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国家运输安全委员会航空事故最终报告...
事故飞机的左主起落架 (LMLG) 外筒自上次大修以来已运行了大约 8 年半，空气加注阀孔中可能存在杂散镀镍。镀镍是维持外起落架筒内径公差的允许程序，但不允许在空气加注阀孔中使用镀层。文献和测试研究表明，镀镍厚度为 0.008 英寸会导致应力系数增加 35%。在 LMLG 使用寿命的某个时刻，会发生一次负载事件，导致空气填充阀孔附近的材料压缩屈服，从而产生残余拉伸应力。在正常运行期间，空气填充阀孔中的应力水平可能在设计范围内，但由于镍引起的残余应力和应力强度因子的增加，这些应力水平增加到足以在空气填充阀孔的每一侧引发和发展疲劳裂纹的水平。通过开发有限元模型 (FEM) 检查空气填充阀孔处的应力，该模型通过从装有仪表的在役 Fedex MD-10 飞机收集的数据进行验证。在役数据和 FEM 表明，在所有条件下，空气填充阀孔中的应力都远高于外筒设计中的预期。对在役结果进行疲劳分析并使用镀镍系数得出
通过科学和物理知识的机器学习降低模型来加速数值模拟
○ITHACA，实时高级计算应用程序，是整合已经建立了良好的CSE/CFD开源软件○RBNICS作为新手ROM用户（培训）的教育计划（FEM）。○ Argos A dvanced R educed order modellin G O nline computational web server for parametric S ystems ○ PINA a deep learning library to solve differential equations ○ EzyRB data-driven model order reduction for parametrized problems ○ PyDMD a Python package designed for Dynamic Mode Decomposition ( in collaboration with University of Texas, CERN, and University of Washington)
第三部分和MPHIL学生Michaelmas 2024
环境建模的基本原理（FEM）M。W. 10am大气，海洋，Cryosphere Dynamics（CAO）M。W. F. 9am实验室和数值方法（LNM）第1周仅F. F. 11 AM 2至8周2-8周至10am环境数据获取与分析（EDAA）周（EDAA）第1周。介绍和讲座9-12，第2-5周第2周和第5周二。现场工作第3和6周星期二数据分析9-11，数据分析2-5周第4周和7 TEUS数据分析9-12，演示文稿2-3周8 TUE TUED BEAD UP WORK 9-12，讲座2-4
通过有效实现CSI-FEM算法
对在医疗领域的微波成像（MWI）的潜在用途（主要是由于其便携性，低成本，安全使用非电源辐射和非侵入性）的兴趣越来越大。它已被应用，例如用于乳腺癌诊断[1]和脑冲程检测[2]，[3]。MWI工作原理是在微波频率下健康组织与受影响的组织之间存在介电对比度。为了解决结果不良问题，可以使用对比度倒置（CSI）方法定量重建感兴趣域（DOI）中的介电特性[4]。CSI是一种基于优化的算法，可最大程度地降低对比度和对比源变量中特殊形成的功能。在这里，CSI算法与有限元方法（FEM）求解器[5]结合起作用，该方法将整个体积分散使用，不合理且不均匀。这使我们能够建模完整的天线几何形状，包括合成环境中的同轴饲料端口[6]，从而导致更现实的模拟场景。它还允许我们在反转模型中包含一个不均匀的数值背景（类似于[7]，[8]中描述的过程）。尽管场数使用线性边缘元件，但最初使用脉冲基函数来表达FEMCSI的对比度和对比度的脉冲函数[9]，[10]。在这里，目的是提出一种使用磁场的基础函数获得的替代离散化，也用于对比源变量。对于简化的方案，在[11]中报告了初步结果，其中标准实施[12]与提议的
