在复合材料(例如纤维金属层压板(FML))中检测并表征隐藏的损害仍然是一个挑战。引导的超声波(GUW)或X射线影响通常用于检测这些损害,但它们的解释仍然存在,在非破坏性测试(NDT)和结构健康监测(SHM)中也是如此。数据驱动的预测指标模型可以检测与GUW时间相关信号的结构中的损害,但是实验训练数据缺乏差异,统计强度和超参数空间的质量覆盖率。通常会经历心理数据缺乏目标参数的基础真理注释。综合数据通常是创建强大而广义的损害预测模型的唯一解决方案。可以使用基于模型,模型辅助或无模型方法生成合成传感器数据。然而,通过应用有限元方法或求解字段方程式通过数值计算的GUW信号表明,由于过多的约束和简化,尤其是在非同质的材料,复合材料和层板的情况下,由于过多的约束和简化而显示出差的现实统计。数据驱动的生成模型的最新发展,例如生成对抗(神经)网络(GAN)[1],通常是由大量生成过程驱动的,包括确定性样式矢量以生成特定信号数据[2] [2],确定损坏大小,位置,位置,定位,传递器位置,材料,材料,材料,材料,材料,材料,材料。这些新体系结构旨在通过使用
摘要:航空工业面临着降低运营和维护成本的诸多挑战。降低这些成本的可能方法之一是引入无线传感器网络 (WSN)。WSN 已经在安全关键和非安全关键分布式系统中找到了各种应用。本文讨论了 WSN 在飞机结构健康监测中的应用。使用市场上可用的组件特别关注 WSN 的设计问题。关键词:无线传感器网络、飞机结构健康监测、微机电系统、基于状态的维护、传感器节点 介绍 飞机的重量直接影响运营成本。目前,飞机重量减轻一磅意味着每架飞机每年可节省 100 美元。航空工业在减重方面进行了许多创新。多年来,复合材料、混合材料和先进铝合金在机身中的占比大幅增加,实现了显著的重量优势。然而,由于保守的设计理念仍然盛行,复合材料、混合材料和先进铝合金的全部潜力(如材料允许量的大幅减少)尚未实现。必须提高对这些先进材料的疲劳、裂纹/分层识别/增长和损伤容限特性的评估信心。这将有助于减少当前飞机结构设计中的保守性,从而实现细长的飞机机身结构。在过去十年中,无线传感器网络 (WSN) 已成功应用于许多工程领域,例如:结构健康监测 (SHM)、工业应用、环境监测、交通管制、健康应用等。本文讨论了 WSN 在飞机结构健康监测中的应用。
脑室内出血(IVH)是极早产儿的长期残疾的重要原因,没有目前的治疗。这项研究评估了使用未成熟大鼠在IVH模型中大麻二醇(CBD)的潜在神经保护作用。ivh通过左室周围注射裂术胶原酶在1天大的(P1)Wistar大鼠中诱导。一些大鼠会产前接受CBD(10 mg/kg I.P.到达大坝),然后是5 mg/kg I.P.IVH后 6、30和54 h(IVHÞCBD,n¼30)。 其他IVH大鼠接收了车辆(IVH车,n¼34)和用车辆处理的非IVH大鼠用作对照(SHM,n¼29)。 大鼠在P6,P14或P45处被人性地杀死。 Brain damage (motor and memory performance, area of damage, Lactate/N-acetylaspartate ratio), white matter injury (ipsi- lateral hemisphere and corpus callosum volume, oligodendroglial cell density and myelin basic protein signal), blood-brain barrier (BBB) integrity (Mfsd2a, occludin and MMP9 expression, gadolinium leakage), in fl然后评估了弹性毒性(TLR4,NFκB和TNFα表达,在促炎细胞的纤维化中),兴奋毒性(谷氨酸/N-乙酰基 - 吐型比)和氧化应激(蛋白质硝基化)。 cbd阻止了IVH的长期运动和认知后果,在短期和长期保护的寡头细胞中减少了脑损伤,从而保留了足够的髓鞘形成并保持BBB的完整性。 CBD的保护作用与炎症,兴奋性和氧化应激的调节有关。 CBD是改善IVH诱导的未成熟脑损伤的潜在候选者。6、30和54 h(IVHÞCBD,n¼30)。其他IVH大鼠接收了车辆(IVH车,n¼34)和用车辆处理的非IVH大鼠用作对照(SHM,n¼29)。大鼠在P6,P14或P45处被人性地杀死。