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利用飞轮储能技术优化风力发电场
由于风电场发电具有间歇性，发电量经常超过或未达到场地的出口限额。超过出口限额的多余发电量将被视为违规，并可能导致当地电网运营商罚款。超过出口限额的多余能源可用于补充发电量较低的时期，从而平滑风电场的产出，并提高场地的总产出。飞轮能够承受高循环率，因此非常适合在此情况下充当能量储存器。本文利用真实数据模拟与飞轮储能系统 (FESS) 协同运行的风电场，并评估不同储能容量的有效性。c ⃝ 2020 由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ )。
能量优化模型，用于未来土耳其住宅电力客户的自给自足
摘要：本文利用了典型的土耳其自助生活空间的两阶段需求响应能源管理算法。提议的能源管理模型通过根据使用静态使用时间安排在家中的富裕负载和储能系统来提供额外的收益，以实现自我耐高率的目标。在自助力，经济增长和投资表现的范围内评估了负载调度和电池优化的影响。根据结果，提议的两阶段结构在单块场景中提供了9.5％的净储蓄增加，并且在设计中使用三个电池上升至14％。另一方面，当我们通过投资回报率（ROI）计算检查能源管理方案时，我们看到，由于电池成本的增加，单电池系统的ROI高于两个或三个电池系统。此外，在拟议的家庭能源管理系统（HEMS）模型中，ROI值无需优化而无需优化的13.9％。可以从此计算中可以看出，电池的智能管理和富裕载荷可增长10％的ROI值。
信息瓶颈作为SSVEP- ...
在这项研究中，提出了信息瓶颈方法作为稳态视觉诱发电位（SSVEP）基于脑部计算机界面（BCI）的优化方法。信息瓶颈是一种信息理论优化方法，可在保留有意义的信息和压缩之间解决问题。它在机器学习中的主要实际应用是表示学习或特征提取。在这项研究中，我们使用信息瓶颈来为BCI找到最佳的分类规则。这是信息瓶颈的新颖应用。此方法特别适合BCIS，因为信息瓶颈优化了BCI传输的信息量。稳态视觉诱发的基于潜在的BCI经常使用非常简单的规则进行分类，例如选择与最大特征值相对应的类。我们称此分类为Arg Max分类器。这种方法不太可能是最佳的，在这项研究中，我们提出了一种专门设计的分类方法，以优化BCIS的性能度量。这种方法比标准机器学习方法具有优势，该方法旨在优化不同的措施。在两个实验的两个公开可用数据集上测试了所提出的算法的性能。我们使用标准功率频谱密度分析（PSDA）和规范相关分析（CCA）在一个数据集上的特征提取方法，并表明当前方法的表现优于该数据集的大多数相关研究。在第二个数据集上，我们使用与任务相关的组件分析（TRCA）方法，并证明所提出的方法在使用少量类时，根据信息传输率，标准ARG最大分类规则优于标准ARG最大分类规则。据我们所知，这是在基于SSVEP的BCI的背景下使用信息瓶颈的第一次。 该方法是独一无二的，从某种意义上说，优化是在分类函数的整个空间中进行的。 它有可能提高BCIS的性能，并使校准不同受试者的系统更容易。据我们所知，这是在基于SSVEP的BCI的背景下使用信息瓶颈的第一次。该方法是独一无二的，从某种意义上说，优化是在分类函数的整个空间中进行的。它有可能提高BCIS的性能，并使校准不同受试者的系统更容易。
带有地下能量存储的新的太阳能辅助热泵系统：建模和优化
摘要：这项工作的目标是：（a）提出一个基于地下储能的新系统，（b）开发系统的数学模型，以及（c）以优化系统的能量性能。该系统包括带冷却的光伏热杂交太阳能电池板（PVT）面板，撤离的太阳能收集器和水到水热泵。此外，放置在地下的储罐可用于存储PVT面板冷却的废热。太阳能收集器产生的热能用于家庭热水制备和热能储能。PVT面板和太阳能收集器都配有一个阳光跟踪系统，以达到最高的太阳能增益。优化所提出的系统可以在加热期内实现最高的可再生能源（RES）共享。由于最终的优化问题是非线性的，因此基于经典的梯度优化算法提供了不满意的解决方案。作为替代方案，考虑了三种启发式全局优化方法：遗传算法（GA），粒子群优化（PSO）算法和Jaya算法。表明，Jaya算法的表现优于GA和PSO方法。最明显的结果是，使用由两个储罐组成的地下储能单元覆盖了93％的热能。
饮食能量水平对压力肉鸡的性能，血浆参数和中央AMPK水平的影响
摘要本文研究了使用大量的气候数据来提出可再生发电资产的问题，同时考虑其时空互补性。该问题是作为组合优化问题，选择预先规定的站点数量，以确保他们相对于预先规定的参考生产水平所经历的同时低电力生产事件的数量。表明，所得模型与下区域优化密切相关，可以解释为概括众所周知的最大覆盖率概率。，包括基于贪婪的，局部搜索和基于放松的启发式方法以及这些算法的组合。由一个现实的案例研究启发出来，该案例研究的实用性是由欧洲陆上风力发电厂的问题启发的，导致了一万多个候选地点和十年的小时采样气象数据的实例。针对最先进的混合组编程求解器进行基准测试所提出的解决方案方法，并发现几种算法以计算成本的一小部分生产更好的解决方案。还研究了模型提供的解决方案的物理性质，并且发现所有部署模式都无法始终始终提供电力需求的持续份额。最后，交叉验证分析表明，除边缘情况外，该模型可以成功，可靠地识别部署模式，这些模式在以前看不见的气候数据上表现出色，从少量天气年份中的历史数据中表现出色。
