XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemReynolds
建筑物下洗风洞建模
AGL 地面以上高度 (m) A 校准常数 (-) B 校准常数 (-) B o 浮力比 (-) C 浓度 (ppm 或 μg/m 3 ) C o 示踪气体源强度 (ppm 或 μg/m 3 ) C max 最大测量浓度 (ppm 或 μg/m 3 ) C s 校准气体浓度 (ppm 或 μg/m 3 ) 全量程采样时间的浓度估计，t s (μg/m 3 ) C k 风洞采样时间的浓度估计，t k (μg/m 3 ) Δ 差分算子 (-) Δθ 位温差 (K) δ 边界层高度 (m) d 烟囱直径 (m) E 电压输出 (伏) Fr 弗劳德数 (-) g 重力加速度 (m/s 2 ) h 烟囱高度高于屋顶水平 (m) H 烟囱高于当地坡度的高度 (m) H t 地形高度 (m) H b 建筑物高度 (m) I s 气相色谱仪对校准气体的响应 (伏特) I bg 气相色谱仪对背景的响应 (伏特) k 冯·卡门常数 (-) L 长度尺度 (m) λ 密度比 (-) M o 动量比 (-) n 校准常数，幂律指数 (-) v 运动粘度 (m 2 /s) m 排放率 (g/s) ρ a 环境空气密度 (kg/m 3 ) ρ s 烟囱气体流出物密度 (kg/m 3 ) R 速度比 (-) R i 理查森数 (-) Re b 建筑物雷诺数 (-) Re k 粗糙度雷诺数 (-) Re s 流出物雷诺数 (-)
第 4 章 使用... 进行风力涡轮机实验测试
未来的风力涡轮机设计必须包括风洞测试，以产生用于设计的高质量实验数据。这些实验数据（包括翼型和整体系统性能）可用于验证和改进风力涡轮机叶片和系统的设计。目前，风力涡轮机的实验测试很少，大部分空气动力学设计都是使用 PROFIL 和 XFOIL 等计算工具完成的。计算流体动力学 (CFD) 预测正在改进，将成为风力涡轮机叶片设计的杰出工具；但是；这些代码不够稳健，无法预测低雷诺数下的性能。风力涡轮机的 CFD 代码几乎没有经过实验室验证，尤其是低雷诺数的 CFD 代码。通常，风力涡轮机都是按全尺寸设计和制造的。因为风洞测试通常是在现场测试，以与设计预测进行比较。然而，现场测试也可能是一个非常昂贵的过程。本章将重点介绍对风力涡轮机叶片进行实验测试的必要性，以确定在典型雷诺数下运行的翼型升力和阻力数据，以及对风力涡轮机系统（叶片和发电机）进行测试以确定整体风力涡轮机性能。这种类型的测试应该在建造全尺寸机器之前完成，因为通过风洞测试可以达到更好的设计。叶片元素动量理论 (BEMT) 通常用于小型风力涡轮机的设计，这种设计方法在很大程度上取决于精确的翼型数据的使用。因此，对于小型风力涡轮机，在适当的雷诺数下获取的高质量实验翼型数据对于准确设计和预测发电量是必不可少的。所呈现的数据适用于风洞
— 工业流量测量基础与实践 - ABB
1 流量和总流量测量物理学简介 13 1.1 测量变量. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ................. ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 1.2.6 通道液压.................... ...
NESC 传感器与仪器仪表学科概述
Singh Upendra LaRC - 团队负责人 Gaskin Jessica MSFC - TDT 副手 NASA Biagi Chris KSC Edwards William (Chris) LaRC Haw Magnus ARC Humphreys William (Tony) LaRC Hunter Gary GRC Li Jing ARC Conaty Carmel GSFC Santos Jose ARC Refaat Tamer LaRC Stahl H (Phil) MSFC Tonn Synthia GSFC Wells Nathan JSC Wollack Edward GSFC Yu Anthony GSFC Ericsson Aprille GSFC Reynolds Renee GSFC Gunapala Sarath JPL
秋季会议
Karen Lumsden，Theresa Weber总裁，秘书儿童地点Montessori Adrian（AMDTEI）培训中心cpmontessori@gmail.com@gmail.com tweber@comcast.net sue sue szczesny，副总裁玛丽·玛丽·拉莫斯（Mary Lamos） Emily Myers Mona Ahuja Ferndale Montessori Center Maria Montessori Center emilymyers@ferndalemontessori.com mrsahujammc@gmail.com Denise VanPelt Maggie Bischoff Grand Rapids Montessori Brookview School vanpeltd@students.GRPS.org mbischoff@brookviewschool.org Cathé Calder Jasmin Reynolds Meadow Montessori Ferndale Montessori Center ccalder@meadowmontessori.org jasminr@ferndalemontessori.com kerri graham bar barnes barnes mid-mith-mith-mith-mith-mith-mith-mith-mith-北明星
失速条件下转子性能和载荷的计算...
