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World File Search System湍流的
激光束在大气中传播的波前像差
用于定向能和自由空间光通信应用的激光束在通过大气传播时可能会因光学湍流而严重扭曲。这些扭曲主要源于大气边界层，该边界层通常延伸至约 2 公里高，包含大气质量的 75%。其影响包括光束偏移、光束增宽和辐照度波动。自适应光学技术的使用可以减轻湍流的影响，此类系统在天文应用中广为人知，但在定向能应用中的实现和性能仍然不太为人所知。任何自适应光学系统的目标都是通过使用波前传感器测量误差、计算适当的校正并将此校正应用于可变形镜来消除光路变化导致的光波前扭曲。为了满足时间带宽要求，该反馈回路每秒执行数百次。要确定自适应光学系统的特性，必须模拟大气湍流对波前的影响。激光系统性能的评估取决于传播预测代码中使用的大气模型的精度。经过几十年的研究，一些分析理论例如几何光学 1 、Rytov方法和马尔可夫近似 2-4 已经发展起来，用于计算激光束传播的特性。但这些方法在某些条件下是近似的，因此它们的适用性有限，并且闪烁统计数据的理论计算非常困难，特别是当强度波动变大时。因此，开发了数值方法来更真实地表示大气湍流对激光束传播的影响。这些方法被称为光束传播方法 5 。这些方法的其他名称是分步傅里叶技术 6 和随机相位屏方法 7,8 。这里我们介绍激光束传播代码 LAtmoSim，它使我们能够评估大气对激光束波前的影响，并通过使用上述方法确定 AO 系统的设计参数。在本文中，我们还介绍了预测大气湍流强度的工作成果。光学湍流强度的定量测量称为折射率结构参数 C n
用户手册
在不安装此警报以获得最佳性能的地方，建议您避免在这些区域安装烟雾/CO警报：•在车库，炉间，爬行空间和未完成的阁楼中。避免极度灰尘，脏或油腻的区域。•生产燃烧颗粒的地方。燃烧时会形成燃烧颗粒。避免的区域包括通风不良的厨房，车库和炉间。（如果可能，请保持至少20英尺（6米）的单位（6米）（炉子，炉子，热水器，空间加热器）。在不可能使用20英尺（6米）距离的区域（例如，在模块化，移动或较小的房屋中），建议将烟雾报警到尽可能远离这些燃油燃料来源的地方。放置建议旨在将这些警报保持在距燃油燃料源的合理距离上，从而减少“不必要的”警报。如果将烟雾警报直接放在燃油源旁边，可能会发生不需要的警报。尽可能地通风。•在任何烹饪设备的5英尺（1.5米）内。在厨房附近的空气流中。气流可以将烹饪烟雾吸入烟雾传感器中，并引起不必要的警报。•在极度潮湿的地区。此警报应至少有10英尺（3米），距淋浴，桑拿浴室，加湿器，蒸发器，洗碗机，洗衣房，杂物间或其他高湿度来源。•在直射的阳光下。•在湍流的空气中，例如靠近吊扇或开放的窗户。吹气可能会阻止CO或吸烟到达传感器。•在温度低于40°F（4.4˚C）或高于100°F（37.8˚C）的区域。这些区域包括非垂直的爬网空间，未完成的阁楼，未隔离或隔热的天花板，门廊和车库。•在昆虫感染的地区。昆虫可以将开口堵塞到传感室。•距离荧光灯不到12英寸（305毫米）。电气“噪声”会干扰传感器。•在“死空气”空间中。
用于行星探索的无人机：建模挑战
