采用定向能量沉积技术在用于硬面堆焊的热作工具钢基材上沉积了具有不同层数的冷作工具钢。本研究涉及了覆层工具钢中的缺陷和微观结构。在沉积区发现了包括孔隙和裂纹在内的缺陷,其数量随着沉积高度或层数的增加而增加。大的不规则孔隙主要位于沉积层的下部区域。此类孔隙的形成归因于合金元素在孔隙表面的偏析和热量输入不足。非平衡共晶微观结构是孔隙邻近区域的特征。另一方面,开裂往往发生在沉积层的上部。确定了导致开裂的两个重要因素。第一个是微观结构梯度,当从底部移动到顶部沉积层时,微观结构梯度从细胞状树枝状晶变为柱状树枝状晶。其次,根据Thermocalc软件的模拟,沉积的冷作工具钢表现出相对较大的凝固温度范围,从而对热裂纹具有很高的敏感性。
摘要 我们使用飞机调度场景中的尾部分配和精确覆盖问题,对迄今为止最大的量子退火器(5000+ 量子比特量子退火器 Advantage 及其 2000+ 量子比特前身 D-Wave 2000Q)的量子处理单元进行了基准测试。基准测试集包含小型、中型和大型问题,其中既有稀疏连接实例,也有几乎完全连接的实例。我们发现,Advantage 在几乎所有问题上都优于 D-Wave 2000Q,成功率和问题规模都有显著提高。特别是,Advantage 还能够解决 D-Wave 2000Q 无法再解决的具有 120 个逻辑量子比特的最大问题。此外,仍然可以由 D-Wave 2000Q 解决的问题可以通过 Advantage 更快地解决。然而,我们发现,D-Wave 2000Q 可以在不需要 Advantage 上存在的许多新耦合器的情况下解决稀疏连接问题并获得更好的成功率,因此提高量子退火器的连通性本身并不会提高其性能。
首席工程师 Vandana Singhal 女士(DP&R、CEA)向成员们介绍了工作组的背景和进展。她邀请成员们进行积极而富有成效的讨论,并加快制定中等功率应用安装标准的进程。 2. 主任 Shivani Sharma 女士(DP&R、CEA)向成员们介绍说,IEC 63282“LVDC 系统 - 标准电压和电能质量要求评估”第 7.2 段“推荐电压”明确指出,12 V、24 V、48 V 等不被视为推荐电压的示例,但可以将它们作为 LVDC 电压包含在内,用于某些配电目的。 3. 印度理工学院马德拉斯分校的 Sh. Kunnath 介绍说,IEC-TC 64 已经提出了中等功率直流应用标准,尤其是安全相关的前景。但是,他们没有指定任何电压水平。该文件作为附件 II 附上。 4. Sh. Ritwik Anand, BIS 建议将 IEC-TC-64 作为参考文件,并可在此基础上进一步构建独立/非电网连接系统,例如岛屿微电网、屋顶太阳能系统等。5. 关于 IEC-TC 64 没有提到具体电压的问题,CE(DP&R、CEA)评论说,在将其视为参考文件之后,决定电压水平的问题仍然存在。她询问 IEC 是如何在没有决定电压水平的情况下制定他们的文件的。6. 来自 CapeIndia 的 Sh. Gopa Kumar 澄清说,TC64 只涉及防触电和其他安全方面,并通过指定电流额定值来解决这个问题。他进一步补充说,由于低于 120 V DC 的电压被视为 ELV,因此在使用 CAT-III 设备的情况下,干燥条件下的防触电安全保护不是必要的。然而,在潮湿条件下(例如浴室)的保护则必须考虑。任何高于 120 V DC 的电压都需要防电击保护,在这种情况下,系统接地就显得尤为重要。TN-S 通常是一种可靠的系统。但是,对于独立系统,带有绝缘监测的 IT 接地会更可靠,但后期如果用户将独立系统改为并网系统,则需要将系统接地改为 TN-S。