Brain damage (motor and memory performance, area of damage, Lactate/N-acetylaspartate ratio), white matter injury (ipsi- lateral hemisphere and corpus callosum volume, oligodendroglial cell density and myelin basic protein signal), blood-brain barrier (BBB) integrity (Mfsd2a, occludin and MMP9 expression, gadolinium leakage), in fl然后评估了弹性毒性(TLR4,NFκB和TNFα表达,在促炎细胞的纤维化中),兴奋毒性(谷氨酸/N-乙酰基 - 吐型比)和氧化应激(蛋白质硝基化)。cbd阻止了IVH的长期运动和认知后果,在短期和长期保护的寡头细胞中减少了脑损伤,从而保留了足够的髓鞘形成并保持BBB的完整性。CBD的保护作用与炎症,兴奋性和氧化应激的调节有关。CBD是改善IVH诱导的未成熟脑损伤的潜在候选者。总而言之,在未成熟的大鼠中,CBD降低了IVH诱导的脑损伤及其短期和长期后果,显示出强大的和多效性神经保护作用。
1. 塞尔维亚贝尔格莱德军事技术学院 摘要:航空工业面临着降低运营和维护成本的诸多挑战。降低这些成本的可能方法之一是引入无线传感器网络 (WSN)。WSN 已经在安全关键和非安全关键分布式系统中找到了多种应用。本文讨论了 WSN 在飞机结构健康监测中的应用。特别关注了使用市场上现有组件的 WSN 设计问题。 关键词:无线传感器网络、飞机结构健康监测、微机电系统、基于状态的维护、传感器节点 介绍 飞机的重量直接影响运营成本。目前,飞机重量减轻一磅意味着每架飞机每年可节省 100 美元。航空工业在减轻重量方面进行了许多创新。多年来,机身中复合材料、混合材料和先进铝合金的比例大幅增加,实现了显著的重量效益。然而,由于保守的设计理念仍然盛行,复合材料、混合材料和先进铝合金的全部潜力尚未实现,因为材料允许量大幅减少。必须提高对这些先进材料的疲劳、裂纹/分层识别/增长和损伤容限特性的评估信心。这将有助于减少当前飞机结构设计中的保守性,从而实现细长的飞机机身结构。在过去十年中,无线传感器网络 (WSN) 已成功应用于许多工程领域,例如:结构健康监测 (SHM)、工业应用、环境监测、交通控制、健康应用等。本文讨论了 WSN 在飞机结构健康监测中的应用。
摘要:各种加载条件的耦合效应可能会导致偏转,定居点甚至在服务桥梁的失败。不幸的是,尽管它是最关键的负载之一,但通过桥梁监控系统目前为可持续操作,很难实时捕获行驶车辆的加载条件。要充分了解桥梁的状态,必须在动态的交通环境中获得瞬时车辆负载分布。尽管有一些可以识别超重车辆的方法,但捕获的车辆相关信息却分散且不完整,因此无法支持有效的桥梁结构性健康监测(BSHM)。本研究提出了一种基于视觉的非接触式方法,用于识别车辆负载,以实时监测桥梁结构健康。该提出的方法由四个主要步骤组成:(1)使用Yolov7为车辆建立双对象检测模型,(2)在桥面上开发一个混合坐标转换模型,(3)为移动车辆的实时轨迹监视的多对象跟踪模型,以及(4)建立级别融资模型的车辆和位置,并为车辆的负载和位置确定型号和位置。所提出的方法有效地可视化3D时空车辆载荷分布,速度低30fps。结果表明,混合坐标转换可确保车辆位置误差在1 m以内,与传统方法相比降低了5倍。轴距是通过双对象检测和转换来计算的,是车辆位置校正的主要参考。与传感器测得的速度相比,保留了车辆的轨迹和实时速度,平滑速度误差均低于5.7%。作者设想所提出的方法可以构成一种新的方法来进行实时的服务桥梁。
