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World File Search System物理模型
对基于物理的电池模型的全面综述，并比较各种化学的不同物理模型
从消费电子到电动汽车，电池在各个领域的重要性越来越重要，强调了精确电池模型的关键必要性。本评论描述了电池模型的四个主要类别：经验，等效电路，数据驱动和基于物理的模型。像Nernst和Shepherd模型这样的经验模型提供了简单性，但缺乏精确度。等效电路模型在简单性和准确性之间取得了平衡，尽管有验证约束。数据驱动的方法利用机器学习来准确预测电池性能，但需要高质量的数据集。基于物理学的模型集成了基本的电化学过程，以详细理解，尽管计算复杂性增强。比较分析以锂离子电池为重点，揭示了计算效率和准确性之间的权衡。具有电解质动力学的单个粒子模型及其扩展单粒子模型作为有效的选项出现，带有电解质动力学的单个粒子模型显示出有希望的精度，类似于单个粒子模型。此外，在不同的电池化学分子上进行比较，公布了不同水平的建模精度。本文比较了跨化学的不同电化学建模技术和辨别最佳方法。是电池建模技术之一的电化学模型，已在本研究中进行了详细研究和研究，并为文献提供了有关化学模型如何与哪种电化学模型一起使用的文献。此外，这项研究在Pybamm中使用优化技术有助于现有的铁磷酸锂化学建模。综合提供了对各种建模方法的见解及其对电池研究和开发的影响，从而指导未来的调查，以针对特定应用的更量身定制的建模策略。
关于使用 1g 物理模型研究地面运动和土-结构相互作用问题
关于使用 1 g 物理模型解决地面运动和土体结构相互作用问题 Marwan Al Heib 1,*、Fabrice Emeriault 2,3、Huu-Luyen Nghiem 1,2 1 INERIS，Alata 技术公园，Verneuil-En-Halatte，F-60550，法国 2 Université Grenoble Alpes，3SR，Grenoble，F-38000，法国 3 CNRS，3SR，Grenoble，F-38000，法国 摘要：本文重点关注物理建模在地面运动（由地下空洞塌陷或采矿/隧道引起）和相关的土体结构相互作用问题中的应用。本文首先概述了使用 1 g 物理模型解决与垂直地面运动有关的岩土问题和土体结构相互作用。然后说明了 1 g 物理建模应用，研究了由于下沉和空洞塌陷导致的砌体结构损坏的发展。利用三维图像相关技术，介绍了一个带有 6 m3 容器和 15 个电动千斤顶的大型 1g 物理模型。从裂缝密度和损伤程度的角度分析了结构位置对沉降槽的影响。所得结果可以改进砌体结构损伤评估的方法和实践。然而，理想的物理模型很难实现。因此，未来物理模型（模拟材料和仪器）的改进可以为 1g 物理模型在岩土和土结构应用和研究项目中的应用提供新的机会。关键词：沉降；物理建模；岩土问题；土-结构相互作用 1. 引言
大型物理模型：采用大型语言模型和基础模型的协作方法
1 CLP-科学与哲学中心，Ugent，BE，2 Imapp，Radboud University and NL，NL，3 Utrecht University，NL，NL，4 4，NL，Radboud University，NL，5 de f´ısica Copuscular（Ific）（IFIC），Scain＆Scain spain＆Scains，trante，thrante，thrante，thrande，thrande，dr thrande，thrande，thrand，德国，德国8埃鲁姆 - 达塔 - 荷兰和多特蒙德大学，德国，9，北卡罗来纳州拉德布德大学，奥地利，拉德布德大学，10塔帕尔工程技术学院（TIET）11，印度帕蒂亚拉，帕蒂亚拉，帕特里亚，汉堡十二世大学，德国汉堡，13 hamburg，13 hamburg，13瑞士，16慕尼黑数学哲学中心，德国LMU慕尼黑，17 Cantabria物理研究所（IFCA）（IFCA），西班牙CSIC-UC，西班牙，Radboud University，NL，NL，Digital，19 Ippen Digital，19 Ippen Digital，Demandy，20 De Oviedo and Ictea大学，西班牙，西班牙，西班牙，21 Grappa，Amsterdam of Amsterdam，Interndam，Interndam，Interndam