在过去十年中，太空探索的力度大大增加，因此需要新的方法来研究行星和其他天体。现代趋势是制造能够从更高角度侦察表面的航天器，而无人机已被证明是最有用的。一般来说，无人机以其灵活性、速度、悬停能力、避障、目标跟踪和跟随而闻名。认为任何类型的无人机都适合太空应用都是合理的，因为它们都具有可以满足任务要求的优势。太空领域的设计选择深受一些限制的影响，例如最大尺寸、总重量、成本、环境、温度。此外，还需要考虑使平台能够执行任务的基本要求，这些要求通常由各种子系统来确保：热、通信、机载数据处理、电力、推进以及制导、导航和控制。太空探索的主要焦点是火星和旋翼机概念：事实上，Ingenuity 直升机就是一个很好的例子，如图 1 所示，它于 2021 年在红色星球上进行了首次飞行。火星大气与地球不同，这带来了特殊的空气动力学挑战。第一个很大的变化是低大气密度，再加上无人机尺寸有限，导致弦基雷诺数流动非常低（103-104）[1]。这些流动更多的是以粘性力而非惯性力为特征，导致机翼性能效率下降。这会影响升力，但较低的重力加速度（3.71 m/s2）略微补偿了升力。自 20 世纪 30 年代以来，人们在该领域进行了各种研究，并且可以确定三个描述流动行为的区域：亚临界（ Re < 10 5 ）、临界（ Re ∼ 10 5 ）和超临界（ Re > 10 5 ）。对于火星研究，重点放在亚临界区域，其中层流边界层倾向于分离，导致阻力系数较大，升力系数降低。这种层流分离流的不稳定性导致向湍流的转变，这会引起重新附着，从而产生层流分离气泡，影响翼部的性能。可以采用各种方法来进行气动分析：例如，将流动视为完全层流 [2] 或使用 RANS、LES
采用自适应光学和边缘化盲反卷积进行低地球轨道卫星成像
1. 引言 最近，美国和法国等国家发布的声明表明，太空现已成为国防战略的明确组成部分。因此，从低地球轨道 (LEO) 到地球同步轨道 (GEO)，都需要监控关键资产、控制卫星发射等操作以及识别潜在或主动威胁。这些问题不仅对国防很重要，还可能对民用应用特别重要，例如监控专用卫星（电信、观测和科学任务）、交通处理、碎片识别和跟踪。低地球轨道尤其令人担忧，因为占据这一空间的卫星数量越来越多。借助雷达探测，可以轻松跟踪轨迹，而雷达成像可以提供卫星识别，尽管分辨率有限且成像深度有限 [1]。光学成像可以提供互补的高分辨率图像，并评估卫星的身份、状态、动态及其附近区域的控制。这需要具有快速转向能力的大口径望远镜来跟踪快速移动的目标。然后需要自适应光学 (AO) 来补偿大气湍流。因此，美国已经开发了这一领域的先进资产 [2][3]。本文的目的是展示和讨论使用专用原型获得的结果。我们还介绍了在这个特定框架下进行图像后处理的创新工作。Onera 确实为法国国防部开发了一种自适应光学 (AO) 辅助低地球轨道卫星成像仪原型。该系统还被用于演示低地球轨道卫星对地光通信 [4]。事实上，低地球轨道卫星空对地光通信在类似目标上面临着类似的问题，即使用自适应光学跟踪和补偿湍流。自适应光学台位于法国蔚蓝海岸天文台 (OCA) 的 MeO 望远镜上。考虑到低地球轨道卫星成像或光通信，其性能在很大程度上取决于卫星旋转速率驱动的湍流的快速时间演变。因此，我们开发了一种基于 GPU-CPU 的实时控制器，以减少循环延迟，从而减少时间误差。该控制器还提供了灵活性，以支持部分自动化的实施，以应对快速变化的情况。考虑到卫星成像，后处理也是一个关键问题。因此，我们利用天文学和生物医学成像领域的最新研究成果开发了专用的盲反卷积算法 [5][6][7][8]。我们首先简要介绍 AO 设置。我们讨论了系统要求和 AO 系统设计权衡。然后，我们讨论了后处理并介绍了在民用 LEO 卫星上获得的当前结果。
用基于能量的模型学习物理世界
