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旋转机
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旋转设备的预测性维护。
旋转设备在各行各业中都发挥着关键作用，在制造业中发挥着关键作用。从压缩机到泵再到电机，工厂的盈利能力都围绕着设备生产率。可靠性至关重要。为了确保可靠性，旋转设备的操作员力求将对准和平衡等因素保持在最佳状态。虽然这种传统设备可以承受相当大的压力，但机械部件上的持续压力会造成故障和停机的持续威胁。旋转设备用户采用状态监测策略来观察机械部件的健康状况，并通过在发生故障之前进行维修或更换，将意外故障降至最低。下一代状态监测超越了“预防”故障，转向“预测”故障。预测性维护策略利用现代传感器技术与人工智能技术相结合，为用户提供前所未有的洞察力和预测分析水平。
旋转部件的振动疲劳分析
本文介绍了一种计算受正弦随机载荷作用的部件高周疲劳寿命的方法。该计算方法基于频域中的频谱方法。当有限元分析计算时间过长时，这种方法比时域方法具有显著优势。统计雨流循环直方图直接来自正弦随机应力谱。将循环应用于适当的材料疲劳曲线以获得估计寿命。提供了一个案例研究来说明该方法，该方法使用了一个安装在直升机上的部件。与传统时域方法进行了比较，结果显示一致性极佳。本文最后展示了如何扩展此方法以涵盖正弦随机扫频激励的情况。
旋转的好处 - 部分重力 - 航天器
长期微重力环境对人类生理学有许多有害影响。与长时间探索任务有关的此问题的最明显解决方案是纠正缺乏重力。这可以使用短臂人体离心机来完成，但似乎没有足够的有效性，也许是因为这种对策的持续时间很短和/或巨大的身体重力梯度。必须研究新的观点，例如查看（非常）长臂旋转系统是否会产生连续的1 g或部分重力场可能会解决此问题。除了有关宇航员微重力病理学的预期益处，此外，航天器本身之外，其机上（子）系统和过程可能会受益于旋转配置。在本文中，我们非常简短地解决了医疗问题，但是这项工作主要集中在工程，运营，生命支持，安全性和预算方面的优势，即首先在低地球轨道上不断旋转的航天器，然后在长期持续到火星。一个大型旋转航天器是可行的，并且可以负担得起，并且可以负担得起。它具有政府和商业用途的优势，但也鉴于太空旅游业的预期增加。它还将节省机组的时间和数十亿美元，以抵消微重力的影响。
旋转空间站技术演示器
本文概述了旋转空间站大型技术演示器的设计。其目的有两个：获取有关大型旋转结构的行为、操作和控制的知识，为未来旋转空间站的设计提供参考；首次在地球轨道上模拟月球、火星、地球和其他太阳系的重力。该设计设想了一个桁架结构，形成一个圆形的开环，类似于一个巨大的呼啦圈。它摒弃了自行车车轮的方法，通过环的圆形结构而不是辐条和轮毂来解决旋转拉力。该环的临时总直径为 217 米，结构横截面积为 8 米。它以一系列角速度上下旋转以模拟不同的重力。微重力发生在静止时，地球重力发生在全速旋转时。低推力发动机提供旋转加速、旋转减速、姿态控制和驻留。光伏毯提供电力。六次发射可将整个技术演示器以存放的分段形式送入轨道，这些分段在地面控制下展开和组装。任务结束时，环将被拆除，其弯曲分段将转换为直梁，以供后续应用。关键词：技术演示器、旋转站、可展开结构、人造重力
旋转等离子体中的天然热离子模式
核融合设备旨在通过将等离子体加热到非常高的温度，通常是在数十千分kev的范围内实现点火。这些温度下的热量损失是融合效率效率的重要来源。但是，融合横截面仅取决于燃料离子的温度。同时，通过辐射或热传输会导致热电子损失，但不会产生融合功率。此外，磁性配置设备对捕获血浆的容量通常受到总等离子体的限制。因此，高温电子占据了该压力极限的很大份额，而无需产生任何额外的融合能力。因此，可以通过实现“热离子模式”来改善融合装置的性能，在该模式下，在该模式下，离子在高温下比电子高[1，2]。但是，获得热离子模式是一个重要的技术挑战。融合产生的高能离子优先碰撞地损失了它们的能量，而不是燃料离子。