XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System设计优化
基于机器学习的设计优化，可增强太阳反射的多层多层涂料
多层涂层在半导体，光学镜和能量收集技术中的应用是有希望的，并且成功。在这些中，光镜镜对于被动辐射冷却至关重要。基于在蜗牛和先前研究中观察到的多层辐射冷却系统的基础，这项研究展示了机器学习算法在优化和获得对多层结构的见解方面的效率。由于在生物学上发现的方解石壳中的低空窗口发射率的限制引起的，重点是太阳能反映对于最大程度地提高蜗牛中发现的生物学现象至关重要。在170 nm层厚度下，对方解石的定期多层设计空间的手动搜索指向20μm涂层的最大太阳能反射。为了释放这些多层的全部潜力，我们采用了基于机器学习的进化优化方法 - 一种遗传算法。对20μm涂层的优化大道涂层表明，太阳能反射的显着增强至99.8％。有趣的是，相同的平均层厚度为170 nm，可在20μM周期性和大型方解石多层中提供最大的太阳能反射。对光谱反射的研究表明，层厚度对于调整太阳能反射至关重要。对于小涂层，优先考虑具有较高太阳强度的波长。增加涂层厚度允许包含较厚的层以反映更长的波长，从而导致平均方解石层厚度的趋势增加。进一步探索辐射冷却材料的工作表明，有方解石和硫酸钡由于其折射率对比而与二氧化硅相比，阳光的反射高于二氧化硅。我们使用生物风格设计的发现和见解可以利用现代制造技术的薄涂料来提供卓越的太阳能反射。
设计优化创新的分层径向流量高温填充床热能存储
目前的工作介绍了一种创新的分层径向流量堆满的热能储能，能够增强热力和静水性能，从而限制了它们固有的权衡。通过1D-TWO相数值方法，在热力学方面和流体动力学方面都在建模所提出的填充床的热量储能概念的性能。用于工业应用和实验室原型的代表性存储大小被认为是为了突出规模的潜力和原型制作的代表性。形象。研究包括一组主要设计变量以及一组旨在突出主要操作参数影响的敏感性分析的热量存储设计的多目标优化。结果表明，所提出的存储几何形状可以同时优化热力学性能和流体动力性能。相对于统一的径向流量堆积的床存储（相对于轴向流量单位，高于85％），提议的存储单元可以以高于70％的压降降低，而有用的持续时间降低低于5％。工业规模的存储将受益于低宽高比和模块化单元的布置，从而确保系统的灵活性增强并减少了寄生消耗，这要归功于较低的压力损失，同时保证了充电和放电操作的大量有用持续时间。这项工作为未来的原型制作和验证铺平了道路。缩小的原型可以很好地表示所提出的热量储能解决方案的热和水动力行为和验证相关的基础。
带有钻孔季节性热能储存的区域供热制冷系统的设计优化
钻孔热能存储系统的优化设计可以确保满足其技术经济目标。当前的设计优化方法要么采用不适合数值优化的详细建模，要么使用不考虑操作条件的简化模型。本文提出了一种面向优化的模型和非凸优化公式，与文献中的其他研究不同，它可以考虑季节性存储大小和温度对其容量、损耗、传热速率以及连接热泵或冷却器的效率的影响。该方法应用于一个案例研究，考虑了两种情况：仅存储冷却产生的热量和集成太阳能热发电。结果表明，随着电力二氧化碳强度分布、冷却需求和碳排放价格等边界条件的变化，不仅最佳季节性存储规模会发生变化，其最佳运行条件也会发生变化。在标准边界条件下，二氧化碳排放量的潜在减少量有限（最多 6.7%），但冷却需求的增加和二氧化碳强度季节性变化的增强导致排放量减少 27.1%。太阳能发电的整合率进一步提高到43.7%，而年成本则略有增加，仅为6.1%。
深矿中地热能系统的热力学模型：不确定性量化和设计优化
通过深矿系统提取地热能提取，可以在满足深矿冷却需求的同时降低地热系统的成本。然而，将冷水注入地下触发器强烈耦合的热杂种机械（THM）过程，可能会影响地下发掘的稳定性。这项研究评估了地热能提取对深雷温度和稳定性的影响。通过量化矿温度和对各种参数的稳定性的敏感性，我们提出了一种方案，以优化地热能生产，同时实现快速的地雷冷却并保持稳定性。我们首先通过THM数值建模评估地热操作对矿温度和稳定性的影响。模拟表明，孔隙弹性应力迅速影响矿山的稳定性，而热应力对长期稳定性产生了更大的影响。然后，我们使用基于距离的广义灵敏度分析（DGSA）来量化参数灵敏度。分析将矿山系统和地热系统之间的距离视为最具影响力的因素。其他重要参数包括注射速率，注入温度，井间距，热量系数
离心微流体“盘上实验室”系统的设计优化，面向流体大规模集成