学习使用生成先验模拟物理从稀疏传感器数据预测由偏微分方程 (PDE) 控制的流体系统是计算物理学中的一项重大挑战。PDE 是模拟各种物理现象的基础，但它们的解析解往往难以解决，尤其是在复杂的现实场景中，例如由 Navier-Stokes 方程描述的湍流。这些挑战因从稀疏或嘈杂的观测中重建高维解的难度而加剧。自 2023 年以来，我一直专注于通过将 AI 技术集成到 PDE 求解中来应对这一挑战，特别是利用扩散模型作为适合 PDE 性质并能够学习物理分布模式的强大生成模型。扩散模型在模拟流体动力学固有的随机过程方面表现出色，这使得它们特别适合捕捉湍流的混沌行为。它们能够通过基于能量的建模学习迭代 PDE 先验，这使它们即使在数据有限的情况下也能近似复杂的 PDE 解。通过应用物理信息约束，扩散模型可以迭代地解决逆问题，同时确保其逐渐收敛的解遵循物理定律，从而弥合传统 PDE 求解与现代科学 AI 方法之间的差距。这种方法不仅可以在涉及湍流或噪声数据的场景中做出准确而稳健的预测，而且还凸显了 AI 在推进对 PDE 治理系统的科学理解方面的潜力。作为项目负责人，我开发了一个使用物理信息引导采样的框架，该框架结合了观测损失和 PDE 函数损失来强制执行物理约束，从而能够重建静态 PDE 的材料属性（系数）和流动属性（解）。对于动态 PDE，即使观测非常稀疏，该框架也可以重建关键时间步骤（例如初始状态和最终状态）的流动属性。通过对各种类型的 PDE 进行大量实验，我证明了 DiffusionPDE 具有几个优点：1）它可以同时解决解（或最终状态）预测和参数（或初始状态）估计任务，2）即使使用非常有限的（≈ 3％）观测，它也能准确地恢复缺失数据，这对于实际应用至关重要，3）它展示了使用单一生成模型有效解决复杂数学方程的潜力。我的第一作者作品 [ 1 ] 被接受在 ICML 2024 的 AI for Science 研讨会上进行口头报告。在此基础上，我通过将我们的引导采样方法与无分类器引导（CFG）进行比较，进一步评估了该方法的性能。我们的结果表明，引导采样优于 CFG，因为它更直接地应用物理约束。该研究[2]已被 NeurIPS 2024 接受。
热带和热带气旋对未来美国海上风能的影响
1。引入美国沿海地区的风力涡轮机，包括大西洋，墨西哥湾和加勒比恩海湾，以及东太平洋外大陆架区域，面临热带气旋（TCS）（TCS）和热带气旋（ETCS）的巨大风险。这些极端的天气事件会通过风阵风，快速风向变化，极端的波浪和大量降水，影响涡轮机叶片，地基，电力系统和其他基础设施。关于极端天气负荷的历史数据有限，从而使脆弱性评估具有挑战性。例如，由于米托斯元素条件低估，北海80％需要维修（Diamond 2012）。尽管在欧洲海上风能系统中产生了这些恶劣的天气影响，但这种情况并不代表美国近海地区的极端状况，造成飓风有时会袭击。相反，位于北太平洋西部的亚洲海上涡轮机遭受了台风的破坏（Li等人2022）尽管几乎无法获得详细的损害评估和数据共享。为了实现拜登 - 哈里斯政府的目标，到2030年，有必要将海上风能开发扩大到美国飓风的美国地区并应对技术挑战（Musial等人。2023）。这种扩展需要了解系统鲁棒性的风险，改善和建立弹性，尤其是面对北大西洋越来越频繁的主要飓风（Vecchi等人）（Vecchi等人。2021）。到此为止，主持了两次面对面的研讨会。1）。当前的工程实践遵守国际电子技术委员会（IEC）标准，对于热带参考涡轮级（T级）涡轮机，该标准要求将参考风速从50增加到57 m s-1。此外，这些实践需要湍流的极端风速模型，该模型的塔和刀片的回流时间为50年，并且子结构的返回期为500年（例如，单波管和夹克； 61400-3 IEC 2019）。但是，对设计标准的这种调整可能无法完全涵盖飓风事件的复杂性或各种破坏性负载案例的复杂性。