XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemParameter
通过高级参数变化在DFB腔中优化光学性能
摘要 - 本文使用传输矩阵方法对分布式反馈（DFB）腔模型进行了深入研究，以优化光子应用中的光学性能。分析了各种参数，包括有效的折射率，光栅长度和空腔长度，以观察它们对DFB腔的反射率和透射率的影响。数值模拟，以建模光与腔内周期性变化的相互作用。结果显示最佳配置，可以增强DFB腔中的波长选择性。这项研究有助于设计有效的光子设备，特别是在激光器和光学滤镜中。模拟为指导高性能DFB激光器的发展提供了重要的见解。
分析聚氨酯泡沫加工参数影响：当前状态和透视
摘要。如今，由于其在机械和热性能方面的许多优势，聚氨酯（PU）泡沫在许多应用中成功替换了各种工程材料。在各种应用中，必须根据用户要求将PU FOAM形成各种三维模型，通过使用CAM软件和CNC铣削加工来制造产品。因此，根据材料和切割工具的性质和特征，在铣削加工过程中选择切割参数是必不可少的，并且显着影响了产生的PU泡沫产品的几何结构和表面粗糙度。根据对本文的审查，必须适当考虑几个加工参数，包括主轴旋转速度，切割深度，切割工具选择和进料速度。振动将随着主轴旋转速度的增加而增加，这带来了切割工具，但会带来更好的表面质量。可以通过选择适当的切割深度并产生低表面粗糙度值来实现连续的芯片形成。选择与材料特征相匹配的合适切割工具和几何形状可以减少加工过程中物质损害的风险，从而降低表面粗糙度值。最后，较低的切割率将使表面粗糙度最小化，但会增加尖端磨损的风险。
左心室射血分数作为主要心力衰竭表型参数
LVEF 有局限性。4 随着对 HF 综合征复杂性的认识不断提高，以及表征 HF 的临床、生物标志物、影像学、侵入性血流动力学和综合评分以及大数据分析工具的改进，LVEF 越来越被认为过于原始。但 LVEF 的批评者在任何情况下都没有提供 LVEF 的有效替代方案。数十年来 HF 治疗的进展仍然基于以 LVEF 降低为主要纳入标准的研究。因此，从这个角度来看，正如其他人最近所做的那样，7 我们提供了一个务实的理由，说明为什么使用超声心动图测量 LVEF 并将 HF 归类为射血分数降低的 HF（HFrEF，LVEF ≤ 40%）；射血分数轻度降低的 HF（HFmrEF，LVEF 4 1 –49%）和射血分数保留的 HF（HFpEF，LVEF ≥ 50%）2 仍然是评估疑似或明显 HF 患者的主要临床工具，直到出现更好的可操作的替代方案（图 1）。
基于贝叶斯混合效应模型的多响应鲁棒参数设计
在可盖实验的鲁棒参数设计中，每个块内响应观测值的相关性和模型参数不确定性通常会影响获得理想的工作条件。在本文中，建议基于贝叶斯混合回归的多响应表面建模和优化方法来解决上述问题。首先，混合效应模型被合并到贝叶斯框架中，并使用贝叶斯定理得出模型参数的后验分布。其次，使用混合蒙特卡洛算法来计算模型参数。第三，构建满足规范的预期质量损失函数是为了减少异常值对优化结果的影响，并且通过混合遗传算法获得了最佳因素设置。此外，后验概率用于评估优化结果的符合性。最后，使用添加剂制造过程的模拟研究和现实世界示例来说明该方法的生存能力。与当前技术相比，所提出的方法可以减少模型不确定性对建模和优化结果的影响，从而导致更合适和强大的优化结果。
通过量子系统参数估计增强随机过程分析
摘要 本文从所有可能的角度研究了向量空间中的线性伊藤随机微分方程。在这种情况下，势向量描述了作用于量子系统的经典噪声的大小。该向量势可以表示为其参数的线性函数，其中厄米算子作为其系数，因为其参数被假定为未知的。对于二阶扰动，可以借助势扰动参数确定幺正演化算子。至于第二项，它写成关于布朗运动的双迭代随机积分，而第一项写成伊藤随机积分。在控制量子系统时，来自环境的噪声可能是一个主要障碍；这种技术可以提供帮助。通过学习检测和调节噪声，提高计算机等量子技术的可靠性和实用性。如果势的参数受到噪声的影响，那么它们的可靠性就会降低。我们重点关注特殊情况，即势能是这些参数的线性函数，以厄米算子为系数。为了找到达到 O ( ǫ ) 的幺正演化算子，我们可以将 O ( ǫ ) 项写为关于布朗运动的伊藤随机积分，将 O ( ǫ 2 ) 项写为关于布朗运动的双迭代随机积分。
