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World File Search System数值模型
Rudrodip Majumdar 博士（美国北卡罗莱纳州立大学）
➢ 为高温应用开发先进的填料床潜热存储数值模型（与孟买印度理工学院机械工程系 Sandip Kumar Saha 博士合作）。（资助研究：计划编号：DST/TMD/MES/2K17/25(C)） ➢ 为太阳能热发电回路中的热交换器开发一种先进的模型。（与孟买印度理工学院机械工程系 Sandip Kumar Saha 博士合作）。（资助研究：计划编号：DST/TM/SERI/2k12/59(G)） ➢ 利用单元分析方法，使用结构化六边形模板，开发具有有限源项的热传导方程数值解的计算方案（与孟买印度理工学院能源科学与工程系 Suneet Singh 博士合作）。 ➢ 内部 Parkhomov 型实验的数据分析（详细 XRD），旨在寻找可持续的低能量反应途径以产生能量（与印度理工学院孟买分校机械工程系教授 Kannan Iyer 博士合作）。（资助研究：计划编号：RD/0116-NTPC000-005）
气候的数据驱动建模
项目详细信息：平流层气溶胶是气候系统最重要的强迫之一，通常通过太阳辐射的散射和吸收来导致地球的全球尺度表面冷却。大型火山喷发一直是平流层气溶胶层的主要贡献者，计算廉价的数值模型可用于预测来自火山硫等先例的排放中的气溶胶光学特性和气候强迫。这样的模型对于提供气候模型所需的输入至关重要，并了解平流层气溶胶的过去和未来气候影响。但是，现有模型并不能很好地捕获火山喷发幅度，纬度和羽高度如何调节气溶胶光学特性。此外，持续的气候变化可能会大大改变平流层气溶胶的来源。越来越强烈的野生火力是由快速变暖的推动力，现在通常会产生足够高的羽毛，足以将气溶胶注入平流层。不受控制的气候变化的观点也加强了关于研究和潜在部署平流层气溶胶注入地球工程的争论，以积极冷却我们的星球。
通过微型样本定向能量沉积制备 Inconel 625 的疲劳评估
摘要：近年来，Inconel 625 的工业应用显著增长。这种材料是一种镍基合金，以其耐化学性和机械性能而闻名，尤其是在高温环境下。通过金属增材制造 (MAM) 生产的零件的疲劳性能在很大程度上取决于其制造参数。因此，表征由给定参数组生产的合金的性能非常重要。本研究提出了一种表征 MAM 零件机械性能的方法，包括通过激光定向能量沉积 (DED) 进行材料生产参数化。该方法包括在 DED 生产微型样品后对其进行测试，并由通过实验数据开发和验证的数值模型支持应力计算。本文讨论了通过 DED 生产的 Inconel 625 的广泛机械特性，重点是高周疲劳。使用微型样品获得的结果与标准尺寸样品非常一致，因此即使在某些塑性效应的情况下也验证了所应用的方法。至于高周疲劳性能，通过 DED 生产的样品表现出良好的疲劳性能，可与其他竞争金属增材制造 (MAMed) 和传统制造的材料相媲美。
扩展数据图1。与rfdiffusion的β链配对支架的设计。利用rfdiffusion的各种生成潜力，而
摘要：这项工作介绍了太阳能，这是一个用于标记BlackBox优化求解器的十个优化问题实例的集合。这些实例呈现出由黑盒数值模型模拟的集中太阳能电厂的不同设计方面。变量的类型（离散或连续），维数以及约束的数量和类型（包括隐藏的约束）在整个实例上有所不同。有些是确定性的，有些是随机性的，有可能执行多种复制以控制随机性。大多数实例都提供可变的替代物，两个是生物主体，一个是不受约束的。太阳能工厂模型考虑了各种子系统：HelioStats场，中央腔接收器（接收器），熔融盐热储能，蒸汽发生器和理想的功率块。在整个太阳代码中实现了几种数值方法，并且大多数执行是耗时的。非常小心，以确保平台之间的可重复性。太阳能工具涵盖了在工业和现实生活中的黑框优化问题中可以找到的大多数特征，这些特征都是在开源和独立代码中。
环境气象
环境气象学的双度科学硕士课程由特伦托大学和因斯布鲁克大学共同管理。该计划中提供的课程涵盖了与大气和气候过程有关的各种主题及其与环境系统的联系。学生将受到刺激，以熟悉接近天气，气候和环境科学的不同方式，包括实验技术，理论分析和数值模拟。环境气象学中的毕业生将能够准备和提出天气预测，进行大气和环境测量，分析和解释来自观测值的数据，以及运行数值模型，以模拟大气和环境过程。在第一年的特伦托大学和第二年的第一学期在特伦托大学和因斯布鲁克大学进行了讲座。第四学期致力于论文和相关活动，可以在两所大学中的任何一个，或在另一所大学，研究机构或运营组织（气象服务，环境机构等）上花费根据适当的协议。与Fondazione Edmund Mach（FEM）合作教授环境气象大师。
锂离子电池的化学热失控建模，用于预测热量和气体
