“自动化”一词源于古希腊语“auto”,意为自行运作。从逻辑上讲,“建筑自动化”意味着建筑无需人工干预即可自行完成。为了更广泛地描述它,Castro-Lacouture [1] 将其定义为“一种技术驱动的简化施工流程的方法,旨在提高安全性、生产率、可施工性、进度或控制,同时为项目利益相关方提供快速准确的决策工具。”20 世纪初,随着大规模生产系统 [2] 的出现,其他大型制造业(汽车、航空航天、造船等)的自动化技术开始转向建筑行业。起初,建筑元素被简化为预制部件并在施工现场组装。尽管如此,在这种方法中,自动化水平仍然局限于“场外”制造。组装过程主要由人工完成。现场施工自动化最早出现于 20 世纪 70 年代的日本,由被称为“五大”的大型建筑公司(清水建设、大成建设、鹿岛建设、大林组和竹中建设)投资使用机器人技术。现场施工自动化的发展主要源于人口老龄化,其次是因为年轻一代认为建筑工作困难、肮脏且危险 [3],对施工工作没有吸引力。出于这些原因,人们提出了两种主要方法。首先,开发了“单任务施工机器人”,通过执行诸如油漆、抹灰和铺陶瓷砖等非常具体的任务来取代施工现场的工人。其次,通过“施工自动化系统”进一步改进机器人系统,该系统旨在通过协调由单任务施工机器人支持的各种子系统实现全面自动化。这两个概念的主要重点是预制建筑部件的现场自动组装。尽管如此,整个机器人过程仍然是通常复杂的人类工作链的复制,而且对预制部件的依赖也带来了自身的缺点,例如需要为标准化(单调)元素建立专门的场外生产网络 [4]。在这一点上,增材制造 (AM) 方法有一些互补的方面和支持建筑自动化的潜力,因为它可以让机器人直接从原材料中高效地生产定制的建筑部件 [5]。AM 技术最初出现在 20 世纪 80 年代 [6]。Charles Hull [7] 开发了第一台 AM 机器,称为立体光刻,以替代注塑成型技术(一种成型制造方法),他使用后者来制造金属零件。这种成型技术成本高昂,耗时长,因为需要为每个不同的部件制作一个新模具 [8] 。他的新系统依靠紫外线敏感流体的自动凝固,通过以下方式形成 3D 物体
单层外延石墨烯 (EG) 已被证明具有非常有利的特性,可继续推进量化霍尔电阻 (QHR) 标准 [1- 3]。由于基于 EG 的 QHR 器件会因大气分子掺杂剂的吸附而发生不可预测的载流子密度 (ne) 随时间漂移,因此了解如何在环境条件下稳定 ne 至关重要。这样的改进使这些设备易于使用,并延长其商业使用寿命。在电阻计量中,需要在易接近的磁通密度(B 场)下将 n e 控制在 1 × 10 11 cm -2 和 3 × 10 11 cm -2 之间的窄范围,以产生 R H = h /2 e 2 的电阻平台。尽管早期在控制 EG 器件中的 n e 方面的努力取得了一系列成功 [4-6],但要找到一种完全可逆的方法,同时仍保持 EG 的计量实用性,却非常困难。这项研究提出了一种解决方案,即 EG 器件即使在空气中长期储存也能保持恒定的低 n e 值。这种稳定性是通过使用三羰基铬 - Cr(CO) 3 对 EG 进行功能化来实现的。根据这些低而稳定的 n e 值,描述了一种可重复的 n e 调整过程(通过退火)[7],使最终用户更容易调整器件。
摘要 社区微电网的概念目前被视为开创性的,因为目前只有少数几个正在运行。随着电网变得更加现代化,社区微电网将逐步被采用,以提供能源弹性来应对日益频繁的自然灾害。目前用于识别潜在社区微电网的方法是缓慢且耗时的流程,涉及一组复杂的利益相关者的内部运作。在本文中,我建立了一种在给定研究区域内定位合适社区微电网区域的方法。该方法旨在使流程半自动化,并减少基于众多标准识别适合社区微电网开发的区域所需的总体时间。我成功地在一个 950 平方英里的研究区域内找到了 5 个最适合社区微电网的区域,该区域称为 Goleta Load Pocket,位于加利福尼亚州圣巴巴拉县南部。每个区域都包含 1 个或多个关键社区设施,位于低收入社区内,并且靠近具有高操作灵活性的电力馈线段,可实现太阳能光伏集成。一项太阳能选址调查确定了屋顶、停车场和停车楼的太阳能潜力,其发电量为 1 兆瓦或更大,该调查也被纳入研究并覆盖在合适的区域。这种方法进一步确定了建立足够可再生能源发电的潜力,以验证社区微电网方法对所确定区域的影响。这个社区微电网适用性模型旨在展示一个可在任何拥有可用数据的社区、城市或县复制的过程。这项研究旨在帮助市政当局找到一种现代解决方案,以应对因电网老化而导致的停电,同时也为处于气候危机前线的受关注社区提供服务。
