Marina Favaro是伦敦国王学院科学与安全研究中心(CSSS)的顾问,也是汉堡大学和平研究与安全政策研究所(IFSH)的研究员。她的研究重点是新兴技术对武器控制的影响。从2020年到2021年,Marina在智囊团基础上管理了新兴技术研究计划。在此之前,玛丽娜(Marina)在兰德欧洲(Rand Europe)担任分析师,她的研究重点是太空安全,网络安全,国防创新以及新兴技术对社会的影响。Marina通过多种方法(包括期货和远见方法(例如Horizon扫描,流,Delphi和场景开发)进行定量和定性研究。她拥有剑桥大学的国际关系和政治硕士学位。
本手册按照四大类故障进行组织:断裂、腐蚀、磨损以及本文的主题——变形。金属被广泛用作工程材料的原因之一是它们不仅强度高,而且通常能够通过变形来响应载荷(应力)。事实上,冶金工程的很大一部分都与强度和延展性的平衡有关。因此,在分析其他类型的故障时经常会观察到变形,而考虑变形可能是分析的一个重要部分。变形过程中会吸收能量,在某些情况下,吸收的能量也可能是一个重要因素。此外,应该注意的是,并非所有的变形都必然构成“故障”。本文首先考虑真正的变形故障,即变形不应该发生并且变形与功能故障有关的情况。然后,介绍故障分析中对变形的更一般考虑。在这里,变形是指部件形状发生变化但没有材料损失的情况。变形是指导致变形的过程。当结构或部件变形,无法再支撑预期承载的负载、无法执行预期功能或干扰其他部件的操作时,就会发生变形失效。变形失效可以是塑性失效或弹性失效,可能会伴有或不伴有断裂。变形主要有两种类型:尺寸变形(指体积变化(增大或收缩))和形状变形(弯曲或翘曲),指几何形状的变化。本文中的大多数示例涉及金属,但这些概念也适用于非金属。金属、聚合物和木材等各种材料都容易变形,尽管不同类别的材料的变形机制可能略有不同。变形失效通常被认为是不言而喻的,例如,碰撞中车身损坏或钉入硬木时发生弯曲。然而,失效分析师经常面临更微妙的情况。例如,汽车发动机气门杆变形(弯曲)的直接原因是气门头与活塞接触,但故障分析人员必须超越这一直接原因,才能推荐适当的纠正措施。气门可能因润滑不良而卡在打开状态;气门弹簧可能因腐蚀而损坏。弹簧可能强度不足并变形,导致气门掉入活塞的路径中,或者发动机可能多次超过每分钟转速限制,导致线圈碰撞和随后的弹簧疲劳断裂。如果不仔细考虑所有证据,故障分析人员可能会忽略变形故障的真正原因。本文讨论了变形故障的几个常见方面,并提供了变形故障的合适示例以供说明。
本手册按照四大类故障进行组织:断裂、腐蚀、磨损以及本文的主题——变形。金属被广泛用作工程材料的原因之一是它们不仅强度高,而且通常能够通过变形来响应载荷(应力)。事实上,冶金工程的很大一部分都与强度和延展性的平衡有关。因此,在分析其他类型的故障时经常会观察到变形,而考虑变形可能是分析的一个重要部分。变形过程中会吸收能量,在某些情况下,吸收的能量也可能是一个重要因素。此外,应该注意的是,并非所有的变形都必然构成“故障”。本文首先考虑真正的变形故障,即变形不应该发生时发生的情况,并且变形与功能故障有关。然后,介绍故障分析中对变形的更一般考虑。在这里,变形是指部件形状发生变化但没有材料损失的情况。变形是指导致扭曲的过程。当结构或部件变形,使其无法再支撑预期承载的负载、无法执行预期功能或干扰其他部件的操作时,就会发生扭曲故障
摘要 - 报告了为精确测量动态信号而不断努力对定制数字化采样器的失真行为进行建模。这项工作是美国国家标准与技术研究所 (NIST) 为推动波形采样计量技术发展而不断努力的一部分。本文介绍了一种具有 -3-dB 6-GHz 带宽的采样器的分析误差模型。该模型是通过检查相平面中的采样器误差行为而得出的。该模型将信号幅度、一阶导数和二阶导数的每样本估计值作为输入,其中导数与时间有关。该模型的解析形式由这些项中的多项式组成,这些多项式是根据数字化器输入电容的电压依赖性和先前研究的旧数字化器中的误差行为而选择的。在 1 GHz 时,当将模型生成的样本校正应用于波形时,总谐波失真可从 -32 dB 改善到 -46 dB。还考虑并纠正了采样系统中的时间基失真的影响。结果表明,在模型中加入二阶导数依赖性可以通过对拟合波形进行精细的时间调整来改善模型与测量数据的拟合度。
盖亚任务通过提供极其精确的全球参考天体测量技术,彻底改变了天体物理学。超越盖亚实现窄场微角秒 (uas) 天体测量技术,通过测量主星的反射运动,可以探测到类似地球的系外行星 (Unwin 等人,2008)。尽管径向速度 (RV) 和凌日等流行方法已经成功发现了数千颗系外行星,但只有天体测量探测方法才能让我们完全确定轨道并测量系外行星的质量 1 。系外行星的质量是确定该行星是否适合生命存在的关键参数,因为其大气和地球物理过程在很大程度上取决于质量。与 RV 方法相比,天体测量探测受恒星活动扰动的影响较小,对长周期系外行星具有更好的灵敏度,因此可以与 RV 和凌日方法相辅相成。针对这一独特的作用,NASA将“恒星反射运动灵敏度-天文测量”列为测量可居住系外行星目标质量的一级技术差距(NASA战略技术差距)。