Hatchard等。 将这些模型组合在一起，以模拟在过热条件下的完整细胞。 [9]该领域的新出版物[10-14]通常是指这些模型，并将其扩展以涵盖更广泛的应用程序。 这项工作的目的是为由于热失控而对蝙蝠的安全风险进行快速评估，该风险可以应用于高度灵活的电池生产，以用于各种类型，尺寸和形状的细胞。 [15]因此，在这项工作中开发了用于锂离子电池安全性评估的数值模型。 这项工作中提出的化学模型可以仔细观察热失控期间的分解反应。 这允许根据电池电池组成评估生成的热量和气体，这是有用的尺寸，例如安全通风孔和热屏障。 开发的模型侧重于热滥用条件下的完整细胞模拟。 因此，化学模型与热模拟相结合，以获得温度曲线并从模拟结果中释放总热量。 进行验证，建造了用于热滥用电池的测试钻机。 袋细胞通过以恒定的速度加热来将它们带到热失控中。 为了验证模拟框架，分析了热失控过程和相应气体释放期间温度预纤维的测量。Hatchard等。将这些模型组合在一起，以模拟在过热条件下的完整细胞。[9]该领域的新出版物[10-14]通常是指这些模型，并将其扩展以涵盖更广泛的应用程序。这项工作的目的是为由于热失控而对蝙蝠的安全风险进行快速评估，该风险可以应用于高度灵活的电池生产，以用于各种类型，尺寸和形状的细胞。[15]因此，在这项工作中开发了用于锂离子电池安全性评估的数值模型。这项工作中提出的化学模型可以仔细观察热失控期间的分解反应。这允许根据电池电池组成评估生成的热量和气体，这是有用的尺寸，例如安全通风孔和热屏障。开发的模型侧重于热滥用条件下的完整细胞模拟。因此，化学模型与热模拟相结合，以获得温度曲线并从模拟结果中释放总热量。进行验证，建造了用于热滥用电池的测试钻机。袋细胞通过以恒定的速度加热来将它们带到热失控中。为了验证模拟框架，分析了热失控过程和相应气体释放期间温度预纤维的测量。
液压实验室专用
过去半个世纪，计算机技术和电子技术的飞速发展彻底改变了我们的日常生活，为所有科学和工程分支提供了强大的新工具。水利工程实践和研究也不例外。例如，笔记本电脑每秒执行的浮点运算比四十年前推出的 Cray 1 超级计算机高出几个数量级，如今通常用于运行数值模型，解决各种水利问题。此类模型结果的可信度取决于其使用现场或实验室数据进行验证的程度。在大多数情况下，现场数据的收集非常昂贵且耗时，这使得使用实验室数据成为模型验证的更具吸引力的选择。此外，水利实验室中的物理模型提供了在受控条件下进行测试的可能性，并可以提供对基本过程的新见解，有助于加深对基础物理的理解。利用当今技术提供的工具，研究人员和从业人员能够分析复杂的流动问题和过程，这导致了液压实验室发展的两种趋势，即使用越来越复杂的仪器和设计用于研究特殊流动问题的创新实验设施。
这个系外行星的极端气候违反了所有模型
WASP-121B是研究最多的系外行星之一。以其极端条件（例如金属蒸气云）而闻名，它属于超热木星的类别。探索国际天文学家团队，包括日内瓦大学（Unige）天文学系和行星国家研究中心的研究人员，结合了欧洲南部天文台（ESO）的四个巨型望远镜（ESO）的四个巨型望远镜的观察结果。通过探测多个大气层，它们在系外行星的大气中生成了最详细的数据集。在他们的发现中：强大而完全出乎意料的风的存在。在自然界中发表，这些发现挑战了现有的大气模型。超热的木星是类似于木星（地球大小的300倍）的系外行星，但与木星不同，轨道非常接近他们的恒星。这种接近性及其大尺寸使它们更易于检测和学习。然而，它们的非凡无体性 - 比地球强大的数千倍 - 产生的气候比太阳系中任何行星的气候更为极端。这使得超热木星的理想实验室用于测试行星气氛和气候的理论和数值模型。
在空气分配系统中基于相变的基于材料的存储集成以提高建筑物的功率灵活性
本文通过将相变材料（PCM）纳入建筑物供应气管中，以增加建筑物的热存储能力，从而提出了一种新颖的储能解决方案。与PCM集成壁相比，该解决方案具有各种优势，包括更有效的传热（强制对流和更大的温度差异）。在非高峰时段，系统以供应空气温度在材料的凝固点以下以冷却能量为PCM充电。在高峰时段，使用较高的供应空气温度，以便可以将存储的能量排放到供应空气中。这将建筑物的冷却负载的一部分从峰值的小时转移到非高峰时段。使用实验数据开发并修改了导管中PCM熔化和凝固的数值模型。通过将PCM模型与simulink共模拟平台中的能量全型DOE结合到EnergyPlus典型建筑模型来进行整个构建能量模拟。模拟，而PCM存储将On-Peak的能源消耗降低了20-25％。使用当前使用时间的电力率确定电力成本和投资回收期。
使用贝叶斯不确定性定量机制和替代建模的地面热通量重建
抽象地面热通量（G 0）是高纬度区域的地面能量平衡的关键组成部分。尽管由于全球变暖而在控制多年冻土降解中其至关重要的作用，但G 0在全球尺度模型仿真的输出中却很少衡量，并且没有很好地表示。在这项研究中，使用现场测量，全球气候模型和气候重新分析输出的土壤温度序列测试了一个分析传热模型，以在整个季节重建G 0。使用可用的G 0数据（测量或建模）在自由周期中推断地面热通量和模型参数的概率密度函数作为参考。当观察到的G 0不可用时，使用表面热通量（取决于参数）作为最高边界条件的表面热通量（取决于参数）的数值模型。通过比较在几个深度下模拟和测量的土壤温度的分布来验证这些估计值（因此，相应的参数）。在未确定的状态不确定性定量方法的帮助下，开发的G 0重建方法为评估地面热通量的概率结构提供了新的手段，用于区域多年冻土变化研究。