摘要:随着近年来低成本可穿戴脑电图 (EEG) 记录系统的发展,被动式脑机接口 (pBCI) 应用正在教育、娱乐和医疗保健等各种应用领域中得到积极研究。各种 EEG 特征已被用于实现 pBCI 应用;然而,经常有报道称,有些人难以充分享受 pBCI 应用,因为他们的 EEG 特征的动态范围(即其随时间变化的幅度)太小,无法用于实际应用。进行初步实验以寻找与不同心理状态相关的个性化 EEG 特征可以部分避免这一问题;然而,对于大多数 EEG 特征动态范围足够大以用于 pBCI 应用的用户来说,这些耗时的实验是没有必要的。在本研究中,我们尝试从静息状态脑电图 (RS-EEG) 预测个人用户最广泛用于 pBCI 应用的脑电图特征的动态范围,最终目标是识别可能需要额外校准才能适合 pBCI 应用的个人。我们使用基于机器学习的回归模型来预测三种广泛使用的脑电图特征的动态范围,已知这三种特征与大脑的效价、放松和集中状态有关。我们的结果表明,脑电图特征的动态范围可以预测,归一化均方根误差分别为 0.2323、0.1820 和 0.1562,证明了使用短暂静息脑电图数据预测 pBCI 应用的脑电图特征的动态范围的可能性。
CDER 药品信息部网站:https://www.fda.gov/about-fda/center-drug-evaluation-and-research-cder/cder-division-drug-information。Drugs@FDA:https://www.accessdata.fda.gov/scripts/cder/daf/index.cfm。MedWatch:https://www.fda.gov/safety/medwatch-fda-safety-information-and-adverse-event-reporting-program。药品短缺:https://www.fda.gov/drugs/drug-safety-and-availability/drug-shortages。召回、市场撤回和安全警报:https://www.fda.gov/safety/recalls-market-withdrawals-safety-alerts。药品安全通讯:https://www.fda.gov/drugs/drug-safety-and-availability/drug-safety-communications。
对飞机进行了研究。使用 VLAERO+ (一种涡格法商用计算机程序)计算了 Gossamer Albatross 的升力系数、阻力系数和力矩系数等气动数据,并将其与飞行试验数据进行了比较。对差异进行了分析和解释。尽管计算结果显示出与实验数据相似的趋势,但仍存在一些差异,这些差异可以用该方法的固有局限性来解释,例如线性和无粘性。不过,该程序允许通过加法和乘法因子进行某些校准。Gossamer 模型一旦校准,就可以放心地用于计算马赫数在 0.016 到 0.0248 之间、攻角在 -2 到 10 度之间的气动特性和稳定性分析。
摘要 — 配电系统运营商 (DSO) 网络中的大多数中断都发生在低压 (LV) 水平。尽管受影响的客户数量少于中压水平中断,但每年损失的客户时间却相当可观,而且每年解决停电的成本也很高。地下 LV 电缆无法目视检查,监控系统仍处于试验阶段。为了改善 LV 电缆的资产管理 (AM),DSO 能够使用历史数据结合资产和环境数据进行状况评估是有益的。本文使用 Cox 比例风险模型进行生存分析。该分析的结果可用于识别预测相对较高故障概率的变量并估计电缆的相对故障风险。这可以改进 AM 策略,例如预防性更换电缆。本文提出的方法显示出有希望的结果,可以更深入地了解故障原因。
