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World File Search System重量
KC-135 着陆重量留下.pdf - SAF/IE
这个故事是这一代飞行员和维护专业人员如何接受智能使用作战能源资源的一个例子。空军人员可以通过在整个企业中应用这种思维方式来支持空军，从而改变与创新和作战能源相关的整体文化。随着时间的推移，个人的领导力和对智能操作的认可将创造一种氛围，空军人员本能地以作战能源为中心的方式进行操作，通过智能能源使用最大限度地提高战斗能力。
AC 20-161 - 飞机机载重量和平衡系统
c. 重量和平衡程序方法（负载累积方法）。OBWBS 操作精度可与现有的 OEM 和 FAA 推荐的程序进行比较，用于计算给定飞机配置的重量和平衡值。这些程序也称为负载累积方法，具有可接受的精度，这在过去的服务经验中得到了证明。从这些程序的分析中得出的负载累积方法重量和重心精度有助于确定 OBWBS 允许的操作和环境条件范围，而不会对 OBWBS 操作精度进行缩减。使用负载累积方法时适用的缩减范围也适用于 OBWBS 重量和重心测量，只要 OBWBS 操作精度保持等于或优于为负载累积方法确定的精度。对于任何比负载累积方法的精度更差的 OBWBS 操作精度，缩减重心包络线的限制。
用于计算小型飞机燃气涡轮发动机重量的相关回归模型
摘要。提出了几种用于小型航空燃气涡轮发动机概念设计阶段的重量计算的新相关回归模型。对获得的重量模型进行了相互比较，并与 Kuz'michev 模型进行了比较。根据获得的结果，得出了关于其可行性和应用范围的结论。新的相关回归模型在输入参数的数量以及预测重量的准确性方面有所不同。在工作过程中，创建了涡扇发动机 (TFE) 的主要数据和热力学参数数据库，该数据库由 92 台推力小于 50 kN 的小型 TFE 组成。根据收集到的统计数据，获得了允许在发动机设计初始阶段计算重量的公式。这些模型计算权重的误差在 10% 到 30% 之间。
粉虫（Tenebrio Molitor L.）变化重量的影响
摘要背景：废物管理涉及系统和可持续的实践，包括回收日常固体废物。在全球范围内，一种常见的塑料废物类型，广泛用于包装和食品服务。在2022年，其生产能力为1544万吨，预计到2026年增加，由于其不可生物降解的性质和对污染的贡献，面临着重大的环境挑战。关于这个问题，粉虫（Tenebrio Molitor L.）显示出降解泡沫聚苯乙烯，将其转化为Co 2，粪便和最小生物质的潜力。方法：这项研究调查了粉虫的泡沫聚苯乙烯降解及其对其生长和养分含量的影响，重点是基于粉虫重量的降解效率。使用没有对照组的预测试和后期设计，以100、200和300 g的重量测试粉虫。该研究测量了降低聚苯乙烯泡沫塑料的体重，并增加了虫的体重，以及残留物和粉虫中的重金属含量。结果：结果显示出降解率的显着差异：100 g的2.72％，200 g的54.25％和300 g处理的70.37％，在300 g治疗中降低了最高的降低，证明了粉虫重量与眼镜瘤降解之间的显着关系。重金属分析表明，通过残留物来排泄大多数重金属，有效地将泡沫聚苯乙烯转化为生物质，CO 2和排泄物。结论：这些发现突出了粉虫作为可持续塑料废物管理解决方案的潜力。这项研究有助于关于创新塑料废物管理策略的论述。未来的研究应重点介绍虫虫消耗前后的粉虫含量分析，以了解营养的影响。关键字：固体废物，造型泡沫，Tenebrio，larva，生物量引用：Kamaludin A，Iqbal M，Kahar K，Kahar K，AripinS。粉虫的重量不同（Tenebrio Molitor L.）对Styrofoam Decradation的影响。环境健康工程与管理期刊。2025; 12：1385 doi：10.34172/ehem.1385。
提取和选择高分子重量DNA，用于从衣原体reinhardtii
长阅读测序技术的最新进展使从端粒到端粒的真核基因组的完整组装得以通过允许重复的区域进行完全测序和组装，从而填补了以前的简短阅读测序方法所留下的空白。此外，长阅读测序还可以帮助表征结构变异，并在基因组进化或癌症基因组领域中应用。对于许多生物体，对序列长读数的主要瓶颈仍然缺乏获得高分子重量（HMW）DNA的强大方法。为此，我们开发了一种优化的方案，可以根据CTAB/苯酚提取，提取适合于单细胞绿色藻层reinhardtii的长阅读测序的DNA，然后是长DNA分子的尺寸选择步骤。我们为提取方案提供验证结果，以及牛津纳米孔技术测序获得的统计数据。
基于重量分解的渐进学习在广义上很少的镜头分割
