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飞机机翼设计与有限元分析 - ijrpr
机翼是飞机（吸气式发动机）的主要结构部件，用于在飞行过程中产生升力。发动机启动时，空气通过进气口吸入压缩机，增加压缩机出口的压力比。然后空气和燃料在燃烧室内混合并燃烧。当高压高温气体通过喷嘴加速时，会产生推力，推动飞机向前运动。由于这种向前运动，空气流过具有空气动力学形状的机翼。由于机翼的空气动力学形状以及伯努利原理，机翼底部的流速较小，机翼顶部的流速较高。由于这种压力差，在机翼的顶部和底部表面之间产生了升力。机翼必须具有较高的强度重量比和较高的疲劳寿命，因为它在飞行过程中要承受交替重复的载荷。固定翼飞机是一种能够使用机翼飞行的飞机，例如航空飞机，机翼由飞行器的前进空速和机翼形状产生升力。固定翼飞机不同于旋翼飞机 [1]，旋翼飞机的机翼形成一个安装在旋转轴上的转子，机翼以类似于鸟的方式拍打。滑翔机固定翼飞机，包括各种自由飞行的滑翔机和系留风筝，可以利用流动的空气来获得高度。从发动机获得前推力的动力固定翼飞机（航空飞机）包括动力滑翔机、动力悬挂式滑翔机和一些地效飞行器。固定翼飞机的机翼不一定是刚性的；风筝、悬挂式滑翔机、可变后掠翼飞机和使用机翼扭曲的飞机都是固定翼飞机。大多数固定翼飞机由机上的飞行员驾驶，但有些设计为远程或计算机控制。机翼 固定翼飞机的机翼是延伸到飞机两侧的静态平面。当飞机向前飞行 [5] 时，空气流过机翼，机翼的形状可以产生升力。
飞机机翼设计与有限元分析 - ijrpr
机翼是飞机（吸气式发动机）的主要结构部件，用于在飞行过程中产生升力。发动机启动时，空气通过进气口吸入压缩机，增加压缩机出口的压力比。然后空气和燃料在燃烧室内混合并燃烧。当高压高温气体通过喷嘴加速时，会产生推力，推动飞机向前运动。由于这种向前运动，空气流过具有空气动力学形状的机翼。由于机翼的空气动力学形状以及伯努利原理，机翼底部的流速较小，机翼顶部的流速较高。由于这种压力差，在机翼的顶部和底部表面之间产生了升力。机翼必须具有较高的强度重量比和较高的疲劳寿命，因为它在飞行过程中要承受交替重复的载荷。固定翼飞机是一种能够使用机翼飞行的飞机，例如航空飞机，机翼由飞行器的前进空速和机翼形状产生升力。固定翼飞机不同于旋翼飞机 [1]，旋翼飞机的机翼形成一个安装在旋转轴上的转子，机翼以类似于鸟的方式拍打。滑翔机固定翼飞机，包括各种自由飞行的滑翔机和系留风筝，可以利用流动的空气来获得高度。从发动机获得前推力的动力固定翼飞机（航空飞机）包括动力滑翔机、动力悬挂式滑翔机和一些地效飞行器。固定翼飞机的机翼不一定是刚性的；风筝、悬挂式滑翔机、可变后掠翼飞机和使用机翼扭曲的飞机都是固定翼飞机。大多数固定翼飞机由机上的飞行员驾驶，但有些设计为远程或计算机控制。机翼 固定翼飞机的机翼是延伸到飞机两侧的静态平面。当飞机向前飞行 [5] 时，空气流过机翼，机翼的形状可以产生升力。
教学大纲
ECO2101：高级微观经济学-I 模块 1：需求理论需求概念、需求定律、需求函数决定因素、需求变化和需求量。市场需求函数供应 - 含义、供应定律、供应函数、供应决定因素。市场均衡、市场均衡变化、需求供应分析的应用。消费者行为 - 基数效用分析 - 边际效用递减规律、等价边际效用、消费者均衡无差异曲线分析：边际替代率、消费者均衡、需求无差异曲线分析：收入、替代和价格效应 - 希克斯-艾伦和斯拉茨基。从众效应和势利效应无差异曲线的应用和用途：对消费者的补贴：价格补贴与一次性收入补助。配给和无差异曲线分析。食品券计划。模块 2：消费者行为和需求弹性 显示偏好需求理论：偏好假设和排序逻辑。通过逻辑排序推导需求定律 不确定性下的个人行为：涉及风险的选择：圣彼得堡悖论和伯努利假设，风险情况下构建效用指数的诺伊曼-摩根斯坦方法。弗里德曼-萨维奇假设，马科维茨假设。 需求弹性：需求弹性的概念、弹性的类型和测量、决定因素和应用。 消费者剩余：马歇尔的消费者剩余衡量标准。消费者剩余和价格变动。希克斯消费者剩余的四个概念、水钻石悖论、消费者剩余在成本效益分析中的应用。模块 3：生产理论和成本生产理论：可变比例定律，生产函数：等产量线，边际技术替代率。两个可变因素的生产函数 - 规模收益，柯布-道格拉斯 - 生产函数最佳要素组合 - 等成本线，要素的最小成本组合，扩张路径。生产成本和成本曲线：成本概念，短期和长期成本理论，规模经济：内部和外部，现代成本理论 - 学习曲线 - L 形长期平均成本。模块 4：企业市场结构和收益曲线理论：市场结构的分类，平均收益和边际收益的概念。不同市场结构下的平均收益和边际收益，企业的均衡。竞争企业和行业的均衡：完全竞争的含义和条件，企业的短期和长期均衡
