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World File Search System应力水平
应力水平和纤维体积分数对玻璃纤维增强聚酯复合材料疲劳性能的影响
摘要：纤维增强聚合物复合材料由于其高刚度，正在成为传统金属材料修复和替代中的重要且方便的材料。复合材料在其使用寿命期间会承受不同类型的疲劳载荷。增强纤维增强聚合物复合材料在疲劳应力下的设计方法和预测模型的动力依赖于更精确和可靠的疲劳寿命评估技术。在拉伸-拉伸疲劳场景中研究了纤维体积分数和应力水平对玻璃纤维增强聚酯 (GFRP) 复合材料疲劳性能的影响。本研究的纤维体积分数设置为：20%、35% 和 50%。使用万能试验机对样品进行拉伸试验，并使用四种不同的预测模型验证杨氏模量。为了确定复合材料的失效模式和疲劳寿命，对聚酯基 GFRP 样品在五个应力水平下进行了评估，这五个应力水平分别为最大拉伸应力的 75%、65%、50%、40% 和 25%，直到发生断裂或达到五百万次疲劳循环。实验结果表明，玻璃纤维增强聚酯样品在高施加应力水平下发生纯拉伸失效，而在低应力水平下，失效模式受应力水平控制。最后，利用不同体积分数的 GFRP 复合材料样品的实验结果进行模型验证和比较，结果表明，所提出的框架在拉伸-拉伸疲劳状态下预测疲劳寿命与实验疲劳寿命具有可接受的相关性。
不同热机械应力水平下预先存在的空洞对焊料可靠性的影响：实验评估
无铅技术之后，功率 MOSFET 器件焊料连接中预存空洞一直是一个热门话题。先前的研究通常通过使用模拟分析故意产生过多空洞来检查具有制造诱导空洞的焊料的机械性能，而没有或缺乏实验结果。由于意见相左和实验证据不足，IEC 61191-2、J-STD-001G 和 IPC-A-610G 等电子组装标准均未涵盖空洞。在此背景下，需要全面的实验结果来验证模拟结果并协助制定标准。为解决这一关键问题，我们选择了具有不同位置、大小和图案的预存空洞且空洞百分比几乎相同（30 – 33%）的硅基功率 MOSFET 封装。对功率 MOSFET 测试样品在不同应力水平下进行基于功率循环的加速退化测试，并在特定时间间隔监测焊料退化的位置和速率。我们发现，焊料寿命中分散的小空洞是有用的，但空洞群会加速损坏的蔓延。相反，边缘处的分散大空洞会引发焊料损坏，缩短焊料寿命。我们的实验调查结果表明，在制定焊料空洞检查标准时，应考虑预先存在的空洞的位置、大小和图案。这将提高功率器件对最终用户电源和控制的可靠性。
应力水平和纤维体积分数对玻璃纤维增强聚酯复合材料疲劳性能的影响
摘要：纤维增强聚合物复合材料由于其高刚度，正在成为传统金属材料修复和替代中的重要且方便的材料。复合材料在其使用寿命期间会承受不同类型的疲劳载荷。增强纤维增强聚合物复合材料在疲劳应力下的设计方法和预测模型的动力依赖于更精确和可靠的疲劳寿命评估技术。在拉伸-拉伸疲劳场景中研究了纤维体积分数和应力水平对玻璃纤维增强聚酯 (GFRP) 复合材料疲劳性能的影响。本研究的纤维体积分数设置为：20%、35% 和 50%。使用万能试验机对样品进行拉伸试验，并使用四种不同的预测模型验证杨氏模量。为了确定复合材料的失效模式和疲劳寿命，对聚酯基 GFRP 样品在五个应力水平下进行了评估，这五个应力水平分别为最大拉伸应力的 75%、65%、50%、40% 和 25%，直到发生断裂或达到五百万次疲劳循环。实验结果表明，玻璃纤维增强聚酯样品在高施加应力水平下发生纯拉伸失效，而在低应力水平下，失效模式受应力水平控制。最后，利用不同体积分数的 GFRP 复合材料样品的实验结果进行模型验证和比较，结果表明，所提出的框架在拉伸-拉伸疲劳状态下预测疲劳寿命与实验疲劳寿命具有可接受的相关性。
聚乙烯管和配件化合物
a。按照AS/NZS 4131的注释A2（即，在20ºC和80ºC的测试温度下至少2个应力水平进行压力测试）。每个温度的最低应力水平是对应于原始ISO 9080分析的2500 h故障时间。将在每个级别测试三个样本。这些失败的时间不得低于根据原始分类数据得出的相应应力水平计算出的99.5％LPL值。未能满足此要求将意味着该化合物已经发生了足够的变化以需要完全评估。
船舶和其他船舶中的裂纹扩展和停止...