如果没有采取任何其他策略来加热离子种群，则电子将至少与燃料离子一样热，即使不是热。如果外部加热源针对离子种群，则可以产生热模式。这些来源可能是中性梁或RF波。在所有这些情况下，热离子模式需要明显的干预才能改变功率平衡，以便将能量引向燃料离子。本文将提出另一种可能性：a在反应器中达到热模式，但是，主要的加热必然是通过融合反应，需要某种形式的α通道，其中融合副产物的能量被引导到波浪中（避免对电子的碰撞加热），并将其引入其燃料中的燃料中的燃料中的燃料[3-111]。在任何这些情况下，如果降低电子能量的能量，则可以增加温度的差异，尽管此策略涉及增加能量损失的范围而言不太可取。
使用...对工业旋转机械进行多故障诊断
摘要：工业 4.0 是智能制造的时代。没有机械，制造就不可能实现。这些机器大部分由旋转部件组成，因此被称为旋转机器。工程师的首要任务是维护这些关键机器，以减少计划外停机并延长机器的使用寿命。预测性维护 (PdM) 是当前智能维护的趋势。PdM 中的挑战性任务是诊断故障类型。随着人工智能 (AI) 的进步，数据驱动的预测性维护方法正朝着智能制造迈进。一些研究人员发表了与旋转机器故障诊断相关的研究成果，主要探讨单一类型的故障。然而，缺乏对旋转机器“多故障诊断”的综合文献综述。需要系统地涵盖从传感器选择、数据采集、特征提取、多传感器数据融合到系统评价多故障诊断中使用的人工智能技术的所有方面。在这方面，本文试图通过使用“系统评价和荟萃分析的首选报告项目”（PRISMA）方法对工业旋转机械多故障诊断的数据驱动方法进行系统文献综述来实现这一点。PRISMA 方法是系统评价和其他荟萃分析的组成和结构的指南集合。本文确定了该领域的基础工作，并对与工业旋转机械多故障诊断相关的不同方面进行了比较研究。本文还确定了主要挑战和研究差距。它利用人工智能的最新进展提供了实现多故障诊断的解决方案，为该领域的未来研究奠定了坚实的基础。
雷达：
摘要 - 拉达值允许在复杂的环境中对旋转的FMCW雷达传感器进行准确的建模和模拟，包括对雷达波的反射，折射和散射的模拟。我们的软件能够实时处理大量对象和材料，使其适合在各种移动机器人应用程序中使用。我们通过一系列实验证明了雷达的有效性，并表明它可以在各种环境中更准确地再现FMCW雷达传感器的行为，与基于射线铸造的激光雷达样模拟相比，这些模拟器通常用于自主驱动器（例如Carla）。我们的实验还可以作为研究人员评估自己的雷达模拟的宝贵参考点。通过使用雷达，开发人员可以显着减少与原型和测试FMCW基于基于FMCW的算法相关的时间和成本。我们还提供了一个凉亭插件，该插件使移动机器人社区可以访问我们的工作。
小行星自主重组为旋转空间站
在一个示例模拟中，需要 12 年的时间才能将一颗大型小行星自主改造成空间站。这只需一次火箭发射即可完成。单个有效载荷包含一个基站、4 个机器人（蜘蛛）和一套简单的补给品。我们的模拟创建了 3000 个蜘蛛和超过 23,500 件其他设备。只有基站和蜘蛛（复制器）拥有先进的微处理器和算法。这些代表了从地球创造和运输的 21 世纪技术。这些设备和工具是使用现场材料建造的，代表了 18 或 19 世纪的技术。这些设备和工具（助手）拥有简单的机械程序来执行重复性任务。最终的示例站将是一个直径近 5 公里的旋转框架。一旦完成，它可以养活超过 700,000 人的人口。
旋转超流体中的量子涡旋和惯性波...
超流体是一种迷人而奇特的物质状态，源于极低温度下的量子效应。超流体是一种液体，与传统流体的区别在于没有分子粘性。因此，低速穿过它的物体不会受到任何阻力。超流体的例子有 3He 和 4He、由稀碱性气体制成的玻色-爱因斯坦凝聚体 (BEC)、光学非线性系统中的光以及中子星的核心。超流体的应用范围从冷却超导材料和红外探测器到冷原子和湍流的纯基础研究。超流体湍流中最明显的量子效应是量子涡旋的存在。这种涡旋就像原子龙卷风，具有量化的循环。在 3He 和 4He 以及原子 BEC 等系统中，量子涡旋表现为流体动力学涡旋，重新连接和重新排列其拓扑结构。