为涵盖可能的性能范围,我们开发了三种发动机模型:最有可能(衍生涡扇发动机)、最佳情况(全新涡扇发动机)和最坏情况(衍生涡喷发动机)。对于最有可能的情况,我们研究了基于 CFM56 的预计可用于 Aerion AS2 的发动机 (Fehrm, 2018)。在预期的 1.4 马赫飞行条件下,发动机的低压压缩机 (LPC) 压力比为 2,高压压缩机 (HPC) 压力比为 10,涡轮入口温度 (T4) 为 1650 K。为了使其适应 2.2 马赫的飞行,我们假设压力比受压缩机出口温度的限制,这是压缩机中材料温度限制的结果 (Fehrm, 2016)。这为我们提供了大约 7.5 的 HPC 压缩比。我们还假设涵道比为 3,与 Boom 所述的发动机计划一致。考虑到 2.2 马赫操作时产生的高冲压阻力,这可能是乐观的。
能源是每个国家可持续发展的重要参数。可再生能源是实现这一目标的主要途径之一。光伏 (PV) 发电厂是世界上大多数地区最受欢迎的可再生能源发电方法之一。光伏电池温度升高是已证实的弱点之一,会对其发电产生负面影响。为了降低温度对光伏电池的影响,已经提出了不同的方法。其中之一是使用相变材料 (PCM) 来防止光伏组件温度快速上升。PCM 吸收电池的部分温度,从而降低光伏温度。在 PV/T 领域提出了几种基于 PCM 的方法。本文的主要目的是介绍光伏组件的主要冷却方式,并回顾使用 PCM 冷却光伏组件的不同方法。对于每个部分,都提出了一些开发目的的建议。© 2020 期刊
缓慢的响应率和低分辨率是其他缺点。5另一方面,基于磷的发光的光学测量法可以更好地相对温度敏感性,较短的获取时间,空间分辨率等。6–8用于光学温度测量法的磷光体被称为热磷,它们具有依赖温度的发光参数,例如发射强度,衰减或上升时间,发射颜色和光谱变化。在这些方法中,基于荧光强度比(FIR)的温度传感可通过可忽略不计的漂移和自我引用来更好地传感。9–12关于FIR方法的大多数报告都集中在稀土离子的热耦合水平(TCLS)上。由于20 o d e o 2000 cm 1的较小能量隙引起的重叠发射限制了传感器的准确性和信号可区分性。13–16因此,基于非TCL的FIR引起了很大的关注。在这种情况下,涉及双重发射限制的声子辅助的能量转移有助于实现更好的相对温度灵敏度和信号可区分性。17,18
太阳(∼ 6,000 K)和外层空间(∼ 3 K)是地球人类两种重要的可再生热力资源。通过光热(PT)进行太阳热转换和通过辐射冷却(RC)获取外层空间的寒冷已经引起了人们的极大兴趣。然而,大多数 PT 和 RC 方法都是静态的和单功能的,只能在阳光下或黑暗下分别提供加热或冷却。在此,开发了一种光谱自适应吸收器/发射器(SSA/E),它具有强太阳吸收和可在大气窗口内(即 8 至 13 μ m)切换的发射率,用于 PT 和 RC 的动态组合,对应于从太阳持续有效地获取能量并将能量释放到宇宙。所制造的 SSA/E 不仅可以在阳光下加热到高于环境温度约 170°C,还可以冷却到低于环境温度 20°C,并且热建模可以捕捉 SSA/E 的高能量收集效率,从而实现新的技术能力。
高强度低合金(HSLA)钢已被广泛用作汽车的结构零件。由于需要减轻体重和抗腐烂的白色身体,因此镀锌HSLA钢的需求最高,高度为550MPa等级。在这项研究中,开发了具有550MPa屈服强度的镀锌HSLA钢。讨论了晶粒尺寸和降水对微结构和强度的影响以及镀锌冷条的锌涂层质量。结果表明,通过采用细粒度加强和降水加强,可以实现550MPa屈服强度和13%伸长的机械性能。可以通过控制冷滚动和退火过程来实现钢的理想微观结构,这导致晶粒尺寸为2〜5μm,沉淀物在矩阵中直径为20〜30nm。还表明,退火温度对微观结构和机械性能有重大影响,而冷滚动和缓慢冷却温度的降低比没有影响。此外,具有550MPA级的热浸镀锌HSLA钢具有良好的涂层质量。