为了增强易受飓风易发的区域的涡轮弹性，需要对大气和海洋状况的更深入的理解和改进的建模。美国能源部（DOE）的能源效率和可再生能源办公室（EERE）旨在通过研讨会和协作工作来满足利益相关者的需求和研究优先事项。第一次会议于2023年6月在阿贡国家实验室举行，重点是在国家实验室，监管机构，学术界和工业之间进行对话（图第二次会议于2023年11月在国家科学基金会（NSF）国家大气研究中心（NCAR）举行，随后进行了研究进度，并确定了加强行业与科学社区之间合作的挑战。两次会议旨在解决大型海上风能部署的建模，观察和工程挑战，并指导EERE未来几年的研究方向。
教学大纲
机械工程工程数学线性代数：矩阵代数，线性方程系统，特征值和特征向量。微积分：单个变量，极限，连续性和不同性，平均值定理，不确定形式的功能；评估确定和不当积分；双重和三个积分；部分衍生物，总导数，泰勒序列（一个和两个变量），最大值和最小值，傅立叶序列；梯度，差异和卷曲，矢量身份，方向衍生物，线，表面和体积积分，高斯的应用，Stokes和Green定理。微分方程：一阶方程（线性和非线性）；具有恒定系数的高阶线性微分方程； Euler-Cauchy方程；初始和边界价值问题；拉普拉斯转变；热，波和拉普拉斯方程的解决方案。复杂变量：分析函数； Cauchy-Riemann方程；库奇的整体定理和整体公式；泰勒和洛朗系列。概率和统计：概率的定义，采样定理，条件概率；卑鄙，中位数，模式和标准偏差；随机变量，二项式，泊松和正常分布。数值方法：线性和非线性代数方程的数值解；通过梯形和辛普森的规则进行集成；微分方程的单步和多步法。应用力学和设计工程机制：自由图和平衡；摩擦及其应用，包括滚动摩擦，Belt-Pulley，刹车，离合器，螺丝千斤顶，楔子，车辆等。;桁架和框架；虚拟工作；平面运动中刚体的运动学和动力学；冲动和动量（线性和角度）以及能量配方；拉格朗日方程。材料力学：应力和应变，弹性常数，泊松比； Mohr的圆圈，用于平面应力和平面应变；薄缸；剪切力和弯矩图；弯曲和剪切应力；剪切中心的概念；梁的挠度；圆形轴的扭转；欧拉的专栏理论；能量方法；热应力；应变仪和玫瑰花结；通过通用测试机对材料进行测试；测试硬度和影响力。机器理论：平面机制的位移，速度和加速度分析；链接的动态分析；凸轮；齿轮和齿轮火车；飞轮和州长；往复和旋转质量的平衡；陀螺仪。振动：单个自由系统的自由和强迫振动，阻尼的效果；振动隔离；谐振;轴的关键速度。机器设计：用于静态和动态加载的设计；失败理论；疲劳强度和S-N图；机器元素的设计原理，例如螺栓，铆接和焊接接头；轴，齿轮，滚动和滑动接触轴承，刹车和离合器，弹簧。流体力学和热科学流体力学：流体特性；流体静态，淹没物体的力，浮动物体的稳定性；质量，动量和能量的控制体积分析；流体加速度；连续性和动量的微分方程；伯努利方程；维度分析；不可压缩的流体，边界层，基本湍流，流过管道，管道损失，弯曲和配件的粘性流动；可压缩流体流量的基础。传热：传热模式；一维热传导，抗性概念和电类比喻，通过鳍的传热；不稳定的热传导，集总参数系统，Heisler的图表；热边界层，自由和强制对流传热中的无量纲参数，扁平板上流动和通过管道的传热相关性，湍流的影响；热交换器性能，LMTD和NTU方法；辐射传热，Stefanboltzmann定律，WIEN的位移定律，黑色和灰色表面，视图因素，辐射网络分析热力学：热力学系统和过程；纯物质的特性，理想和真实气体的行为；零和热力学的第一定律，在各种过程中的工作和热量计算；热力学的第二定律；热力学特性图表和表，可用性和不可逆性；热力学关系。