伊娃·里科马尼奥 - 热那亚
精选出版物 - E Pesce、F Porro、ER《大型数据集、偏差和面向模型的最优实验设计》《国际质量与可靠性工程》（正在印刷）。 - F Carli，M Leonelli，ER，G Varando 用于分层分阶段树结构学习的 R 包 stagedtrees J. of Stat Software，102:6，1–30，2022。 - M Leonelli，ER，JQ Smith 用于群体决策的概率输出的连贯组合：一种代数方法，OR Spectrum 42:2，499–528，2020 - Fassino，ER，MP Rogantin 一些复杂函数的体积规则和期望值，代数统计杂志，SE Fienberg 纪念刊，10:1，115–127，2019 - E Pesce，ER，HP Wynn 大数据中的实验设计问题。偏见问题，在：Greselin F、Deldossi L、Bagnato L、Vichi M（编辑）复杂数据的统计学习。 CLADAG 2017。分类、数据分析和知识组织研究。 Springer, Cham, 第 193–20 页，2019 年 - S Barani, ER 等 7 人《地震矩释放的时间尺度及其对地震发生概率的影响》，《科学报告》8:1，1–11，2018 年 - A Bigatti, CGIorgen, ER、JQ Smith 使用计算机代数发现统计等价类，《国际近似推理杂志》95，167–184，2018 年 - M Leonelli, ER、JQ Smith 用于计算乘法影响图中预期效用的符号代数，《数学与人工智能年鉴》81:34，273–313，2017 年 - S Massa, ER 高斯马尔可夫组合的代数表示，《伯努利》23:1， 626–644，2017 - ER，N Rudak，S Kuhnt 统计模型构建设计的数值代数扇形，Statistica Sinica，26，1021–1035，2016 - C Fassino，ER，G Pistone 一般节点的插值立方体公式的代数，Statistics and Computing，24:4，615–632，2014 - ER，JQ Smith，P Thwaites 使用链式事件图进行因果分析，人工智能 174:12-13，889–909，2010 - ER 代数统计简史（第 8 届德国概率和统计公开会议开幕报告）。 Metrika 69, 397–418, 2009 - MJ Chappell, G Margaria, ER, HP Wynn 微分代数方法用于研究生物有理多项式模型的结构可识别性。数学生物科学，174，1–26，2001 - G Pistone, ER, HP Wynn 代数统计学。Chapman and Hall/CRC，博卡拉顿，2000
关于国防部星际基地 关于马丁斯堡星际基地
国防部 STARBASE 重点关注小学生，主要是五年级学生。目标是激励他们在继续教育的同时探索科学、技术、工程和数学（STEM）。该计划旨在为那些在 STEM 教育中历来代表性不足的学生提供服务。目标群体是居住在城市或农村的学生、社会经济条件较差、学业成绩较差或有残疾的学生。该计划鼓励学生。 设定目标并实现它。该项目通过探究式课程及其“动手实践、激发思维”的体验式活动吸引学生参与。他们学习牛顿定律和伯努利原理，了解太空的奇妙和物质的特性。孩子们使用计算机设计空间站、全地形车和潜水器，对科技着迷不已。数学贯穿整个课程，学生使用公制测量、估算、计算和几何来解决问题。