优化
由于全球人口增长和城市化趋势，高层建筑优化变得越来越重要。先前的研究已经证明了高层建筑优化的潜力，但一直专注于将单个楼层的参数用于整个设计；因此，没有考虑到与密集环境影响相关的差异。本研究的第 1 部分介绍了多区域优化 (MUZO) 方法和代理模型 (SM)，它们为整个建筑设计提供了快速准确的预测；因此，SM 可用于优化过程。由于设计过程中涉及大量参数，优化任务仍然具有挑战性。本文介绍了 MUZO 如何使用三种带有自适应惩罚函数的算法来应对大量参数以优化高层建筑的整个设计。使用设置和第 1 部分中开发的 SM，考虑了四网格和斜网格遮阳装置、玻璃类型和建筑形状参数的两种设计方案。MUZO 方法的优化部分报告了空间日光自主性和年度日照量的令人满意的结果，在 20 个优化问题中的 19 个中满足了能源与环境设计领导力标准。为了验证该方法的影响，将优化设计分别与 8748 个和 5832 个典型的四网格和斜网格场景进行了比较，所有楼层均使用相同的设计参数。研究结果表明，MUZO 方法在人口密集的城市地区高层建筑的优化方面提供了显着的改进。
设计和制造
项目背景：纤维增强聚合物（FRP）复合层压板正在迅速替换各个领域的传统金属结构组件，尤其是在航空航天行业中，轻度重量已成为最重要的设计优先事项之一。先进的FRP复合材料，表现出最高特异性的刚度和强度，是满足这种严重需求的理想候选者。这解释了最新的商业和军用飞机如何涉及大量的复合材料作为结构重量的一部分，并且自从出现第一台高级FRP复合材料以来，这才一直在不断增加。尽管其出色的设计多功能性，尤其是在上色设计方面，但自1960年代以来，上式选择和配置的原理几乎没有改变，那里的四边形层压板是由四个主要层角组成的四轴层压板，即，0，90，90，90，+45，以及-45，以及-45，甚至是广泛使用的）（甚至是综合的）。这种方法主要基于所谓的“ 10％规则”，通常导致过度保守的设计具有相对较厚的重复单元或“ sublaminate”。次优的设计因此，不仅不足以使碳纤维复合材料的真实潜力不足，而且使它们成本高昂，难以制造和维修。过去几年在综合设计领域，特别是层压层建筑中见证了令人难以置信的有希望的进步，其中已介绍了许多针对特定应用程序量身定制的高级上篮优化方法。原型将以比较方式制造和测试以进行实验验证。与包括精神航空系统（贝尔法斯特）和柯林斯航空英国（Collins Aerospace UK）在内的领先航空航天OEM的密切合作，监督团队已经建立了基于Tsai教授团队的最新发现，他们的基础是新的综合设计方法论，他们曾善良地支持材料筛选和预付结构分析，这些项目友好地支持了材料的结构分析。团队的当前重点是通过制造和表征优化的上篮设计进一步发展基于不变的设计概念。项目描述：拟议的项目旨在采用一系列新颖的上篮优化方法，包括基于不变的方法和所谓的“双/双人双”替代方案，以根据给定的结构要求提供最佳最佳层压板配置。根据现实生活中的航空航天应用，考虑到特定的负载方案，对现有的传统设计进行了优化。这包括一系列机械和损伤特性的表征。成功的候选人将有机会与该项目的行业合作伙伴Spirit Aerosystems参与讨论设计思想的行业合作伙伴。这将在工厂场所进行制造和测试优化的复合层压板。
神经网络的方差稳定优化
摘要 — 提出了一种基于测量变化特性和稳定性的神经网络训练新框架。该框架具有许多有用的属性，可以最大限度地利用数据，并以原则性的方式帮助解释结果。这是通过方差稳定和随后的标准化步骤实现的。该方法是一种通用方法，可用于任何有重复性数据的情况。以这种方式进行标准化可以量化拟合优度，并从统计角度解释测量数据。我们展示了该框架在先进制造数据分析中的实用性。索引词 — 方差稳定、神经网络、多层感知器、简化卡方、自由度卡方、金属增材制造在本文中，采用神经网络作为广义回归量，研究金属增材制造 (AM) 工艺参数与 IN718 超级合金的熔池几何特性之间的关系。本文以用例的形式介绍了增材制造数据的分析，但框架本身是通用的，可用于任何有可重复性数据的方法。增材制造是一种逐层构建组件的 3D 打印工艺；熔池是熔融原料和基材的体积。了解材料与熔池之间的潜在物理原理和关系是工艺优化的关键，然而现场测量的机会有限，因此缺乏对基本工艺的理解。使用神经网络分析先进制造工艺数据特别困难，因为收集高质量数据成本高、流程复杂且需要精心规划。这通常会导致数据集样本数量较少 [1]、[2]，需要系统的方法来帮助进行可靠的解释。
结构化药物审查和药物优化
（患者意见、客观证据；参见上文的共同决策）？长期疾病是否得到良好控制？治疗中是否应该添加任何东西？在临床上适当的情况下，提供此规范的临床医生还应考虑抗菌素耐药性 (AMR) 和低碳替代品。在 SMR 期间，临床医生应调查患者是否经历过重复开具抗菌药物。如果有，临床医生应与患者及其全科医生一起审查开具这种处方的原因，以辨别替代疗法，以及对患者进行有关细菌感染和病毒感染之间差异的潜在教育，