页面号第一部分气候弹性农业 - 简介1 A.在全球气候中观察到的变化1 B.印度的气候变化:观察到的变化2(a)印度的温度升高2(b)印度洋2(c)降雨的变化2(c)干旱2(d)3(e)海平面3(e)热带气旋3(f)3(f)3(g)的3(g)在印度农业的风险和脆弱的平面上的风险变化。 15 F.国家可持续农业任务(NMSA)19(a)任务策略21(b)NMSA活动的可测量指标22(c)国家可持续发展任务(NMSA)23 I 23 I)雨水发展(rad)23 II下降,每次下降更多的作物(PDMC)24 III Mission Organial Volumation tocrult tocruct tocruct tocruct tocruct tocruct tocruct tocruct tocruct tobloom clubist in noutheral Eastner(Movs)25 MOMPCD 25 v)Paramparagat Krishi Vikas Yojana(PKVY)26 VI)稻米强化/直接种子大米(SRI/ DSR)26 vii)26 VII)作物多样化27 VIII的任务27 VIII综合发展(MIDH)28 IX)土壤健康卡(SHC)/土壤健康管理(SHM)28 X)28 x)的综合发展(MIDH)弹性农业(NICRA)32 H.可持续发展目标 - 13 36 I.气候变化对印度的影响37(a)对农作物的影响38(b)对园艺的影响40(c)对牲畜41(d)对渔业部门的影响42 J.关于气候变化的研究基础设施43 K. Green House Gas(GHG)农业部门的排放45 L.农业中的碳市场49 M.自然资源管理50 N.气候弹性品种51(a)食品谷物/农作物/作物51(b)园艺52(c)Livesture 52(c)Livestock 56(c)Livestock 56(i)
1个国家贫困统治任务(Kudumbasree),2个农场信息局,Kowdiar,Thiruvananthapuram 3喀拉拉邦州农村道路发展局(KSRRDA),4 KSUDP,Thiruvananthapuram,Thiruvananthapuram 5信息 Vellayani 8 Agency for Development of Aqua Culture (ADAK) 9 Kerala Fishermen's Welfare Fund Board (KFWFB) 10 Kerala Veterinary and Animal Sciences University (KVASU) 11 Suchithwa Mission, Thiruvananthapuram 12 Kerala State Co-Operative Federation for Fisheries Development Ltd. 13 Kerala Institute of Local Administration (KILA), Thrissur 14 Kerala University of渔业与海洋研究(Kufos))15 Kelappaji Agrl学院。Engg。Engg。& Tech.,Tavanur 16 Society for Assistance to Fisherwomen (SAF), Aluva, Ernakulam 17 Vegetable & Fruits Promotion Council, Kerala (VFPCK) 18 College of forestry Vellanikkara 19 Kerala Real Estate Regulatory Authority, Thiruvananthapuram 20 Goshree Island Development , Ernakulam 21 Kerala State Nirmithi Kendra (KESNIK), TVPM 22喀拉拉邦农业大学,Thrissur 23专业教育学院(CAPE)24合作银行与管理学院,Vellanikkara,Vellanikkara 25 Ambalavayal农业学院,Ambalavayal 26 Farm Informau Bureau,Kowdiar,Kowdiar,Thiruvananthapuram 27 Kerala State Council of Thiruvananthapuram 27 Kerala Seed Council of Kerala Seed Intersion(Kerala Seed Intersion(Kerala)28 KSERASS SERARA(KSERA)28 KSERA VETER(KSERA)(KERALA)28 KSERA(KERA)农业,帕达纳卡德30喀拉拉邦菠萝任务,纳杜克卡拉农业加工工厂,喀拉拉邦小型农民小农民农业联盟(SFAC),32喀拉拉邦州立渔业债务救济委员会33喀拉拉邦州立州住房委员会33喀拉拉邦州立住房委员会,北部国家董事会,州政府34号国府工资委员会(NIFAM)工资&管理层(NIFAM)35 