使用 1/10 比例 CH-47B/C 型转子的风洞试验数据研究失速条件下的转子行为，该风洞试验提供了一组测试条件，从未失速到轻度失速到一些深度失速条件，涵盖了很宽的前进比范围。在风洞中测量的转子性能与 NASA/Army UH-60A 空气载荷计划期间测量的主转子性能相似，尽管这两个转子完全不同。分析 CAMRAD II 已用于预测转子性能和载荷。全尺寸翼型试验数据针对雷诺数效应进行了校正，以便与模型比例转子试验进行比较。计算出的功率系数与雷诺数校正翼型表的失速以下测量值显示出良好的相关性。计算中使用了各种动态失速模型。波音模型显示升力在低推进比时增加，而 Leishman-Beddoes 模型在 µ = 0.2 时显示扭矩相关性优于其他模型。然而，动态失速模型通常对转子功率和扭矩预测的影响很小，尤其是在较高的推进比下。
通道和管道中磁流体力学流动的能量稳定性
我们研究了矩形管道中压力驱动层流磁流体动力学流动的能量稳定性，该管道具有横向均匀磁场和电绝缘壁。对于足够强的场，层流速度分布具有均匀的核心和凸起的哈特曼和谢尔克利夫边界层，这些边界层位于垂直和平行于磁场的壁上。该问题通过横向流坐标中的切比雪夫多项式的双重展开进行离散化。临界雷诺数的线性特征值问题取决于流向波数、哈特曼数和纵横比。我们考虑了小纵横比和大纵横比的极限，以便与基于一维基流的稳定性模型进行比较。对于大纵横比，我们发现数值结果与基于准二维近似的结果具有良好的一致性。升力机制在零流向波数极限中占主导地位，并使管道中的临界雷诺数和哈特曼数呈线性依赖关系。小纵横比的管道结果收敛到 Orr 的原始能量稳定性结果，即对平面泊肃叶基流施加展向均匀扰动。我们还研究了特征模态的不同可能对称性以及管道几何中的纯流体动力学情况。
在阿拉巴马州莫比尔县巡回法院
在阿拉巴马州莫比尔县巡回法院， * *原告， * * v。 *案件号。：CV-2024 __________ * * William S. Stimpson， * C'aracher Small Jr。*
解锁生成AI应用程序的用户体验
[1]西蒙·阿塔德（Simon Attard）。2023。接地生成的AI。https://medium.com/@simon_attard/grounding-lange-lange-models-generative-526bc44404c28 [2] Paul Denny，Viraj Kumar和Nasser Giacaman。2022。与Copilot进行对话：探索使用自然语言解决CS1问题的及时工程。第54届ACM计算机科学教育技术研讨会论文集V. 1（2022）。https://api.semanticscholar.org/corpusid：253157479 [3] Cobus Greyling。2022。及时工程，文本生成大语言模型。https://cobusgreyling.medium.com/prompt-eendebering-text- generation-large-lange-models-models-3d90c527c6d5 [4] Alita Joyce。2018。用户体验中的微接触。https://www.nngroup.com/articles/microthicles/ [5] Vivian Liu和Lydia B. Chilton。2021。及时工程文本对图像生成模型的设计指南。2022 CHI人为因素的计算系统中的会议记录（2021）。https://api.semanticscholar.org/corpusid:237513697 [6] UserTesting平台。 2024。 USERTESTING网站。 https://www.usertesting.com/ [7] Laria Reynolds和Kyle McDonell。 2021。 提示大型语言模型的编程：超越少量范式。 在计算系统中的2021 CHI人为因素会议的扩展摘要（2021）。 https://api.semanticscholar.org/corpusid:231925131 [8] Justin D. Weisz，Michael J. Muller，Jessica He和Stephanie Houde。 2023。 在IUI讲习班中。https://api.semanticscholar.org/corpusid:237513697 [6] UserTesting平台。2024。USERTESTING网站。https://www.usertesting.com/ [7] Laria Reynolds和Kyle McDonell。 2021。 提示大型语言模型的编程：超越少量范式。 在计算系统中的2021 CHI人为因素会议的扩展摘要（2021）。 https://api.semanticscholar.org/corpusid:231925131 [8] Justin D. Weisz，Michael J. Muller，Jessica He和Stephanie Houde。 2023。 在IUI讲习班中。https://www.usertesting.com/ [7] Laria Reynolds和Kyle McDonell。2021。提示大型语言模型的编程：超越少量范式。在计算系统中的2021 CHI人为因素会议的扩展摘要（2021）。https://api.semanticscholar.org/corpusid:231925131 [8] Justin D. Weisz，Michael J. Muller，Jessica He和Stephanie Houde。2023。在IUI讲习班中。在IUI讲习班中。迈向生成AI应用程序的一般设计原理130-144。https://api.semanticscholar.org/corpusid:255825625https://api.semanticscholar.org/corpusid:255825625