拓扑优化增材制造 SS316L 部件的实验验证和微观结构表征
a 威斯康星大学麦迪逊分校机械工程系，美国威斯康星州麦迪逊 53706 b 威斯康星大学麦迪逊分校材料科学与工程系，美国威斯康星州麦迪逊 53706 c 威斯康星大学麦迪逊分校格兰杰工程研究所，美国威斯康星州麦迪逊 53706 ⸸ 通讯作者 摘要 拓扑优化 (TO) 与增材制造 (AM) 的结合有可能彻底改变现代设计和制造。然而，制造优化设计的实例很少，而经过实验测试的设计实例就更少了。缺乏验证再加上 AM 工艺对材料性能的影响，使我们对工艺-微观结构-性能关系的理解存在差距，而这对于开发整体设计优化框架至关重要。在这项工作中，使用定向能量沉积 (DED) 和选择性激光熔化 (SLM) 方法对功能设计进行了拓扑优化和制造。这是首次在 TO 背景下直接比较这些 AM 方法。在单轴位移控制拉伸载荷下，研究了 SS316L 和优化部件在制造和热处理条件下的机械性能，并与有限元建模 (FEM) 预测进行了比较。优化样品在试件中提供了压缩和拉伸载荷区域。实验结果表明 FEM 预测较为保守。微观结构分析表明，这种差异是由于增材制造过程中形成的细化微观结构，可增强高应力区域的材料强度。此外，由于晶粒尺寸更细化和位错结构更密集，SLM 样品表现出比 DED 样品更高的屈服强度。TO 结果对 AM 方法、后处理条件和机械性能差异很敏感。因此，通过结合微观结构特征来考虑制造部件中的局部微观结构变化，可以最好地优化用于 AM 框架的 TO。
基于隧道施工对建筑物损坏的预测 - Pure
隧道施工引起的建筑物损坏评估是一个复杂的土壤-结构相互作用 (SSI) 问题，受土壤和结构的众多几何和材料参数的影响，具有强烈的非线性行为特征。目前，人们倾向于使用机器学习 (ML) 开发数据驱动模型来捕捉这种复杂行为。鉴于真实数据（通常来自特定案例研究）的稀缺性，许多研究人员已转向通过复杂且经过验证的数值模型（如有限元法 (FEM)）创建大量合成数据集。然而，这些数据集的开发和高级 ML 算法的训练带来了重大挑战。带来了重大挑战。仅依赖案例研究得出的参数域和范围可能会导致数据分布不平衡，从而导致模型在人口较少的地区表现不佳。在本文中，我们介绍了一种通过迭代过程设计最佳高置信度数据集的策略。这个过程从系统的文献综述开始，以确定参数、它们的范围和依赖关系对 SSI 引起的建筑物损坏的重要性。从数百次 FEM 模拟开始，我们生成初始数据集，并通过敏感性分析 (SA) 研究、统计建模和在统计显著区域重新采样来评估其质量和影响。通过这种评估，我们可以改进模型的输入空间，寻找缓解输出分布不平衡的方案。重复该过程，直到数据集达到训练元模型的令人满意的平衡，从而有效地最大限度地减少偏差。我们的研究结果突出了这种方法在确定最佳和可行输入空间方面的成功，从而显著减少了输出特征的不平衡分布。这种方法不仅在我们的研究中被证明是有效的，而且还提供了一种通用的方法，可以适用于旨在生成高质量合成数据集的其他学科。
“高级飞机系统的实用项目 /⑧下一代电力促销... < / div>
