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用于激光金属沉积过程数值模拟的耦合多相拉格朗日-欧拉流体动力学框架
摘要 我们提出了一个计算流体动力学 (CFD) 框架，用于对 3D 打印中的激光金属沉积 (LMD) 过程进行数值模拟。该框架综合了数值公式和求解器，旨在提供足够详尽的过程场景，其中载体气体被建模为欧拉不可压缩流体，在 3D 打印室内传输金属粉末，这些粉末被跟踪为拉格朗日离散粒子。基于来自激光束和加热基板的热源，开发了粒子模型，使其也通过热传递与载体气体相互作用，并根据粒子液体质量分数的增长规律在熔化相中演变。采用增强型数值求解器，其特点是改进的牛顿-拉夫森方案和用于跟踪粒子的并行算法，以获得数值策略的效率和准确性。从研究整个 LMD 过程的优化设计的角度出发，我们提出了一种敏感性分析，专门用于评估流入速率、激光束强度和喷嘴通道几何形状的影响。此类数值计算是使用 deal.II 开源有限元库开发的内部 C++ 代码执行的，并可在线公开获取。
ddm-lag：具有拉格朗日安全增强的自动驾驶汽车的基于扩散的决策模型
摘要 - 制作制作是自动驾驶汽车（AV）领域中的关键组成部分，在浏览自动驾驶的复杂性方面发挥了至关重要的作用。在数据驱动方法的不断发展的景观中，在复杂场景中提高决策绩效已成为一个著名的研究重点。尽管有相当大的进步，但目前的基于学习的决策方法仍具有改进的潜力，尤其是在政策表达和安全保证方面。为了应对这些挑战，我们介绍了DDM-LAG，这是一种扩散的决策模型，并以基于拉格朗日的安全性增强功能增强。这项工作认为自动驾驶中固有的顺序决策挑战是生成建模的问题，采用扩散模型作为吸收决策模式的媒介。我们为扩散模型介绍了混合政策更新策略，将行为克隆和Q学习的原理融合在一起，并制定了Actor-Citry-Clicer体系结构以促进更新。为了通过安全层增强模型的勘探过程，我们采用了基于拉格朗日放松的复杂政策优化技术，并采用了其他安全限制，以全面地完善政策学习努力。对我们提出的决策方法的经验评估是在一系列驾驶任务中进行的，这些任务的复杂性和环境环境不同。使用已建立的基线方法的比较分析阐明了我们的模型的出色性能，尤其是在安全性和整体功效的方面。
日本防卫厅船用灯泡标准目录 NDS F 8401E
KA24-20 ガス入 24 20 T 25 ± 1 58 ± 2.5 BA15d/19 31.8 ± 1.5 4 以下 4 以下 上向 20 ± 3.0 360 ± 80 18.0 ± 2.7 75 ―― 30cm
防卫省规格改正票 NDS Y 0001D(1) 弾薬用语
1002 整弹 根据预期用途组装有所有必要部件的弹药 1003 杀伤人员弹药 用于对付人员的弹药 1004 反坦克弹药 主要用于对付坦克和其他重装甲战车的弹药 1005 反装甲弹药 用于对付坦克、装甲车和其他硬目标的弹药 1006 防空弹药 用于对付飞机或导弹的弹药 1007 反舰弹药 用于对付舰船的弹药 1008 反导弹弹药 用于对付导弹的弹药 1009 多用途射弹 具有反装甲和杀伤人员等两种或两种以上效果的弹药1010 子母炸弹 货弹 集束炸弹
船舶灯泡 NDS F 8401E 国防局标准目录
KA24- 20 ガス入 24 20 T 25 ± 1 58 ± 2.5 BA15d/ 19 31.8 ± 1.5 4 以下 4 以下 上向 20 ± 3.0 360 ± 80 18.0 ± 2.7 75 ―― 30cm
国防部标准修订表 NDS Y 0001D(1) 弹药术语
1001 弹药 一个综合术语，指为摧毁或杀死目标而发射、投掷或放置在目标上的射弹、爆炸物等及其部件。它还包括空弹和用于训练目的的弹药。例如，轻武器弹药、火炮弹药、火箭、导弹、炸弹、手榴弹、地雷及其组成的火管、引信、雷管和装药（火药、炸药等）。
Dreamplace 4.0：基于动量的净重和基于拉格朗日的精炼的时序驱动的位置
I. i ntroduction c ircuit放置是一个重要的VLSI设计阶段。放置的目的是在给定的芯片布局上找到电路组件的最佳位置[2]。的放置通常被放置为数学优化问题，其功能可将电路组件之间互连成本的成本降至最低。在大多数以前的位置框架中，互连成本是由所有网的总线索建模的，所有网的总线长度是由半渗透线（HPWL）估算的或其他近似值。除了仅是一个大约涉及的情况外，总的线长对所有网络都同样关注，而不是专注于关键的临界网和路径。这与定时驱动的放置相反，该位置特定针对电线关键路径，通常会产生立即的电路性能受益。的放置可以分为全局位置阶段和详细的位置阶段，并且可以将正时优化应用于两个阶段。按时驱动的全球位置的目标是实现大致不错的负面懈怠