之间仍然存在有限的权衡。特别是，弯曲鳞片状皮肤，使鳞片在内弧面，会卡住鳞片并使系统显著变硬，这在手套等系统中是不可取的，因为手套的鳞片必须覆盖手掌侧。大自然似乎已经通过创造可以形成皱纹和褶皱的鳞片状皮肤解决了这个问题，这是一种非常有效的机制，可以适应大的弯曲变形并保持弯曲柔顺性。这项研究的灵感来自这些观察：我们探索了软膜上的刚性鳞片如何以受控的方式弯曲和折叠。我们使用离散元建模和实验相结合的方式研究了不同屈曲模式的屈曲能量和稳定性。具体来说，我们展示了鳞片如何诱导稳定的 II 型屈曲，这对于皱纹的形成是必需的，并且可以提高仿生保护元件的整体弯曲柔顺性和灵活性。
使用Motoneuron放电信息同时估算手指屈曲和延伸力
摘要 - 目的：可靠的神经机界界面提供了控制高敏捷的高级机器人手的可能性。这项研究的目的是驱除一种解码方法，以同时估计单个纤维的延伸力和延伸力。方法：首先，通过表面肌电图（EMG）分解来鉴定运动单元（MU）的网络信息，然后将MUS进一步分为不同的池中，以通过重新构造程序将单个固定器的浮动和扩展。在人口水平上 MUFING率，然后通过双变量线性回归模型（Neural-Drive方法）估算单个纤维力。 基于常规EMG振幅的方法被用作比较。 结果：我们的结果表明，与常规方法相比，神经驱动方法的性能要好得多（估计误差和较高的相关性）。 结论：我们的方法为灵敏纤维运动提供了可靠的神经解码方法。 明显的能力：我们方法的进一步探索可能会提供强大的神经机界面，以直观地控制机器人的手。MUFING率，然后通过双变量线性回归模型（Neural-Drive方法）估算单个纤维力。基于常规EMG振幅的方法被用作比较。结果：我们的结果表明，与常规方法相比，神经驱动方法的性能要好得多（估计误差和较高的相关性）。结论：我们的方法为灵敏纤维运动提供了可靠的神经解码方法。明显的能力：我们方法的进一步探索可能会提供强大的神经机界面，以直观地控制机器人的手。