添加性制造的TI-6AL-4V
A.F Jankowski，Sandia国家实验室，P.O。 Box 969，Livermore，CA 94551-0969添加剂制造过程产生的TI-6AL-4V的机械行为是A.F Jankowski，Sandia国家实验室，P.O。Box 969，Livermore，CA 94551-0969添加剂制造过程产生的TI-6AL-4V的机械行为是Box 969，Livermore，CA 94551-0969添加剂制造过程产生的TI-6AL-4V的机械行为是
空间核反应堆热管瞬态集总参数分析
3. 验证结果与讨论利用洛斯阿拉莫斯国家实验室 (LANL) 使用钠热管的实验 [10] 研究了本方法的可行性。LANL 建造并测试了不锈钢钠热管模块，以用于空间核反应堆的热工水力模拟。图 2 显示了带有四个筒式加热器的热管模块的剖面图。表 I 提供了热管的主要尺寸。环形灯芯由 304L 不锈钢丝网制成。灯芯由一个 100 目丝网的支撑层、三个 400 目丝网的毛细管泵送层和两个 60 目丝网的液体流动层组成。有效孔隙半径测试验证了灯芯的孔隙半径小于 47 微米。
对电化学电池和液体金属电池（LMB）参数开发的综述
摘要：液体金属电池（LMB）技术是一个由不同的经济和政治氛围所生的新研究领域，能够解决缺乏电力储能替代方案的社会的缺陷。美国政府已开始在其顶级工业和国家实验室资助学术研究工作。这是为了开发液态金属电池电池来存储解决方案。在冷战争取科学优势的战斗中，这项研究受到鼓励。密集研究随后朝着高能充电电池倾斜，该电池对汽车和其他应用更好。对电化学可充电全液体储能电池的发展进行了深入的研究。最近对各种应用的绿色能源转移和存储要求，范围从小规模到大型电源存储，增加了储能的进步和探索。通过锂离子电池，钠离子电池和液体金属电池的开发，已经满足了高能密度，低成本和广泛的能源存储的标准。这项研究的目的是确定液态金属电池技术可以提供研究概念，从而为LMB开发提供了可能利用的电极金属的预测。因此，在这项研究结束时，发现LI // CD-SB组合的参数估计对于LI //////////dd-bi，li-Bi和li-cd成分而言最可行。LMB参数估计的独特组成部分将为LMB开发带来更好的结果。
参数自适应非模型的状态估计结合了注意机制和LSTM
如今，状态估计被广泛用于诸如自动驾驶和无人机导航之类的领域。但是，在实际应用中，很难获得准确的目标运动模型和噪声协方差。这导致传统卡尔曼过滤器的估计准确性降低。为了解决此问题，本文提出了一种基于注意参数学习模块的自适应模型免费状态估计方法。此方法将变形金刚的编码器与长期短期内存网络（LSTM）结合在一起，并通过offline学习测量数据获得了系统的操作特性，而无需对系统动力学和测量特性进行建模。此外，根据注意力学习模块的输出，期望最大化（EM）算法用于估计在线系统模型参数，并使用KalmanFureter来获得状态估计。使用GPS轨迹路径数据集验证了本文，实验结果表明，所提出的参数自适应模型自由状态估计方法的估计精度比其他模型具有更好的估计精度，从而提供了一种使用深度学习网络进行状态估计的有效方法。
一般状态空间模型参数估计的序贯蒙特卡罗方法概述
扩展卡尔曼滤波器或高斯和滤波器等近似方案可能不可靠，而确定性积分方法难以实现。SMC 方法，也称为粒子方法，是一类基于顺序模拟的算法，用于近似感兴趣的后验分布。它们之所以广受欢迎，是因为它们易于实现，适合并行实现，更重要的是，已在多种环境中证明能比刚才提到的标准替代方案产生更准确的估计 [14, 17, 35]。本文的主要目的是讨论参数 θ 未知且需要以在线或离线方式从数据中估计的情况。我们假设观测值由参数值为 θ ∗ 的未知“真实”模型生成，即 X n | ( X n − 1 = xn − 1 ) ∼ f θ ∗ ( ·| xn − 1 ) 和 Y n | ( X n = xn ) ∼ g θ ∗ ( ·| xn )。静态参数估计问题在过去几年中引起了广泛关注，并且已提出许多 SMC 技术来解决该问题。在这篇评论中，我们试图深入了解这项任务的难度，并全面概述该主题的文献。我们将介绍每种方法的主要特点并评论它们的优缺点。但是，我们不会尝试讨论具体实现的复杂性。为此，我们请读者参阅原始参考文献。我们选择将这些方法大致分为以下几类：