强调团队合作，因为他们一起探索、解释、阐述和评估概念。军事志愿者通过带队参观和讲授在不同环境和职业中运用 STEM 的课程，将抽象的原理应用到现实世界的情况中。由于这些学院位于军队的不同军种，因此这种体验非常多样化。学生可以讨论如何扑灭化学火灾，了解如何运送伤员，探索 C-17 的驾驶舱，甚至潜艇的内部。学院与学区合作以支持他们的学习目标标准。一位参加国防部 STARBASE 项目的老师说：“STARBASE 教授科学和数学的方式让我们希望能有时间、资源和经验在普通课堂上学习。这是一种体验式、探索性的学习，与标准直接相关。”
飞行与航空
农业 天体物理学 科斯莫斯卫星 化学 月球图 一般 天体力学 光合作用 磁力线 科学 航空摄影 天球 太空生物学 空气 地图和制图 农业航空 彗星 合金 水手探测器 飞机 澳大利亚航空 星座 商业 原子 气象学 天文学 农作物喷洒 宇宙射线 法律 大气 导航系统 大气 人工降雨 日食 化学能 导航技术 原子 经济影响 星系 机场 封闭生态系统 海洋学研究 气压 食物与营养 国际 认证程序年限 低温学 轨道观测站 伯努利原理 红外辐射 宁静太阳 坠机调查 元素 领航 鸟类飞行 国际 农业 行星际旅行 政府合同 燃料 降水 云 航空中心 开普勒定律 保险 气体 游侠 电力 国际 飞行 轻型法律影响 润滑剂 探空火箭 能源 农民 水手探测器 国家交通 推进剂 测量员 发动机 光合作用 流星 安全委员会 具体重力范艾伦带雾天气月球专利天气星系气象卫星天文台警察和消防部门地球科学天气图和图表直升机轨道天文台飞机登记气象卫星喷气式飞机艺术轨道和轨迹气团运载火箭天文馆职业指导应用
教学大纲
机械工程工程数学线性代数：矩阵代数，线性方程系统，特征值和特征向量。微积分：单个变量，极限，连续性和不同性，平均值定理，不确定形式的功能；评估确定和不当积分；双重和三个积分；部分衍生物，总导数，泰勒序列（一个和两个变量），最大值和最小值，傅立叶序列；梯度，差异和卷曲，矢量身份，方向衍生物，线，表面和体积积分，高斯的应用，Stokes和Green定理。微分方程：一阶方程（线性和非线性）；具有恒定系数的高阶线性微分方程； Euler-Cauchy方程；初始和边界价值问题；拉普拉斯转变；热，波和拉普拉斯方程的解决方案。复杂变量：分析函数； Cauchy-Riemann方程；库奇的整体定理和整体公式；泰勒和洛朗系列。概率和统计：概率的定义，采样定理，条件概率；卑鄙，中位数，模式和标准偏差；随机变量，二项式，泊松和正常分布。数值方法：线性和非线性代数方程的数值解；通过梯形和辛普森的规则进行集成；微分方程的单步和多步法。应用力学和设计工程机制：自由图和平衡；摩擦及其应用，包括滚动摩擦，Belt-Pulley，刹车，离合器，螺丝千斤顶，楔子，车辆等。;桁架和框架；虚拟工作；平面运动中刚体的运动学和动力学；冲动和动量（线性和角度）以及能量配方；拉格朗日方程。材料力学：应力和应变，弹性常数，泊松比； Mohr的圆圈，用于平面应力和平面应变；薄缸；剪切力和弯矩图；弯曲和剪切应力；剪切中心的概念；梁的挠度；圆形轴的扭转；欧拉的专栏理论；能量方法；热应力；应变仪和玫瑰花结；通过通用测试机对材料进行测试；测试硬度和影响力。机器理论：平面机制的位移，速度和加速度分析；链接的动态分析；凸轮；齿轮和齿轮火车；飞轮和州长；往复和旋转质量的平衡；陀螺仪。振动：单个自由系统的自由和强迫振动，阻尼的效果；振动隔离；谐振;轴的关键速度。机器设计：用于静态和动态加载的设计；失败理论；疲劳强度和S-N图；机器元素的设计原理，例如螺栓，铆接和焊接接头；轴，齿轮，滚动和滑动接触轴承，刹车和离合器，弹簧。流体力学和热科学流体力学：流体特性；流体静态，淹没物体的力，浮动物体的稳定性；质量，动量和能量的控制体积分析；流体加速度；连续性和动量的微分方程；伯努利方程；维度分析；不可压缩的流体，边界层，基本湍流，流过管道，管道损失，弯曲和配件的粘性流动；可压缩流体流量的基础。传热：传热模式；一维热传导，抗性概念和电类比喻，通过鳍的传热；不稳定的热传导，集总参数系统，Heisler的图表；热边界层，自由和强制对流传热中的无量纲参数，扁平板上流动和通过管道的传热相关性，湍流的影响；热交换器性能，LMTD和NTU方法；辐射传热，Stefanboltzmann定律，WIEN的位移定律，黑色和灰色表面，视图因素，辐射网络分析热力学：热力学系统和过程；纯物质的特性，理想和真实气体的行为；零和热力学的第一定律，在各种过程中的工作和热量计算；热力学的第二定律；热力学特性图表和表，可用性和不可逆性；热力学关系。