能源弹性是能源政策和研究的重要焦点,因为能源系统正面临越来越多的挑战,例如由于可再生能源生产增加而导致的电力短缺,以及极端天气导致的停电风险。通常,在这些情况下,能源弹性侧重于基础设施和确保电力供应不受干扰。本文提出了一个关于弹性的补充观点,以家庭为研究弹性的起点。基于对多个学科弹性的理解,我们提出了家庭能源弹性的定义,可用于探索家庭如何在电力供应不稳定的情况下确保未来生活良好。此外,我们借鉴了能源富裕环境下未来家庭能源使用的当前想法(备用能源、能源效率、灵活性和能源自给自足),以创建一个探索家庭能源弹性的框架。我们发现不同想法之间存在多样性的潜力,而这种多样性并不总是存在于主流的未来能源使用愿景中。从家庭能源弹性的角度来看,我们希望挑战电力需求不可协商的观念,并揭示支持家庭在不确定的未来变得更具弹性的机会。
OP No. 101 of 2021 M/s Guttaseema Wind Energy Company Pvt Ltd.,Vs。 APSPDCL(所有这些请愿书均根据2003年《电力法》第86(1)(e)和(f)第86(1)(e)和(f)提出,并使用安得拉邦电力监管委员会(商业行为)条例(行为)条例(《 1999年的行为)》第55条(如经过修订),并与尊重的电力购买量(PPS)一起阅读(PP)OP No.101 of 2021 M/s Guttaseema Wind Energy Company Pvt Ltd.,Vs。 APSPDCL(所有这些请愿书均根据2003年《电力法》第86(1)(e)和(f)第86(1)(e)和(f)提出,并使用安得拉邦电力监管委员会(商业行为)条例(行为)条例(《 1999年的行为)》第55条(如经过修订),并与尊重的电力购买量(PPS)一起阅读(PP)
从经济角度来看,耐久性是热冲压模具的关键因素。通过沉积新材料而不是更换来翻新模具是一种降低成本的有效方法。为此,通过定向能量沉积的方式将一种新开发的马氏体时效钢 (NMS) 熔覆在热作工具钢上。经过优化的回火后,对熔覆的 NMS 进行高温暴露以检查抗软化性能。利用光学显微镜 (OM)、X 射线衍射 (XRD)、扫描电子显微镜 (SEM)、俄歇电子能谱 (AES) 和透射电子显微镜 (TEM) 的组合,系统地表征了材料的微观结构演变。熔覆钢中的沉淀物被鉴定为 Laves 相。该相的粗化被认为是钢在高温下热软化的主要原因。还使用修订的 Langer-Schwartz-Wagner (LSW) 模型模拟了粗化行为,该模型与实验观察结果非常吻合。此外,成功应用了沉淀强化数学模型来评估钢的软化行为。该模型可用于预测所研究的工具钢在高温使用过程中的硬度/强度变化。2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)。
解码人脑一直是神经科学家和人工智能研究人员的标志。重新构建来自脑电脑脑电图(EEG)信号的视觉图像,由于其在脑部计算机接口中的应用,引起了人们的极大兴趣。本研究提出了一种两阶段的方法,其中第一步是获得脑电图衍生的特征,以稳健地学习深度代表,然后将学习的表示形式用于图像产生和分类。我们使用具有监督和对比度学习方法的深度学习体系结构在三个不同的数据集中进行了特征提取管道的普遍性。我们已经执行了零摄影的脑电图分类任务,以进一步支持概括性索赔。我们观察到,与脑电图和图像之间的联合代表学习相比,在单峰设置中仅使用脑电图数据来学习一个单独使用脑电图数据的近距离线性分离的视觉表示。最后,我们提出了一个新颖的框架,将看不见的图像转换为脑电图空间,并以近似值重建它们,从而展示了来自EEG信号的图像重建潜力。我们提出的来自EEG的图像合成方法显示了62。9%和36。EEGCVPR40和ThoughtViz数据集的成立得分提高了13%,这比GAN 1中的最先进的表现效果。EEGCVPR40和ThoughtViz数据集的成立得分提高了13%,这比GAN 1中的最先进的表现效果。