摘要-本文报告了为精确测量动态信号而不断努力对定制数字化采样器的失真行为进行建模的工作。这项工作是美国国家标准与技术研究院 (NIST) 为推动波形采样计量技术发展而不断努力的一部分。本文介绍了一种具有 -3-dB 6-GHz 带宽的采样器的分析误差模型。该模型是通过检查相平面中的采样器误差行为而得出的。该模型将信号幅度、一阶导数和二阶导数的每样本估计值作为输入,其中导数与时间有关。该模型的解析形式由这些项中的多项式组成,这些多项式是根据数字化器输入电容的电压依赖性和先前研究的旧数字化器中的误差行为而选择的。在 1 GHz 时,当将模型生成的样本校正应用于波形时,总谐波失真可从 -32 dB 改善到 -46 dB。还考虑并纠正了采样系统中时基失真的影响。结果表明,在模型中加入二阶导数依赖性可通过对拟合波形进行精细的时间调整来改善模型与测量数据的拟合度。
摘要-本文报告了为精确测量动态信号而不断努力对定制数字化采样器的失真行为进行建模的工作。这项工作是美国国家标准与技术研究院 (NIST) 为推动波形采样计量技术发展而不断努力的一部分。本文介绍了一种具有 -3-dB 6-GHz 带宽的采样器的分析误差模型。该模型是通过检查相平面中的采样器误差行为而得出的。该模型将信号幅度、一阶导数和二阶导数的每样本估计值作为输入,其中导数与时间有关。该模型的解析形式由这些项中的多项式组成,这些多项式是根据数字化器输入电容的电压依赖性和先前研究的旧数字化器中的误差行为而选择的。在 1 GHz 时,当将模型生成的样本校正应用于波形时,总谐波失真可从 -32 dB 改善到 -46 dB。还考虑并纠正了采样系统中时基失真的影响。结果表明,在模型中加入二阶导数依赖性可通过对拟合波形进行精细的时间调整来改善模型与测量数据的拟合度。
mavric SL可以在没有失真的情况下准确测量金属植入物,以及金属植入物周围的面积是否可以很好地描绘而没有伪影。使用含有钛合金腰部腰部植入物的琼脂幻影用于本研究,并使用3.0 T MRI机进行成像。应用了三个成像序列,即Mavric SL,Cube和磁性图像汇编(魔术),并比较了结果。失真。在标准化幻影信号值后,使用定量方法检查了植入物周围的伪影区域。可以发现,与立方体和魔术相比,Mavric SL是一个优越的序列,因为失真明显较小,两个不同的研究者之间缺乏偏见,并且显着降低了伪影区域。这些结果表明有可能利用Mavric SL进行后续操作来观察金属植入物插入。
“当代教育和宗教多元化的价值观在当代个人主义和极端主义的景观中”是我们文明生存的基础,它们的意义对记忆是基于记忆的。因此,它们的记忆是我们的教育至关重要的,因为它们通常会受到失真或健忘的影响。作为一种认知系统,记忆会培养想象力和触发情绪。这是一种普遍的文化经历,诗歌的缪斯女神,人类状况的戏剧以及一种以身份,传说,传统,传统和作为想象的行为来约束时期的方式。记忆的生理学以及纪念与想象力之间相互依存的意义来自首先保留,然后回忆并与新的感觉和思想相关的事件。相反,健忘不仅是经过时间或生理缺陷的功能。这也是冲突和抑制,大脑卫生,健忘症,错误记忆和神经可塑性的结果。在精神上,记忆是一种脑运动,也是一种精致的仪式行为,包括身体实践,戒断,冥想,戏剧,戏剧,公共规范等。它与外周不见了的认识论以及数学上的平行分布处理。对于基督教来说,记忆是启示,救赎和礼仪实践的核心。除了基督教之外,记忆仍然是一个神圣的禁忌,因为对于犹太人来说,Zekhirah(记住)是哈拉氏症(法律)义务,而穆斯林的主要职责是Dhikr(记住)由使徒传统建立了宣传(毫不屈服于圣灵)与圣灵圣灵(圣灵的唤起)之间的有机关系,使徒的传统确定,如果没有过去的神行为的最初回忆,就无法唤起圣灵。
摘要 - 报告了持续努力对定制数字化采样器的失真行为进行建模,以准确测量动态信号。这项工作是美国国家标准与技术研究所 (NIST) 正在进行的努力的一部分,旨在推动波形采样计量的最新发展。本文介绍了具有 -3-dB 6-GHz 带宽的采样器的分析误差模型。该模型源于对相平面中采样器误差行为的检查。该模型将信号幅度、一阶导数和二阶导数的每次采样估计值作为输入,其中导数与时间有关。该模型的解析形式由这些项中的多项式组成,这些多项式是从考虑数字化器输入电容的电压依赖性和先前研究的前代数字化器中的误差行为而选择的。在 1 GHz 时,当将模型生成的样本校正应用于波形时,总谐波失真可从 -32 dB 改善至 -46 dB。还考虑并校正了采样系统中的时间基失真的影响。在模型中加入二阶导数依赖性可通过对拟合波形进行精细的时间调整来改善模型与测量数据的拟合。