课程vitae
[1] T. Cui和F. Pillichshammer（2025）。伯恩斯坦近似及以后：通过基本概率理论的证明，元素der Mathematik，被接受，Arxiv：2307.11533。[2] T. Cui，J。Dong，A。Jasra和X. T. Tong（2025）。数值MCMC的收敛速度和近似精度，应用概率的进步，57（1），doi：10.1017/apr.2024.28。[3] T. Cui，G。Ditommaso，R。Scheichl（2024）。多级维度独立于可能性的MCMC，用于大规模反问题，反问题，40，035005。[4] Y. Zhao和T. Cui（2024）。张量训练方法用于状态空间模型中的顺序状态和参数学习，机器学习研究杂志，接受，ARXIV：2301.09891。[5] T. Cui，H。de Sterck，A。D. Gilbert，S。Polishchuk和R. Scheichl（2024）。多层次的蒙特卡洛方法用于随机对流扩散特征值问题，《科学计算杂志》，99（3），1-34。[6] T. Cui，S。Dolgov和R. Scheichl（2024）。使用张量列车进行的深度重要性采样，并适用于先验和后验罕见的事件估计，《 Siam Scientific Computing杂志》，46（1），C1 – C29。[7] T. Cui，S。Dolgov，O。Zahm（2023）。可扩展的有条件深度逆罗森布拉特使用张量列和基于梯度的尺寸降低，计算物理学杂志，485，112103。[8] T. Cui，S。Dolgov（2022）。使用平方逆的Rosenblatt传输，计算数学基础，22（6），1863– 1922年对张量列车的深度组成。[9] T. Cui，X。T。Tong和O. Zahm（2022）。先前的标准化了贝叶斯反问题，逆问题，38（12），124002。[10] T. Cui，X。T. Tong（2022）。统一的绩效分析对信息性的子空间方法，Bernoulli，28（4），2788–2815。[11] O. Zahm，T。Cui，K。Law，Y。Marzouk和A. Spantini（2022）。非线性贝叶斯逆问题的认证维度降低，计算数学，91（336），1789–1835。[12] T. Cui，Z. Wang和Z. Zhang（2022）。通过非线性流变学，计算物理学的通信，ARXIV：2209.02088，一种用于冰川建模的变分神经网络方法。[13] L. Bian，T。Cui，B.T。 Yeo，A。Fornito，A。Razi，J。Keith（2021）。 使用功能性MRI，Neuroimage，244，118635识别大脑状态，过渡和社区。div> [14] T. Cui，O。Zahm（2021）。 无数据的贝叶斯反问题，反问题的无数据信息尺寸减小，37（4），045009。 [15] J. Bardsley，T。Cui（2021）。 基于优化的非线性层次统计反问题的MCMC方法，《不确定性量化》的暹罗/ASA期刊，9（1），29-64。 [16] C. Fox，T。Cui，M。Neumayer（2020）。 随机降低了效率的大都市量的前向模型，并应用于地下流体流量和电容层析成像，《辉煌的地质杂志》，《地貌杂志》，11（1），1-38。 [17] J. Bardsley，T。Cui，Y。Marzouk，Z。Wang（2020）。 [18] R. Brown，J。Bardsley，T。Cui（2020）。 [19] S. Wu，T。Cui，X。Zhang，T。