“医疗建筑”一词通常包括医院、治疗中心以及支持这些建筑的科学实验室建筑。本文的重点是那些需要高可用性的建筑,这意味着无论外部因素如何,建筑及其设施都应保持充分和适当的使用。在地震、飓风和台风多发地区,安全性和可用性是重叠的。手术室在此类事件期间或至少在事件发生后不久是否仍可用于护理受影响的患者?入住该建筑是否安全?事件期间的地板振动水平是否可用并允许安全使用精细的操作程序?此类建筑对其服务的人群也很重要。它们需要很长时间来规划,建造成本高昂。它们配备了广泛的空气处理、临床气体、烟雾提取和其他设备,服务水平很高。它们的使用寿命通常至少为 60 年,而且鉴于医学的快速变化,在建筑物使用寿命的最后几年中进行的许多程序将与早些年的程序大不相同。因此,这些建筑往往采用坚固的混凝土框架、平板、宽柱距、间隙厂房楼层(多层建筑中专门用于厂房的整个楼层),以便随着未来需求的变化,可以完全重新规划空间。ISO 2394 从可靠性(结构在其设计使用寿命内满足规定要求的能力 1 )方面设定了建筑结构工程的总体性能要求。可靠性涵盖安全性(结构或结构构件避免超过极限状态的能力)、适用性(结构或结构构件在所有预期作用下在正常使用条件下充分发挥性能的能力)和耐久性(通过计划维护,在规定时间内达到设计性能)。在大多数情况下,适用性问题占据了结构工程师和支持他们的振动专家的注意力。对于医疗保健建筑,不同的地板振动适用性限制适用于不同的活动,其中最严格的是对振动最敏感的设备(通常是提供高倍放大医学成像或机器人操作的设备)。1.2 地板振动适用性限制
UUV 操作概念在四个重要领域受到技术限制:导航精度、通信带宽、强大的自主任务控制功能和电力系统能量密度。当前导航领域的进展令人鼓舞,在开发紧凑型高效导航系统和基于地图的导航技术方面取得了良好进展。通过使用光纤数据链路、研究最大化声学通信带宽和先进的数据压缩技术,正在解决通信能力的限制。然而,不利的水下信道将阻止高数据速率的声学信息传输。高容量、低成本的数据存储允许完成一些 UUV 任务而无需在线通信。实现 UUV 的强大自主控制的问题与 UUV 传感器技术的进步密切相关。最近的发展已经见证了智能导航、制导和控制系统以及智能在线任务规划系统的部署。然而,高能量密度电力系统的高成本限制了更先进的 UUV 系统概念的实现。
环境健康科学与工程理事会 编写者: 美国陆军公共卫生中心 (APHC): Stephen Comaty 先生 环境健康风险评估部 Brandolyn Thran 博士 环境健康风险评估部 橡树岭国家实验室 (ORNL): Anthony Armstrong 先生 环境科学部 Annetta Watson 博士 环境科学部 致谢 Robert Bock 先生 (ORNL) 为美国公共卫生协会研究民用指南提供了支持。本文件还受益于 APHC 主题专家 Lauren Anderson 女士、Chris Childs 先生、Alexander Zook 先生、Andrea Clark 女士、Tom Runyon 先生、George White 先生、Steven Witt 先生和 Matthew McAtee 先生提供的实质性建议。美国陆军坦克汽车研究开发与工程中心 (TARDEC) 部队投射技术的 Jay Dusenbury 博士也提供了有意义且有见地的评论。问题和意见可以转发至— 美国陆军公共卫生中心环境健康风险评估部 5158 Blackhawk Road (MCHB-PH-HRA) Aberdeen Proving Ground, Maryland 21010-5403 DSN 584-2953 或商业电话 410-436-2953