BTO同行评审：热泵的多物理模型
1 Richards，K.，Senecal，P。K.，＆Pomraning，E。（2023）。 收敛3.1手册。 融合科学公司，威斯康星州麦迪逊。 2 Keniar，K。和Garimella，S。“圆形和平方微型和迷你通道中制冷剂冷凝的实验研究”。 国际热与传播杂志176（2021）：121383。 3 Yue，Z.，Battistoni，M。和Som，S。（2020）。 使用高保真模拟的发动机燃烧网络喷射器喷射G喷射器具有详细的喷油器几何形状。 国际发动机研究杂志，21（1），226-238。 4 Magnotti，G。M.，Sforzo，B。 A.和Powell，C。F.（2022年，6月）。 通过在横流中撞击液体射流对壁膜形成的计算研究。 在涡轮博览会中：土地，海洋和空气的动力（第1卷 85994，p。 V03AT04A030）。 美国机械工程师学会。1 Richards，K.，Senecal，P。K.，＆Pomraning，E。（2023）。收敛3.1手册。融合科学公司，威斯康星州麦迪逊。2 Keniar，K。和Garimella，S。“圆形和平方微型和迷你通道中制冷剂冷凝的实验研究”。国际热与传播杂志176（2021）：121383。3 Yue，Z.，Battistoni，M。和Som，S。（2020）。使用高保真模拟的发动机燃烧网络喷射器喷射G喷射器具有详细的喷油器几何形状。国际发动机研究杂志，21（1），226-238。4 Magnotti，G。M.，Sforzo，B。A.和Powell，C。F.（2022年，6月）。通过在横流中撞击液体射流对壁膜形成的计算研究。在涡轮博览会中：土地，海洋和空气的动力（第1卷85994，p。 V03AT04A030）。美国机械工程师学会。
使用机器学习算法的差异建模和物理模型
为了在高维空间中实现项目的目标，这项工作将利用域分解技术，特别是Pinn-PGD [2]，以识别缺失的偏微分方程（PDE）项。此方法可以增加物理模型，从而通过求解修改后的PDE进行后续验证。该方法在源自非线性模型的数据上显示，而假定已知的物理模型是线性的。结果展示了提出的技术如何用非线性术语对线性模型进行补充，以发现原始的非线性公式。所提出的方法可用于表征船只与物理测量的结构建模的偏差，并增强原始材料建模公式。
冰川周期的简单物理模型
1地球科学研究所（IGEO，CSIC-UCM），西班牙2号马德里大学（UCM），地球物理与天体物理学系，马德里，马德里，3大学3号大学Libre de Bruxelles（ULB）德国波茨坦
末端舒张和终端施加压力的物理模型 -
左心室刚度和收缩力，其特征是末期压力 - 卷卷关系（EDPVR）和末端的2骨压力 - 卷量关系（ESPVR），是人心脏表现的两个重要指标。尽管已经对EDPVR和ESPVR进行了大量研究，但是没有介绍具有结合两种关系的物理解释参数的模型，从而损害了对心脏生理和病理学的理解。在这里，我们提出了一个模型，该模型在统一框架中对参数进行物理解释评估EDPVR和ESPVR。我们的基于物理的模型拟合了可用的实验数据，并且在计算机结果中非常符合现有模型的表现。带有规定的参数，新模型用于预测左心室的压力量关系。我们的模型对心脏力学有了更深入的了解，因此将在心脏研究和临床医学中应用。
基于物理模型的电池寿命预测方法研究进展