Tian（2020）。[13] L. Bian，T。Cui，B.T。Yeo，A。Fornito，A。Razi，J。Keith（2021）。 使用功能性MRI，Neuroimage，244，118635识别大脑状态，过渡和社区。div> [14] T. Cui，O。Zahm（2021）。 无数据的贝叶斯反问题，反问题的无数据信息尺寸减小，37（4），045009。 [15] J. Bardsley，T。Cui（2021）。 基于优化的非线性层次统计反问题的MCMC方法，《不确定性量化》的暹罗/ASA期刊，9（1），29-64。 [16] C. Fox，T。Cui，M。Neumayer（2020）。 随机降低了效率的大都市量的前向模型，并应用于地下流体流量和电容层析成像，《辉煌的地质杂志》，《地貌杂志》，11（1），1-38。 [17] J. Bardsley，T。Cui，Y。Marzouk，Z。Wang（2020）。 [18] R. Brown，J。Bardsley，T。Cui（2020）。 [19] S. Wu，T。Cui，X。Zhang，T。Tian（2020）。Yeo，A。Fornito，A。Razi，J。Keith（2021）。使用功能性MRI，Neuroimage，244，118635识别大脑状态，过渡和社区。div>[14] T. Cui，O。Zahm（2021）。无数据的贝叶斯反问题，反问题的无数据信息尺寸减小，37（4），045009。[15] J. Bardsley，T。Cui（2021）。基于优化的非线性层次统计反问题的MCMC方法，《不确定性量化》的暹罗/ASA期刊，9（1），29-64。[16] C. Fox，T。Cui，M。Neumayer（2020）。随机降低了效率的大都市量的前向模型，并应用于地下流体流量和电容层析成像，《辉煌的地质杂志》，《地貌杂志》，11（1），1-38。[17] J. Bardsley，T。Cui，Y。Marzouk，Z。Wang（2020）。[18] R. Brown，J。Bardsley，T。Cui（2020）。[19] S. Wu，T。Cui，X。Zhang，T。Tian（2020）。基于功能空间的基于可扩展优化的采样，《暹罗科学计算杂志》，42（2），A1317 – A1347。贝叶斯逆问题中的晶状麦片先验的半变量图超参数估计，逆问题，36（5），055006。一种用于推断遗传调节网络的非线性反向工程方法，PEERJ，8，E9065。[20] T. Cui，C。Fox，C.，M。O'Sullivan（2019）。大规模逆问题的自适应误差模型 - 延迟 - 受众MCMC中降低的模型的随机校正，并应用于多相性逆问题，《工程数值国际杂志》，118（10），578-605。[21] T. Cui，C。Fox，G。Nicholls，M。O'Sullivan（2019）。使用平行马尔可夫链蒙特卡洛来量化地热储层校准中的不确定性，国际不确定性量化杂志，9（3），295–310。[22] S. Thiele，L。Grose，T。Cui，S。Micklethwaite，A。Cruden（2019）。从数字数据中提取高分辨率结构取向：贝叶斯方法，结构地质杂志，122，106–115。[23] C. Reboul，S。Kiesewetter，M。Eager，M。Belousoff，T。Cui，H。DeSterck，D。Elmlund，H。Elmlund（2018）。快速接近原子分辨率单粒子3D重建，简单，结构生物学杂志，204（2），172-181。[24] A. Spantini，T。Cui，K。Willcox，L。Tenorio和Y. Marzouk（2017）。贝叶斯线性反问题的面向目标的最佳近似，《暹罗科学计算杂志》，39（5），S167 – S196。[25] Z. Wang，Y。Marzouk，J。Bardsley，T。Cui和A. Solonen（2017）。贝叶斯的逆问题L 1先验：随机化 - 优化方法，Siam on Scientific Computing杂志，39（5），S140 – S166。