AFRP ARAMID纤维增强塑料一种基于Tri的化合物，具有钙钛矿结构，例如Bazro 3，Basno 3和Bahfo 3，短BAMO 3（M：METAR）化合物的芳香纤维纤维增强塑料的化合物。通过将这些BMO相掺入Rebco层作为杂质（人造固定中心），可以比平常获得更高的磁场特性。在PLD方法的情况下，RebCO和BMO相可以合作生长，通过沉积已提前与BMO掺杂的固体目标，并在RebCO层中形成了纳米棒形BMO相。顺便说一句，通过更改掺杂量和膜形成过程条件，可以在一定程度上更改BMO的形状和密度。 CFRP一种FRP，代表碳纤维增强塑料。 FRP是一种结合两种或多种材料的复合材料，通过将塑料（树脂）作为基础材料并将纤维添加为增强材料，可以将塑料的轻质和高成型自由结合起来，以及纤维的高刚度和强度特性。在FRP中，添加为加固材料的碳纤维称为CFRP。 FEM分析有限元法（FEM）分析。将连续对象分为有限的“元素”，使用简单的数学模型近似于每个元素的属性，并形成同时分析整体行为的方法。 FFD的电线面对面双堆叠的缩写。两条基于RE的超导电线的超导侧与焊料或类似相连。即使一根电线杆缺陷，电流也可以通过稳定层传递到另一根钢丝杆，从而增加了基于RE的超导线的产率。此外，应力中心是两条电线的中心，这使得具有高弯曲强度。 GFRP玻璃纤维增强塑料
IPS数据表IPS数据表
Piera IPS是一种基于读数的光子计数高度敏感的光电颗粒传感器。利用Piera的PCIC作为核心处理器，IPS紧凑，可以消耗低功率，同时可以快速获取和读数，并根据大小对微粒进行分类。IPS具有针对各种应用程序的可调节灵敏度控制。使用最先进的独特尺寸和计数算法来识别不同的颗粒，IPS适用于真正的实时精确空气寄生物质物质监测和粒度分布分析。通过Piera自动校准（Pascal）系统，将每个IPS校准为EPA批准的FEM参考仪器Grimm EDM180。可以在此处找到指定的参考和等效方法的列表，pg。68。
结合数值模拟、人工智能和智能采样算法建立替代模型并计算城市隧道失效概率
摘要：当需要用概率方法评估城市隧道与邻近结构的相互作用时，计算能力是数值模型面临的重要挑战。因此，即使样本数量较少，智能采样算法也可以成为获得结果领域更好知识的盟友。无论如何，当采样有限时，风险评估也会受到限制。在这种情况下，人工智能 (AI) 可以通过插入结果并快速生成更大的样本来填补风险分析中的一个重要空白。人工智能算法的目标是找到一个近似函数（也称为替代模型），该函数可以重现原始数值模拟行为并且可以更快地进行评估。该函数是通过在智能采样技术获得的特殊点执行多次模拟来构建的。本文使用了一个假设案例来验证方法建议。它涉及一条深度约为三倍直径的隧道的连续挖掘，与一座七层楼的建筑物相互作用。首先，对三维数值模型 (FEM) 进行确定性求解，然后对其域和网格进行细化。之后，从 FEM 软件中以数值方式获得另外 170 个解决方案，并对所涉及的随机变量进行策略性抽样。接下来，基于 31 种人工智能技术，评估哪些变量对于预测周围建筑物地基元件的垂直位移量级最重要。然后，一旦选出了最重要的变量，就再次对 31 种人工智能技术进行训练和测试，以确定 R 平方最小的技术。最后，使用这种最佳拟合算法，可以使用大量样本（大小约为 10 7 ）来计算失败的概率。这些样本用于说明简单蒙特卡罗抽样 (MC) 和拉丁超立方抽样 (LHS) 的收敛性。本文的主要贡献是方法论上的；因此，该新程序可以汇总到与隧道相关问题相关的最先进的风险评估方法中。
在Stt -Mram中建模热效应-IUE
我们采用随机Landau – lifschitz – Gilbert（SLLG）方程来探索对自旋转移扭矩磁磁磁性随机访问记忆（STT-MRAM）中切换的热效应。开关时间的分布取决于有限元方法（FEM）实现中用于离散化的网格，我们在热场计算中引入了有效的温度缩放，以减少对元素大小的切换时间分布依赖性。此外，我们在不同温度下研究了STT-MRAM的开关统计数据，并表明切换时间分布的平均值较低，但在较高的工作温度下，切换时间较长。结果，在升高温度下，具有固定电压脉冲持续时间的STT-MRAM切换变得更容易出错。