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免疫疗法前急性有氧运动和化学疗法输注对转移性非小细胞肺癌患者的影响：ERICA可行性试验方案
摘要 - 电动汽车被许多人视为未来的汽车，因为它们非常有效，没有产生当地污染，是沉默的，并且可用于电网操作员的电源调节。为了能够估计电动汽车的性能，拥有适当的模型非常重要。电动汽车模型非常复杂，因为它包含许多不同的组件。每个组件需要正确建模，以防止错误的结论。每个组件的设计或额定值是一个困难的任务，因为一个组件的参数影响了另一个组件的功率水平。因此，将一个组件评为不适当的风险，这可能会使车辆不必要的昂贵或不可能。在本文中，提出了电动汽车的新设计模型。此模型基于Modelica与ModelCenter的组合。Modelica已用于模拟和模拟电动汽车，并且使用ModelCenter用于优化设计变量。该模型确保完成了与驾驶距离和加速有关的要求。
基于模型的系统工程中的关键参数管理
该软件环境支持实施基于不确定性的多学科优化。非支配排序遗传算法 NSGA-II 强调了性能优化和成本降低之间的权衡及其对优化设计的影响。基于可靠性的约束减少了解决方案空间，并通过将帕累托前沿从最佳目标值移开来影响飞机的最终设计。ModelCenter 提供了有效的工具来应对不确定性下优化的高复杂性。虽然虚拟机上的并行模拟提高了计算性能，但 DOE 筛选可以通过消除不相关的输入来减少设计空间。将多目标转换为单目标函数将对最优的搜索集中在全局帕累托前沿的一部分上，并显著缩短了计算时间。但是，此解决方案需要在目标之间建立层次结构，从而留下了非支配设计解决方案。
基于模型的系统工程中的关键参数管理
软件环境支持实施基于不确定性的多学科优化。非支配排序遗传算法 NSGA-II 强调了性能优化和成本降低之间的权衡及其对最佳设计的影响。基于可靠性的约束减少了解决方案空间，并通过将帕累托前沿移离最佳目标值来影响飞机的最终设计。ModelCenter 提供了有效的工具来应对不确定性下优化的高复杂性。虽然虚拟机上的并行模拟提高了计算性能，但 DOE 筛选可以通过消除不相关的输入来减少设计空间。将多目标转换为单目标函数将寻找最优解的重点放在全局帕累托前沿的一部分上，并大大缩短了计算时间。然而，这种解决方案需要在目标之间建立一个层次结构，因此留下了非支配设计解决方案。