环境设计空间(EDS)是为亚音速飞机设计和评估而设计的建模和仿真环境。将其与其他类似框架区分开来的主要功能之一是其执行飞机性能和尺寸,排气排放和噪音预测的能力。由于多个行业标准工具的集成,这三个要素被无缝执行。自2008年的构想以来,EDS已被用来支持多个研究实体和项目,以评估当前和未来的飞机概念和技术。与该领域的专家小组结合,在多年来对其结果和假设进行了校准和修订。因此,它经历了持续的发展,增强了其能力,不仅可以对传统的管子和翼飞机进行建模,还可以对非常规的配置进行建模。在撰写本文的撰写中,其功能范围超出了标准的单线轴和双线轴发动机,包括齿轮风扇,超高旁路涡轮扇形,开放式转子和部分涡轮推进架构。本文概述了如何使用EDS来支持主要的研究。然后,提出了一种开发和校准发动机和飞机模型以匹配现有开源数据的方法。最后,显示了可用的高级发动机和飞机架构的摘要。结果表明,EDS可以创建与现有系统性能紧密相匹配的模型,以及它具有支持未来飞机设计和技术开发研究的功能。
表2列出了发电技术的技术经济参数,包括成本,运营生活,效率和平均能力因素。成本(资本和固定),运营生活和效率数据是从国际可再生能源机构[7,8,9]的报告中收集的,并且适用于整个非洲。这些成本数据包括可再生能源技术的预计成本降低,如表3所示。假定在建模期间,假定化石产生技术的参数的成本和性能是恒定的。在此分析中,仅考虑固定电厂成本,它们捕获可变的操作和维护成本。突尼斯太阳能PV,风能和水力发电技术的特定国家能力因素来自可再生能源忍者和
锂离子电池最近由于其许多优势而成为车辆应用研究的重点。锂离子电池具有比其他二级电池更高的特异性能量,更好的能量密度和更低的自我放电速率,这使其适合电动汽车和混合动力汽车。尽管如此,担心安全性,成本,充电时间和回收利用已阻碍了锂离子电池的商业用法,以进行自动应用。开发有效的电池系统需要在模拟平台上进行精确的电池模型。在这项研究中,电池模型是用MATLAB/SIMULINK内置的。有两个变体可用:一个具有串联的平行电池布置和一个无配置的单个型号。提供并详细说明了所提出的模型的结构。基于测试结果,已验证了开发的电池模型。一个比较表明,创建的模型可以准确预测电流,电压和功率性能。该型号是为Eaton机电电池锂离子18650电池设计的,但据说与其他类型的电池一起使用。模拟考虑了电池的充电状态,电流,电压和电源要求。
在数据科学和机器学习的不断发展的景观中,时间序列建模的领域已成为一个重要且挑战性的研究领域。时间序列数据及其独特的时间依赖性和顺序模式,在金融,医疗保健和气候科学等各个领域中找到了应用[1,2,3]。时间序列的准确建模对于创建强大的模型和理解复杂系统至关重要。建模时间序列的一种方法是通过生成模型[4],该模型在异常检测[5]和数据增强[6]中具有实际应用。在本文中,我们提出了一种基于时间序列生成和建模的神经SDE的新颖方法。尤其是,我们旨在创建一个可以利用默顿模型[3]作为跳跃框架的模型,该模型可以考虑实际市场的跳跃。归一化流是具有易生化密度估计的生成模型家族。主要思想是通过组成几个函数f i将初始复杂的数据分散分散转换为一个简单的想法。有一些
大规模脑成像数据集的一个主要目标是提供用于研究异质弹出的资源。从这些数据集中为各个受试者提供功能性脑网络的表征将具有预测认知或临床特征的巨大潜力。我们第一次提出了一种技术,即概率的功能模式(sprofumo),该技术可扩展到英国生物库(UKB),有预期的100,000名参与者,并且在个人和人群中层次估算了层次的功能性脑网络,同时对两种信息之间的双向流量进行了影响。使用仿真,我们显示了模型的效用,尤其是在涉及显着的跨主题可变性的情况下,或者需要在网络之间划定细粒度的差异。随后,通过将模型应用于4999名UKB受试者的静止状态fMRI,我们将静止状态网络(RSN)绘制为单个受试者,其详细范围比以前在UKB(> 100 rsns)中可能绘制了,并证明这些RSN可以预测somecorimotor andsocorimotor and somecorimotor and Emperife and Elighe colesions and Level Consoge。此外,我们证明了该模型的几个优点,而不是独立的组件分析与双重回归(ICA-DR)相结合,尤其是在估计RSN的空间配置和认知性状的预测能力方面。所提出的模型和结果可以为将来从大数据中对个性化的脑功能纤维进行调查打开新的门。