摘要：提高功能复用程度，同时确保具有竞争力的成本下的操作可靠性和可制造性，是实现全面的样本到答案自动化的关键因素，例如，用于常见的、分散的“即时护理”或“即时使用”场景。本文展示了一种基于模型的“数字孪生”方法，该方法有效地支持了示例性离心气动 (CP) 可溶解膜 (DF) 虹吸阀的算法设计优化，以实现成熟的“盘上实验室” (LoaD) 系统的更大规模集成 (LSI)。显然，阀门及其上游实验室单元操作 (LUO) 的空间占用空间必须适合在测定方案中出现的给定径向位置，进入本地可访问的盘空间。同时，旋转驱动的 CP-DF 虹吸阀的保留率以及最具挑战性的带宽（与实验输入参数不可避免的公差有关）需要插入实际允许的频率包络的定义间隔内。为了实现特定的设计目标，定义了一组参数化指标，这些指标必须在其实际边界内满足，同时（在数值上）最小化频域中的带宽。虽然每个 LSI 场景都需要根据数字孪生单独解决，但提出了一套定性设计规则和指导性展示结构。
用于常关型 GaN HEMT 的新型纳米结构 P-GaN 栅极的设计优化
A. 具有 MBE 再生长 P-GaN 栅极的常关型 HEMT HEMT 结构的特点是具有 25 nm 厚的 AlGaN 势垒和 20 % 的铝率。首先，通过 PECVD（等离子增强气相沉积）沉积 100 nm 厚的氧化硅 SiO 2 层，作为 AlGaN 栅极蚀刻和选择性 GaN 再生长的掩模。在用 CF 4 RIE 蚀刻 SiO 2 层以确定栅极区域之后，通过 ICPECVD 对 AlGaN 层进行 Cl 2 部分蚀刻，条件如下：RF 功率为 60 W、压力为 5 mTorr 并且 Cl 2 流速为 10 sccm。蚀刻时间为 35 秒，去除了 19 nm 的 AlGaN。然后在 MBE（分子束外延）反应器中重新生长用镁（Mg）掺杂的 50 nm GaN 层，其标称受体浓度为 Na-Nd 为 4 x 10 18 cm -3。
一种用于反渗透淡化分析的新算法方法：设计优化和参数研究
摘要：人口增长，再加上工业和农业发展，导致对淡水供应的需求增加。对于缺水稀缺的国家，淡化构成了解决此问题的唯一可行解决方案。反渗透（RO）技术已被广泛使用，因为膜材料已升级并降低了成本。现在，RO是最重要的技术，用于化下不同类型的水，例如海水，咸水和自来水。但是，它的设计至关重要，因为许多参数都参与获得良好的设计。大量使用RO鼓励建立一种促进设计过程的程序，并有助于获得最佳性能RO脱盐系统。本文提供了一个分为三个部分的过程：（1）对RO参数进行分类； （2）按一定顺序选择pa-armeters，然后通过12个步骤进行计算过程； （3）然后在RO系统分析（ROSA）软件上插入所选参数和获得的值。然后，通过创建一个使用ROSA的RO系统设计阶段遵循的算法图表来总结这些点。然后以拟议列表上的一个示例进行验证以验证该过程，并进行了对参数的不同值进行比较。这项比较研究的结果表明，选择不同的参数会影响RO系统的生产力。此外，每个设计都有特定的最佳参数集，这取决于用户设置的限制。
利用多保真高斯过程回归对具有几何不确定性的翼型进行多目标设计优化 ⋆
摘要。本文介绍了 MH114 高升力翼型的多目标优化。我们寻求一组帕累托最优解，使翼型升力最大化，阻力最小化。由于几何不确定性，升力和阻力被认为是不确定的。概率气动力值的不确定性量化需要大量样本。然而，由于 Navier-Stokes 方程的数值解，气动力的预测成本很高。因此，采用多保真替代辅助方法将昂贵的 RANS 模拟与廉价的潜在流量计算相结合。基于多保真度替代方法使我们能够在不确定的情况下经济地优化机翼的气动设计。
带电池存储和储氢的并网光伏系统稳健设计优化与随机性能分析
a 比利时蒙斯大学热能工程与燃烧系 (UMONS)，Place du parc 20, 7000 Mons，比利时 b 比利时布鲁塞尔自由大学流体与热力学系 (FLOW)，Pleinlaan 2, 1050 Brussels，比利时 c 比利时布鲁塞尔自由大学 (ULB) 和燃烧与稳健优化组 (BUVRNV)，1050 Brussels，比利时 d 比利时鲁汶天主教大学 (UCLouvain) 力学、材料与土木工程研究所 (iMMC)，Place du Levant, 2, 1348 Louvain-la-Neuve
通过Shap和贝叶斯机器学习的聚合物设计优化PDNA和CRISPR核糖核蛋白递送
核酸是重要的治疗方法，但是递送效率的问题继续阻碍诊所的广泛进步。输送系统对于封装和保护这些大型且高度敏感的有效载荷并改善组织内在化至关重要。1,2当前的病毒输送方法一直在努力克服障碍，包括有限的货物容量，3个制造成本，4和免疫。5,6个非病毒输送方法已在商业配方中得到证明，可用于外源性核酸药物的功能，可调节和不兼容的车辆。聚生物是建立的药物制剂，但由于性能较低而导致在体内携带核酸的利用不足。7然而，由于化学和物理调制的易于性以及可及时的制造，因此存在无限的聚合物输送车辆的潜力。7,8