超临界流体(SCF)可以在各种环境和工业过程中找到。它们表现出异常的热力学行为,该行为源于它们波动的异质微结构。以纳米空间和比索的时间分辨率在高温度和高压下表征这些流体的动力学非常具有挑战性。硬X射线射线激光器的出现使新型的多孔超快X射线散射技术(例如X射线光子相关光谱(XPC)和X射线泵X射线探针(XPXP))的发展能够开发出来。这些技术为在前所未有的时空分辨率下解决SCF中的超快微观行为提供了新的机会,从而揭示了其微结构的动力学。但是,利用这些功能需要定制的高压和高温样本系统,该系统经过优化,以最大程度地提高信号强度和寻址仪器特异性挑战,例如梁线组件中的漂移,X射线散射背景和多X射线射线束重叠。我们提出了一个与广泛的SCF兼容的压力单元,并具有内置的XPC和XPXP的光学访问,并讨论了压力池设计的关键方面,特别关注XPC的设计优化。
对对流层的对流层空气传播的流星数据报告(TAMDAR)在冰岛的Ke-pavík机场上进行了比较,以评估在观测和预测系统中实施TAMDAR数据的潜在利益,并评估Iceland actic of Icelancic ofelodic actee of of Icelanic oferogical oferogical oferolotic o o o o的潜在利益。尽管数据集相对较小,并且数据中的空间可变性很大,但得出的结论是,Tamdar在测量温度方面表现良好。辐射和tamdar的温度测量通常是良好的一致性。此外,结果表明Tamdar在评估风向方面做得很好。tamdar检测到相对湿度的变化,并且通常具有相对湿度预测。很难确定TAMDAR风速测量的质量,但是通常可以通过预测或观察到的空间变化在某种程度上解释由守则和TAMDAR测得的风速之间的差异。可以得出结论,将TAMDAR数据实施到IMO的观测值和预测系统中,将很好地补充传统的大气音声,以增加冰岛空域中大气测量的覆盖范围和频率。
在过去的二十年中,经颅磁刺激(TMS)已用于研究方案和神经疾病的临床治疗。在这项工作中,我们分析了经颅磁刺激设备的加热,目的是使用新颖的刺激线圈设计来减少它。设备的操作受刺激线圈过热的限制,因此在治疗过程中不断使用设备,并且设备的终生会受到影响。考虑使用同心电感器来划分电流的大小,分析的第一阶段包括研究电激发电路的响应。这是通过多物理分析补充的,磁场之间的耦合和两个不同的线圈几何形状之间的耦合,显示了生成的磁场的空间分布和周围刺激线圈周围空间中的温度上升。这项研究的主要贡献是使用有限元方法设计刺激线圈的设计,从而降低了设备的工作温度,考虑到实用的线圈几何形状。关键字:线圈,电路,有限元法,诱导电场,经颅磁刺激。
锂离子电池中内部短路(ISC)的抽象可靠且及时检测对于确保安全有效的操作很重要。本文通过考虑细胞不均匀性和传感器限制(即没有平行字符串中单个单元的独立电流传感器)来研究平行连接电池的ISC检测。要在电池字符串响应中表征与ISC相关的签名,首先确定了平行连接的电池电池的电热模型,该模型是明确捕获ISC的。通过分析从电热模型产生的数据,在传感器限制的约束下,将电池字符串中各个单元之间的表面温度分布确定为ISC检测的指标。然后,设计了卷积神经网络(CNN),以使用细胞表面温度和琴弦作为输入的总容量来估计ISC电阻。基于CNN的估计ISC电阻,将字符串归类为有故障或无故障,以指导电池的检查或更换。算法在信号噪声的存在下以准确性,错误警报率和丢失的检测率进行评估,从而验证了所提出方法的有效性和鲁棒性。
惯性传感器在导航系统中至关重要,但通常依赖于 GPS 网络。利用量子效应的新型惯性传感器有望在没有 GPS 的环境中(例如太空或水下)提供更好的运动绝对测量。在这项工作中,我们展示了如何使用环形玻色-爱因斯坦凝聚态 (BEC) 作为旋转传感器,方法是印记相 [1] 以产生低能声子驻波激发,然后观察激发的节点和波腹响应旋转的进动。我们观察到印记激发的高品质因数高达 Q = 27,当与相对较大的 100 μm 环直径相结合时,可实现比以前证明的更高的灵敏度 [2,3]。持续电流被印记到环中,模拟慢速旋转速度并展示该方案的测量效用。将实验结果与使用有限温度随机投影 Gross Pitaevskii 方程 (SPGPE) 的模拟结果进行了比较,揭示了主要的阻尼机制,并进一步展示了可以最小化阻尼的参数空间。