基于能量的模型 (EBM) 因其在似然建模中的通用性和简单性而具有吸引力,但传统上很难训练。我们介绍了在连续神经网络上扩展基于 MCMC 的 EBM 训练的技术,并展示了它在 ImageNet32x32、ImageNet128x128、CIFAR-10 和机器人手轨迹的高维数据域上的成功,获得了比其他似然模型更好的样本,接近当代 GAN 方法的性能,同时覆盖了数据的所有模式。我们重点介绍了隐式生成的一些独特功能,例如组合性和损坏图像重建和修复。最后,我们表明 EBM 是适用于各种任务的有用模型,实现了最先进的分布外分类、对抗鲁棒分类、最先进的持续在线类学习和连贯的长期预测轨迹推出。
我们提出了一种方法,通过解决基于模型的最优控制问题,以经济高效的方式运行电解器以满足加氢站的需求。为了阐明潜在问题,我们首先对额定功率为 100 kW 的西门子 SILYZER 100 聚合物电解质膜电解器进行实验表征。我们进行实验以确定电解器的转换效率和热动力学以及电解器中使用的过载限制算法。得到的详细非线性模型用于设计实时最优控制器,然后在实际系统上实施。每分钟,控制器都会解决一个确定性的滚动时域问题,该问题旨在最大限度地降低满足给定氢气需求的成本,同时使用储罐来利用随时间变化的电价和光伏流入。我们在模拟中说明了我们的方法与文献中的其他方法相比显著降低了成本,然后通过在实际系统上实时运行演示来验证我们的方法。
自主性与能源的考虑背景不同 2 [177,178] 本文仅将自主性作为未来目标提及 3 [179–181] 该研究的空间分辨率与我们对本地能源系统的定义不符(参见第 1 节) 122 单个消费者/家庭/建筑 41 [182–222] 单个商业应用 57 o 农业水井 2 [223,224] o 海水淡化装置 7 [225–231] o 蜂窝基站/电信装置 11 [232–242] o 医院/医疗机构 5 [243–247] o 酒店 5 [248–252] o 图书馆 1 [253] o 无线传感器节点 1 [254] o 机械实验室 1 [255] o 农业应用(农场或灌溉区) 6 [256–261] o 选民登记中心1 [262] o 沙漠狩猎营地 1 [263] o 旅游设施 1 [264] o 充电站 1 [265] o 采矿场 3 [266–268] o 工厂/企业 3 [269–271] o 炼油厂 1 [272] o 道路照明系统 1 [273] o 大学设施/学校 4 [274–277] o 清洁水和厕所系统 1 [278] o 废水处理厂 1 [279] 大区域 3 [280–282] 一个或多个国家 21 [283–303] 单个能源工厂/技术的分析 35 [304–338] 航空航天应用 2 [339,340] 气候分析 4 [341–344] 研究重点是能源系统的控制策略 13 [345–357] 研究引入了一种没有自主性案例研究的新模型 3 [358–360] 研究开发了离网区域的负载曲线 2 [361,362] 研究侧重于定性分析 15 [363–377] 对给定的 100% 可再生系统的分析 2 [378,379] 文本语言:韩语 2 [380,381] 未找到出版物 1 [382]
联合药物疗法是成功治疗多种疾病的关键,在这些疾病中单一疗法效果不够好或出现了耐药性。因此,开发新的药物组合是主要关注点。固定剂量组合也是如此,近年来批准的固定剂量组合有所增加。开发固定剂量组合通常需要进行大规模析因设计研究以验证组合的疗效。随着对药物个性化的更多关注,需要为患者提供几种剂量水平的固定剂量组合。对于析因设计研究,这将导致非常昂贵的临床试验。为了降低开发成本并指导药物开发,必须验证现有工具并开发新工具。然而,用于分析固定剂量组合的此类基于模型的工具还处于起步阶段。
作者:E Kim · 2020 · 被引用 29 次 — 或者,防御可以通过预处理、量化或压缩来处理模型的输入 [47, 11, 17, 19, 28]。我们的工作是独特的,不...