随着钢材强度越来越高、船体受力越来越大，必须采取更多的预防措施来防止断裂。现有方法已经能够确定安全的应力水平/缺陷尺寸组合，前提是缺陷嵌入在标准质量的材料中。然而，这种 LS 并不是唯一的故障源。更可能的来源是位于低韧性非典型区域（如焊缝的热影响区）的裂纹。这样的缺陷将变得不稳定，并在更低的应力水平下开始扩展。那么问题是：从“坏区域”出现的裂纹在到达周围的“好（标准质量）材料”时会被阻止吗？裂纹阻止设计的概念并不新鲜。Pellini 和他在 NRL(l) 的同事多年来一直倡导“裂纹阻止”理念。现在需要的是更精确地描述钢材的止裂能力——类似于佩里尼的FAD（断裂分析图），但要考虑在不同应力水平下被母材和连续焊接影响区域止裂的运行裂纹长度。
使用机器学习的IT专业人员中的压力检测
摘要 - 由于行业的苛刻性质，压力是IT专业人员中普遍的问题，导致潜在的健康风险和降低生产率。该项目旨在使用机器学习技术开发有效的压力检测系统。通过利用包含面部识别数据和应力因素的数据集，自定义卷积神经网络（CNN）模型进行了训练以准确预测应力水平。该方法涉及将数据集加载和将数据集分解为培训，验证和测试集。在训练数据集上的模型后，系统通过准确检查和验证评估其性能。一旦对模型进行了测试和验证，将其导出以进行实时应力水平预测。该自动化系统可以作为早期发现压力的重要工具，有可能协助及时干预措施，以改善IT专业人员的福祉。关键字 - 压力检测，IT专业人员，机器学习，自定义CNN，面部识别，压力因素，预测建模。
压力水平，高血糖和长期患有糖尿病的痛苦
糖尿病经常会导致患者死亡，预防和治疗对于解决其各种慢性问题是必要的。这项研究检查了应力水平，高血糖和患有糖尿病神经病疼痛的糖尿病的长期痛苦之间的关系。它使用2023年8月至2024年8月之间进行的横截面设计进行了相关分析。人口是北甘隆斯托利卫生卫生中心的UPTD地区的所有糖尿病患者，其样本是通过比例分层的随机抽样选择的103个个体。研究工具是涵盖每个独立和因变量的问卷：应力水平（15个项目），高血糖（15个项目），长期糖尿病（10个项目）和神经病疼痛（10个项目）。数据收集包括受访者和Gunungsitoli City办公室的主要数据和辅助数据。使用单变量，双变量和多变量测试对数据进行了分析，并使用Spearman等级相关性进行双变量分析，并使用Logistic回归进行了多变量分析。结果表明独立变量与因变量之间存在正相关的关系，其应力水平（P = 0.000），高血糖（P = 0.003）和糖尿病患者长（P = 0.002）。因此，可以得出结论，糖尿病患者的知识和意识对于他们从事健康的体育锻炼，调节饮食，始终服用药物和管理血糖水平的能力至关重要。
![疲劳 [6]](/simg/7\7e6360114286254fb17f9306133164c93bb136e1.webp)
木材/有机聚合物复合材料在柔性传感器方面的研究进展
Figure 8.The working mechanism and sensing performance of the Wood-based Triboelectric Self-powered Sensors (WTSS).(a) Schematic illustration of the working principle of WTSS; (b) Volatile Organic Compounds (VOCs) of WTSS under varying pressures; (c) VOCs of WTSS at different stress levels; (d) Increasing VOCs of WTSS with escalating pressure.Inset: An enlarged view of the low-pressure region; (e) VOCs of WTSS and input pressure at frequencies of 0.5, 1, and 2 Hz [41] 图 8.木质基摩擦电自驱动传感器 (WTSS) 的工作机理和传感性能， (a) WTSS 工作原理示意图； (b) WTSS 在不同压力 下的挥发性有机化合物 (VOCs) ； (c) WTSS 在不同应力水平下的挥发性有机化合物 (VOCs) ； (d) 随着压力增加， WTSS 的挥发性有机化合物 (VOCs) 逐渐增加。插图：低压区域的放大视图； (e) 在 0.5 、 1 和 2Hz 的频率下， WTSS 的挥发性 有机化合物 (VOCs) 与输入压力的关系 [41]
Ali报告关注商业×薄片的新兴动物福利实践
该报告还指出了潜在的经济利益，这表明更高的动物福利实践可以改善产品质量，更长的保质期和增加的市场价值。例如，据报道，诸如较短的«植物持续时间和较小的捕获量之类的方法已被证明可以减轻靶标物种和非目标物种的«SH胁迫和损伤。根据ALI的说法，较低的应力水平导致乳酸的积累较少，这可以改善«NAL产物的质地和寿命。