摘要：剩余寿命预测对于电池的安全和维护具有重要意义，基于物理模型的剩余寿命预测方法适用性广、预测精度高，是下一代电池寿命预测方法的研究热点。本研究对电池寿命预测方法进行了比较分析，总结了基于物理模型的预测方法。预测方法根据其不同特点分为电化学模型、等效电路模型和经验模型。通过分析电化学过程简化的侧重点，将电化学模型分为P2D模型、SP模型和电化学融合模型。等效电路模型根据模型中电子元件的变化分为Rint模型、Thevenin模型、PNGV模型和RC模型。根据构建经验模型的数学表达形式不同，可分为指数模型、多项式模型、指数与多项式混合模型、容量衰减模型等，通过不同滤波方式的搭配，详细描述了各模型不同的效率，对比分析了各类预测方法的研究进展以及传统模型的变化与特点，并对电池寿命预测方法的未来发展进行了展望。
与物理模型的混合重建，并深入学习，可以改善结构化照明显微镜
Jianyong Wang，A，B，†Junchao Fan，C，†Bo Zhou，A，A，†Xiaoshuai Huang，D，E *和Liangyi Chen A，F，F，G，H，北京大学中国北京医学，北京，北京大学，软件与微电学学院，北京，中国北部C重庆大学邮政与电信大学，计算机科学技术学院，重庆图像认知关键实验室，重庆，北卡国生物医学工程系，北欧北京大学，麦克吉 - 麦克林，麦加，麦加，麦加，麦加，麦加，是中国北京，北京北京北京的大脑研究所，中国北京，国家生物医学成像中心，北京
物理模型与深度的混合重建...
1. Li, D. 等人。扩展分辨率结构化照明成像的内吞和细胞骨架动力学。91 Science 349 , 944–944 (2015)。92 2. Gustafsson, MGL 使用结构化照明显微镜将横向分辨率极限提高两倍。Journal of Microscopy 198 , 82-87 (2000)。94 3. Gustafsson, MGL 等人。通过结构化照明在宽视场荧光显微镜中实现三维分辨率加倍。Biophysical Journal 94 , 4957-4970 (2008)。96 4. Cragg, GE 和 So, PTC 使用驻波增强横向分辨率。Opt. Lett. 97 25 , 46-48 (2000)。 98 5. Kner, P. 等人。通过结构化照明对活细胞进行超分辨率视频显微镜检查。自然方法 6 , 99 339–342 (2009)。00 6. Hirvonen, LM 等人。活细胞的结构化照明显微镜检查。欧洲生物物理杂志 38 , 807–812 01 (2009)。02 7. Guo, Y. 等人。在毫秒时间尺度上以纳米级分辨率可视化细胞内细胞器和细胞骨架相互作用。Cell 175 , 1430-1442 (2018)。04 8. Huang, X. 等人。使用 Hessian 结构化照明显微镜实现快速、长期、超分辨率成像。自然生物技术 36 , 451–459 (2018)。 06 9. Chu, K. 等人。低信号水平结构照明显微镜的图像重建。Opt. 07 Express 22 , 8687-8702 (2014)。08 10. Wen, G. 等人。通过点扩展函数工程实现高保真结构照明显微镜。09 Light Sci Appl 10 , 70 (2021)。10 11. Jin, L. 等人。深度学习使结构照明显微镜具有低光照水平和更快的速度。Nat Commun 11 , 1934 (2020)。12 12. Qiao, C. 等人。用于光学显微镜图像超分辨率的深度神经网络的评估和开发。Nat Methods 18 , 194–202 (2021)。 14 13. Kobler, E. 等人。线性逆问题的总深度变分。CVPR，7546-7555（2020 年）。15 14. S. Bhadra。等人。断层扫描图像重建中的幻觉。IEEE 医学成像学报 40，3249-3260（2021 年）。17 15. Jakobs, S. 和 Wurm, CA 线粒体的超分辨率显微镜。化学生物学最新观点 20，9-15（2014 年）。19