55 Thiruvananthapuram 36 State Agriculture Management and Extension Training Institute 37 State Fisheries Management Council (SFMC) 38 Tvm Development Authority (TRIDA), Thiruvananthapuram 39 State Fisheries Resource Management Society (FIRMA) 40 Kerala State Farmers Debt Releif Commission, Thiruvananthapuram 41 State Horticulture Mission (SHM) 42 Kerala State Science and Technology Museum (Director) 43 Kannur大学(登记官)44 SAMAGRA SIKSHA KERALA(州项目主管)45 Sree Sake Sankaracharya梵文大学(注册官)46喀拉拉邦技术大学,CET校园,Thiruvananthapuram- 47 Cochin Cochin University of Science of Sceennal of Science and Divarrar of Science of Science of Science of Science of Science and Divarrar
L. Barbetta、G. Boscato、A. Dal Cin、S. Ientile、S. Russo,“受损教堂结构动态和静态监测的数据驱动方法”,2015 年 IEEE 环境、能源和结构监测系统研讨会论文集 M. Bonariol、G. Boscato、A. Dal Cin、D. Fiorotto 和 S. Russo,“2012 年地震中严重受损的米兰多拉市政厅:损害评估和抗震改进方法”,“国际工程与技术杂志”第 7 卷,第 1 期。 2,第 130-134 页,2015 年。G. Boscato、A. Dal Cin、S. Russo,历史建筑结构类型中地震导致的倒塌机制:米兰多拉案例,《关键工程材料》,第 624 卷,2015 年,第 59-65 页,第四届 MuRiCO 国际会议,意大利拉文纳,2014 年 9 月 9-11 日。G. Boscato、A. Dal Cin、G. Riva、S. Russo 和 F. Sciarretta,通过 ND 和 MD 试验了解威尼斯总督宫多层砌体立面的施工技术,《先进材料研究》,第 919-921 卷,第 318-324 页,2014 年 A. Dal Cin。FRP 网条加固砌体的模型校准。第四届结构与建筑材料国际会议,ICSBM 2014,先进材料研究。第 919-921 卷,第 421-425 页。 G. Boscato、A. Dal Cin,对受损历史宫殿进行静态监测和无损检测,第四届结构与建筑材料国际会议,ICSBM 2014,先进材料研究,第 919-921 卷,2014 年,第 334-337 页 A. Dal Cin,对遭受地震袭击的历史塔楼进行结构诊断,第四届结构与建筑材料国际会议,ICSBM 2014,先进材料研究,第 919-921 卷,2014 年,第 344-347 页 G. Boscato、A. Dal Cin、R. Destro,CGF 面板的结构行为和比较,国际材料加工技术论坛(IFMPT 2014),中国广州,2014 年 1 月 18-19 日 G. Boscato、A. Dal Cin,创新型大型 FRP 拉挤结构的设计,国际材料加工技术论坛(IFMPT 2014),中国广州,2014 年 1 月 18-19 日 G. Boscato、A. Dal Cin、S. Russo、F. Sciarretta,2014 年,受损历史教堂的 SHM。高级材料研究,838-841,第 2071-2078 页 G. Boscato、A. Dal Cin、S. Russo,全 GFRP 结构的动态识别。在:ICCS17。p. 18、波尔图:Antonio Joaquim Mendes Ferreira 教授,波尔图,2013 年 6 月 17-21 日 I. Aldreghetti、G. