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超级流体涡流晶体的量子熔化
量子涡旋是量子超流体中的拓扑缺陷，在宏观尺度上，这些阶段揭示了量子性。量子涡流物质是一个有趣而多学科的研究领域[1-3]，它吸引了理论家和实验家。虽然在超级流体制度中深处的精力激励上，但涡流的凝结为理解相邻的非沉积阶段和相关的相变提供了自然框架[4-6]。在旋转整个系统的情况下，在低温下出现了超流体涡流中的丰度[7-10]。正如Abrikosov [11]在外部磁场中与II型超导体紧密相关的上下文中首先发现的，在热力学极限下，常规涡流晶体基态可以出现。它会自发打破（磁）翻译和旋转对称性。在二维极限中，对低能集体激发（称为Tkachenko Waves [12]）的研究一直是广泛理论上的主题，如[13 - 24]这样的作品所证明的。此外，在冷原子实验中，在极低的温度下成功地进行了对Tkachenko波的实验观察[25]。值得注意的是，也有人建议Tkachenko模式可以解释脉冲星的动力学[26]。鉴于涡旋的两个横向笛卡尔坐标构成了一对规范的变量[8，27 - 29]，因此涡旋代表了固有的模糊实体，其本质上的模糊实体与不成比例的面积与基本玻色子密度成反比。因此，随着晶体内的涡流密度接近玻色子密度的大小，涡旋位置中的量子机械波动与涡流之间的距离相当。粗略估计依赖于Lindemann标准和小规模的精确对角线数值模拟，表明当填充分数大约在1到10之间时，涡流晶体会在零温度下实现量子熔化[8]。在这里，填充分数在以下内容中称为ν，定义为玻色子密度n b和涡流密度，n v之间的比率。这种量子熔化现象的确切性质仍然很糟糕，代表了该领域的长期挑战。分形式弹性双重性[30 - 37]及其前身[38 - 42]提供了一种出色的框架，以研究可能的熔融机制，因为它自然融合了脱节和错位，这些脱位和位错是固体中拓扑缺陷[43]。一个人也可以轻松地掺入va-cancy和间质缺陷[31，34]。在这种形式主义中，量子熔化可以通过一系列的相变实现，其中动态缺陷场扮演了希格斯字段的作用。这种方法在[44]中率先进行的涡流晶体研究中发现了实际应用。除了对各种缺陷之间的静态相互作用的计算之外，这还发现了几个连续的量子希格斯过渡，这些过渡是由缺陷的凝结触发的。在本文中，我们提供了有关二维超氟涡流晶体量子熔化的新见解。值得注意的是，发现涡流晶体的量子熔化可能是由空缺或间质的凝结来提到的，导致最初在经典的有限限制性问题中研究的含量涡旋超固体的出现[45，46]。我们的起点是tkachenko模式的有效理论，在二次近似中，该理论降低了紧凑型标量场的Lifshitz理论[21，24，46，47]。这是快速旋转极限的超氟涡流晶体的良好粗粒描述，其中冷凝水仅占据了最低的Landau水平。在该领域理论中，我们讨论了对称范围的磁性顶点算子的命运，这些磁性顶点算子在特殊条件下与涡流晶体中的空位和间质缺陷相对应。从先前的工作中汲取灵感[5，48]，我们确定哪种填充ν这样的磁性顶点操作员在重生群体（RG）sense
OAT PG 传热流体技术数据表 - Solutherm
性能特点和优点 • 按照设备制造商的说明进行维护，在直接液体冷却计算机应用中可使用长达 10 年。 • 产品可防止铝、黄铜、铜、铸铁和不锈钢腐蚀。 • 产品不含 2-EHA（2-乙基己酸）、钼酸盐和 BNAS（硼酸盐、亚硝酸盐、胺硅酸盐）。 • 产品可根据需要通过简单的定期健康监测和处理进行维护，以将使用寿命延长至 10 年。 • 产品为铝提供高温腐蚀保护，并与所有铝制热交换器兼容。 • 与同类产品相比，产品采用先进的配方，降低了液体的毒性，更加环保。
脑动脉畸形中排出静脉排出静脉的定量血流动力学：基于计算流体动力学的初步研究
从理论上讲，特定的血管结构可能是由长期血液动力学作用引起的。Shakur等。（7）和Chang等。（8）表明，进料器和正常动脉之间的壁剪应力（WSS）的变化与AVMS中的临床表现有关。然而，越来越多的最近的研究强调了排出静脉在AVM破裂机理中的重要性（9）。Al-Rodhan等人提出的闭塞性充血理论。（10）提供了令人信服的证据，证明静脉排水阻塞的贡献。静脉排水的损害已被证明与出血风险显着相关（11，12），这表明排水静脉的耐药性增加可能会通过向AVM系统加压来诱导出血。计算流体动力学（CFD）已被用来表征有助于脑血管疾病发病机理的局部血液动力学特征（13，14）。但是，当前的研究并未通过CFD分析彻底探索AVM破裂中排出静脉的血液动力学机制。挑战包括获得这些静脉的特定边界条件及其与动脉相比的不规则形状。
计算机和流体-Eprints Soton