摘要：通用的很少的语义分割（GFSS）目标在学习一组基本类别的分割后，使用一些带注释的示例将新颖对象类别进行分割。典型的GFSS培训涉及两个阶段 - 基类学习，然后是新颖的课程和学习。尽管现有方法表现出了希望，但在新颖的班级数量显着时，它们通常会挣扎。大多数当前方法都冻结了编码器主链以保持基类精度；但是，冻结编码器骨架可以严重阻碍新班级中新型信息的同化。为了应对这一挑战，我们建议在GFSS中使用增量学习策略来学习编码器骨干和新型类原型。受到低级适应技术（LORA）最近成功的启发，我们通过新颖的重量分解方法向GFSS编码器主链引入了Increthorth学习。我们新提出的等级自适应权重合并策略对在编码器主链各个层中吸收的新颖性不同。在我们的工作中，我们还将增量学习策略介绍给新型类别的类原型学习。我们在Pascal-5 I和Coco-20 I数据库上进行了广泛的实验，展示了增量学习的有效性，尤其是当新颖的类人数超过基础类别时。使用我们提出的基于权重分解的增量学习（WFIL）方法，以概括性的语义分段建立了一组新的最先进的精度值。
利用人工智能帮助汽车减轻铝材碰撞重量
摘要。汽车行业为降低汽车重量做出了巨大努力，以提高汽车燃油经济性和减少温室气体排放。结构轻质合金和制造技术的新创新使汽车制造商能够用更轻的铝结构取代传统钢材。然而，在下一代量产车的开发过程中，汽车制造商需要考虑大量的材料和厚度组合。此外，这些材料和结构的设计组合在车辆碰撞过程中不得损害车辆的完整性。随着廉价计算资源的普及，汽车制造商现在可以使用计算机模拟探索材料选择对下一代汽车耐撞性的影响。虽然这些模拟中的信息可以手动提取，但大量数据适合人工智能 (AI) 技术，这些技术可以更快地提取知识并提供更有用的解释，方便设计师和工程师。这项工作提出了一个使用人工智能辅助铝制车辆耐撞性设计周期的框架。使用有限元分析对皮卡车正面碰撞条件进行虚拟实验，以生成该方法的数据。虚拟实验中采用了不同的市售铝合金和厚度规格。使用一种高级循环神经网络来预测乘员碰撞脉冲响应的时间序列响应，这是用于评估安全性的关键耐撞性指标。这项工作重点介绍了汽车设计和工程师如何利用该框架来加速下一代轻型汽车的开发周期。
轻型纯电动及混合动力汽车初步重量定型...
缺乏统一的初步设计技术来应对最新的电动和混合动力发电厂的特点，这往往是飞机制造商以及所有者和运营商面临的一个障碍，使得设计过程不那么直接，并且妨碍了与更传统的设计的比较。本文介绍了一种通用航空类电动飞机初步重量尺寸的技术。这是基于传统动力飞机的典型现有程序，集成在一个通用框架中，以适当解决电动飞机特殊特征引起的问题。然后，研究了将设计方法扩展到串联混合动力推进系统的情况。还介绍了虚拟环境中真实设计的结果。© 2017 作者。由 Elsevier B.V. 出版。同行评审由第 6 届 CEAS 航空航天会议 Aerospace Europe 2017 科学委员会负责。
利用纳米粒子进行量子传感进行重量测定
摘要：继 2020 年首次演示冷却至量子基态的悬浮纳米球（U. Delić 等人，Science，第 367 卷，第 892 页，2020 年）之后，宏观量子传感器似乎即将问世。与其他量子系统相比，纳米球的质量较大，这增强了纳米粒子对引力和惯性力的敏感性。从这个角度来看，我们描述了光学悬浮纳米粒子实验的特点（J. Millen、TS Monteiro、R. Pettit 和 AN Vamivakas，“悬浮粒子的光力学”，Rep. Prog. Phys.，第 83 卷，2020 年，艺术编号 026401）及其在加速度传感方面的拟议用途。悬浮纳米粒子平台的独特之处在于它不仅可以实现量子噪声限制的传导，量子计量学预测其灵敏度将达到 10 − 15 ms − 2 量级（S. Qvarfort、A. Sera fini、PF Barker 和 S. Bose，“通过非线性光力学进行重力测量”，Nat. Commun.，第 9 卷，2018 年，文章编号 3690），而且可以实现长寿命量子空间叠加以增强重力测量。这遵循了开发利用叠加或纠缠的传感器（如冷原子干涉仪）的全球趋势。得益于这些现有量子技术的重大商业开发，我们讨论了将悬浮纳米粒子研究转化为应用的可行性。
标题：让工程生物材料承担起自己的重量 4
工程生物材料 (ELM) 是一类新型材料，旨在合成 21 和/或由生物体填充。ELM 有可能降低材料制造中的能源成本，并提供包括自修复和 23 传感在内的新型材料功能。然而，材料制造的能源成本主要来自用于建筑和机器的刚性材料的生产 24。为了大幅减少碳排放，25 ELM 必须能够替代其中一些刚性材料。然而，由活细胞合成的天然材料不够坚硬，无法替代大多数刚性工程材料 27。此外，目前最坚硬的 ELM 中的细胞活力还不足以实现这些材料的潜在可持续性优势。对刚性 ELM 的需求将需要新的方法来增强驻留细胞活力和/或将活细胞与刚性支架相结合 30。在天然材料中，骨骼是一种罕见的刚性材料 31，它由能够保持多年活力的细胞合成和功能化。骨骼有望为克服挑战提供宝贵的经验，以实现用于承重目的的 ELM 所需的活力和 33 机械性能。34