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通过基于组件的降阶模型库实现数据驱动的基于物理的数字孪生
这项工作提出了一种方法，将基于组件的降阶模型库与贝叶斯状态估计相结合，以创建数据驱动的基于物理的数字孪生。降阶建模产生的基于物理的计算模型足够可靠，可用于预测数字孪生，同时仍然可以快速评估。与传统的整体模型降阶技术相比，基于组件的方法可以有效地扩展到大型复杂系统，并为快速模型自适应提供灵活且富有表现力的框架——这两者都是数字孪生环境中的关键特性。数据驱动的模型自适应和不确定性量化被表述为贝叶斯状态估计问题，其中传感器数据用于推断模型库中的哪些模型是数字孪生的最佳候选者。通过为 12 英尺翼展无人机开发数字孪生来展示这种方法。离线时，我们构建了一个原始和受损飞机部件库。在线时，我们使用结构传感器数据快速调整基于物理的飞机结构数字孪生。数据驱动的数字孪生使飞机能够根据结构损坏或退化动态地重新规划安全任务。
分数阶薛定谔方程中双曲势的量子信息熵
摘要：本文通过计算位置熵和动量熵，研究了分数阶薛定谔方程（分数阶导数（0 < n ≤ 2））中两个双曲单阱势的 Shannon 信息熵。我们发现，随着分数阶导数 n 的减小，波函数会向原点移动；在分数阶体系中，即当 n 值较小时，位置熵密度局域化程度越来越严重，而动量概率密度非局域化程度越来越高。然后，我们研究了 Beckner Bialynicki-Birula–Mycieslki（BBM）不等式，发现虽然该不等式随着双曲势 U 1 （或 U 2 ）的深度 u 的增加而逐渐减小（或增大），但 Shannon 熵对于不同的深度 u 仍然满足该不等式。最后，我们还进行了 Fisher 熵的计算，发现 Fisher 熵随势阱深度 u 的增加而增大，分数阶导数n减小。
CSP Gen3：阳光液相途径CSP Gen3：阳光液相途径
团队受益于多个工业合作伙伴的贡献 - 首先也是最重要的是，Bridgers＆Paxton的Dwight Dorsey努力将不同的研究组件整合到液相系统的功能设计中。Dwight的实践经验和看似无限的耐心对于我们将这项技术的可行综合设计融合在一起的能力至关重要。如图2所示，该项目受益于多个合同合作伙伴。团队负责人和公司包括与JT Thorpe＆Son，Gordon Bigham的Dwight，Joe Rigby，与Job Industrial Services一起，Dereje Shiferaw与Vacuum Process Engineering一起，Glen Bostick，Glen Bostick和David Wait与Nooter/Eriksen和Nathan Tedford一起使用Hatch。Dan Barth具有高温系统设计，汉克价格和Bruce Kelly的太阳能动力学为熔融盐提供了有关泵，阀门和油箱设计的重要细节。与ICL的Reinhard Effenberger博士是研究计划的早期且一致的支持者，领导了工业盐化学的努力。
带相变热储存的热泵
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用48元素的可编程相板
我们提出了一个48个元素的可编程相板，用于通过光刻和聚焦离子束的组合所产生的相干电子波。这将从光光学的波前塑造的非常成功的概念带入了电子光学的领域，并提供了准备电子量子状态的重要新自由度。相板芯片安装在放置在100-300 kV范围内的透射电子显微镜的C2平面上的孔杆上。相板的行为的特征是Gerchberg-Saxton算法，显示在300 kV时的相位灵敏度为0.075 rad / mV，相位分辨率约为3·10 - 3π。此外，我们简要概述了可能的用例，并通过模拟和实验结果进行支持。
实验和相场断裂模拟
在本文中，我们研究了 3D 打印聚合物复合材料在经历大变形时的失效行为。将实验结果与使用具有能量阈值和有效平面应力公式的相场断裂法的数值模拟进行了比较。将开发的框架应用于由嵌入软基质中的三个刚性圆形夹杂物组成的复合系统。特别是，我们研究了几何参数（例如夹杂物之间的距离和初始缺口的长度）如何影响软复合材料的失效模式。我们观察到复杂的失效序列，包括块体材料中的裂纹停止和二次裂纹萌生。值得注意的是，我们的数值模拟捕捉到了复合材料失效行为的这些基本特征，数值结果与实验结果高度一致。我们发现复合材料的性能（强度和韧性）可以通过选择夹杂物的位置来调整。然而，我们报告称，最佳夹杂物间距并不是唯一的，还取决于初始缺口长度。这些发现为设计性能增强的软复合材料提供了有用的见解。