超分辨率（SR）生成对抗网络（GAN）有望在大型模拟（LES）中湍流闭合，因为它们能够准确地从低分辨率领域重建高分辨率数据。当前的模型培训和推理策略对于大规模的，分布式计算而不足以成熟，这是由于计算需求以及对SR-GAN的训练通常不稳定的，这限制了改进的模型结构，培训策略和损失功能定义的探索。将SR-GAN集成到LES求解器中进行推理耦合模拟也是评估其后验精度，稳定性和成本的必要条件。我们研究了SR-GAN训练和推理耦合LES的并行化策略，重点是计算性能和重建精度。我们研究了混合CPU – GPU节点体系结构的分布式数据并行培训策略，以及低/高分辨率子盒大小，全局批处理大小和歧视器准确性的相关影响。准确的预测需要相对于Kolmogorov长度尺度足够大的训练子箱。应注意训练批量规模，学习率，培训子箱数量和歧视者的学习能力的耦合效果。我们引入了一个数据并行SR-GAN培训和推理库，以进行异质体系结构，该架构可以在运行时在LES求解器和SR-GAN推理之间进行交换。我们研究了这种布置的预测准确性和计算性能，特别关注精确的SR重建所需的重叠（Halo）大小。同样，有效推理耦合LES的后验并行缩放受SR子域的大小，GPU利用率和重建精度的限制。基于这些发现，我们建立了指南和最佳实践，以优化SR-GAN湍流模型训练和推理耦合LES计算的资源利用率和并行加速，同时保持预测精度。
符合 VG 95922-3 流体技术/液压软管认证
热塑性软管 VG 95922 第 3 部分 HIL GmbH，St. Wendel C0828/01/VG 95922 T3 acc.注册证书附录，截至2021年12月14日
符合 VG 95922-3 流体技术/液压软管认证
热塑性软管 VG 95922 第 3 部分 HIL GmbH, St. Wendel C0828/01/VG 95922 T3 根据批准证书附录，自 2021 年 12 月 14 日起
符合 VG 95922-3 流体技术/液压软管认证
热塑性软管 VG 95922 第 3 部分 HIL GmbH, St. Wendel C0828/01/VG 95922 T3 根据批准证书附录，自 2021 年 12 月 14 日起
符合 VG 95938 / 95922-3 流体技术/液压软管认证
C2441/02/VG 95938 制造基地 67161 Wissembourg Cedex（法国）； 510D 型尺寸为 DN 06、DN 08、DN 10、DN12、DN 16、DN 19 和 DN
天地流体人工智能助力 6G 边缘智能
摘要 — 边缘人工智能 (AI) 和天地一体化网络 (SGIN) 是第六代 (6G) 移动网络的两个主要使用场景。边缘 AI 支持向用户提供普遍的低延迟 AI 服务，而 SGIN 则为空间、空中、海上和地面用户提供数字服务。本文主张通过将边缘 AI 扩展到太空来整合这两种技术，从而将 AI 服务传递到地球的每个角落。除了简单的组合之外，我们的新框架（称为天地流体 AI）利用卫星的预测移动性来促进网络中的流体水平和垂直任务/模型迁移。尽管卫星服务器具有很高的移动性，但这仍可确保无中断地提供 AI 服务。本文的目的是介绍（天地）流体 AI 技术。首先，我们概述了流体 AI 的网络架构和独特特性。然后，我们深入研究流体 AI 的三个关键组成部分，即流体学习、流体推理和流体模型下载。它们有一个共同点，即通过卫星间和天地合作来应对卫星移动性，以支持人工智能服务。最后，我们提出了一些实验案例研究，以证明流体人工智能的有效性并确定进一步的研究机会。索引词——人工智能技术、边缘智能、卫星网络、移动性、自适应调度。
冲击加速圆柱形流体的不稳定性演变......
建立一个描述具有任意 Atwood 数的冲击加速圆柱形流体层的模型对于揭示 Atwood 数对扰动增长的影响至关重要。最近的模型（J. Fluid Mech.，第 969 卷，2023，第 A6 页）揭示了冲击加速圆柱形流体层不稳定性演化的几种贡献，但由于采用了真空中流体层的薄壳校正和界面耦合效应，其适用性仅限于 Atwood 数绝对值接近于 1 的情况。通过对两个界面分隔三种任意密度流体的圆柱形流体层进行线性稳定性分析，本研究推广了薄壳校正和界面耦合效应，从而将最近的模型扩展到具有任意 Atwood 数的情况。通过直接数值模拟证实了该扩展模型在描述再冲击前冲击加速流体层不稳定性演化的准确性。在验证模拟中，考虑了三种流体层配置，其中外部和中间流体保持不变，内部流体的密度减小。此外，通过使用该模型分析每个贡献，主要阐明了内界面 Atwood 数对扰动增长影响的潜在机制。随着 Atwood 数的减小，由于层内回荡的波更强，Richtmyer-Meshkov 不稳定性的主要贡献增强，导致初始同相界面处的扰动增长减弱，初始反相界面处的扰动增长增强。