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希勒电气
R. STAHL 的全球总部位于德国瓦尔登堡。R.STAHL Inc. 位于德克萨斯州休斯顿，以其世界一流的制造、工程和技术服务能力而自豪。在这里，我们的工程师齐心协力，为全球复杂系统开发量身定制、可靠且经济高效的解决方案。项目管理和生产部门在最先进的设施中并肩工作，以促进整个生产过程中所有部门之间的沟通与合作。扁平层级、灵活性和开放对话描述了我们的文化。我们庞大的组件和系统组合是世界上最全面的产品之一，是我们防爆系统解决方案的基础，所有这些解决方案都经过精心设计，可以无缝协作。这确保了我们的客户所需的可靠性以及项目成功的保证。我们的专家代表将随时向您通报项目状态。我们位于魏玛和科隆（德国）、斯塔万格（挪威）、亨厄洛（荷兰）、金奈（印度）和上海（中国）的其他制造工厂也遵循同样的高标准。
巴勒莫大学
2 回顾WBG器件、SiC MOSFET、电源模块及其可靠性挑战。 6 2.1 WBG 器件 6 2.2 SiC MOSFET 特性 8 2.2.1 V gs（栅极 - 源极电压） 10 2.2.2 阈值电压 (V th ) 11 2.2.3 导通电阻 R on 12 2.3 SiC 功率模块 14 2.4 SiC 功率模块的当前行业实践 18 2.5 SiC MOSFET 的故障症状 21 2.5.1 栅极氧化层故障 21 2.5.2 体二极管故障 23 2.5.3 栅极漏电流故障 25 2.5.4 导致故障的雪崩事件 27 2.6 可靠性简介 28 2.6.1 功率模块中的电源循环 29 2.6.2 热膨胀和诱发应力 30 2.7 电源循环故障模式 31 2.7.1 引线键合疲劳 32 2.7.2 士兵退化 33 2.7.3 金属化重建 34 2.8 功率循环测试 35 2.8.1 功率循环寿命模型 38
研究报告：旋转爆轰波详细结构的阐明
测量方法。具体而言，可以根据压力传感器（压力传感器）获取的压力历史来计算爆震波的传播速度，或者记录自发光现象的高速视频以定位燃烧现象。除此之外，还需要获得RDRE内部爆震波本身的形状、燃料/氧化剂气体混合物的干涉模式等信息，这些信息无法使用常规方法确定，但却极其重要RDRE 的实际应用需要定量可视化测量。被称为纹影法和阴影图法的方法广泛用于可视化和测量流动，但为了获得定量信息，更适合采用可以测量干涉条纹的干涉测量法。在一般的干涉仪方法中，将从作为光源的激光器发射的激光束用作“物光束”（获取有关目标现象的信息）和“参考光束”（穿过目标现象并充当目标现象的信息）。产生干涉条纹的参考）。物体光传播与物体光相同的光路长度。此外，只有物光被引导到测量部分，参考光不允许出现任何现象，而是在成像装置之前重新集成为单光束，并且两束激光束处于同一位置。光路，产生干涉条纹并记录在设备上。如上所述，干涉仪法的光学系统通常比较复杂。另一方面，对于本研究中的测量目标RDRE来说，以双筒内传播的爆震波为测量目标，RDRE燃烧实验场地是一个开放空间，没有实验的辅助设备。考虑到该区域周围物体较多，且没有足够的空间安装光学系统，因此确定使用一般干涉仪进行视觉测量会很困难。 因此，在本研究中，我们确定“点衍射干涉仪”是合适的，它被归类为干涉测量方法中的“共光路干涉仪”，并且在成像装置之前分离物光束和参考光束。针对发动机燃烧实验，我们设计并制作了适用的点衍射干涉仪光学系统，并将其应用于RDRE燃烧实验。实现了以下目标。
Circadiana使用曲唑酮和丙咪嗪的脑电图中的健康受试者
通过睡眠倾向测试（SPT研究了抗抑郁药曲唑酮和丙咪嗪对昼夜节律的影响；由35分钟的EEG记录在09：00，11：00，11：00，11：00，13：00，13：00，15：00，15：00，17：00，17：00）检查了睡眠潜伏期。受试者是11名健康的男性志愿者（平均年龄为23.6岁）。药物每天使用不活动的安慰剂作为对照，每天对单盲试验进行4次药物。药物的剂量为曲唑酮50-100毫克，丙咪嗪20-40毫克。我们讨论了使用相同的药物和剂量与大多数相同受试者的相同药物和剂量进行的循环节奏（涉及先前的polysomnograhy psg）研究。结果，SPT的平均睡眠潜伏期在09：00（p <0.1）（安慰剂）中最短，在11：00 p <0.05时，曲唑酮和13：00（在13：00）（没有显着）使用丙氨酸胺给药。这些结果表明两种药物都不会影响嗜睡。他们在白天（一天的节奏）上影响了昼夜节律。他们推迟了一天的节奏。一天节奏的延迟是由于曲唑酮造成的，不仅是由Trazodon给药本身引起的，而且还引起了前一天晚上PSG研究中获得的慢波睡眠的增加。和日节律延迟是由于丙咪嗪引起的，并且可能不仅是由丙咪嗪的给药本身引起的，而且还由慢波睡眠和REM睡眠的百分比降低，以及前一天晚上PSG研究中获得的REM潜伏期的增加。因此，我们得出的结论是，没有药物影响嗜睡的趋势，但确实影响了健康受试者的节奏。
汤姆·贝克勒 -
1。（2023，Neurips Conference）Will，G。Behrens，J。Busecke，N。Lose，C。Stern，T。Beucler等。：攀登：用于混合物理机器学习气候仿真的大型多尺度数据集。神经信息处理系统的进步。“ Oustanding数据集和基准测试”奖。2。（2023年，Neurips Workshop）Lin，J.，M。A. Bhouri，T。Beucler，S。Yu＆M。Pritchard：在看不见，温暖的气候下，应对混合物理学机器学习气候模拟的压力测试。2023神经信息处理系统会议。3。（2021，Neurips Workshop）Mangipudi，H.，G。Mooers，M。Pritchard，T。Beucler＆S。Mandt：使用多通道VAE分析高分辨率云和对流。2021神经信息处理系统会议。4。（2020年，Igarss）Beucler，T.，M。Pritchard，P。Gentine＆S。Rasp：迈向物理上一致的数据驱动的对流模型。IEEE国际地球科学和遥感研讨会2020年。5。（2020年，气候信息学）Mooers，G.，J。Tuyls，S.Mandt，M。Pritchard＆T。Beucler：大气对流的生成建模。第十届国际气候信息学会议的会议记录，98-105。6。（2019年，ICML研讨会）Beucler，T.，S。Rasp，M。Pritchard＆P。Gentine：在气候建模中实现神经网络模拟器中的能量保护。2019年国际机器学习会议。
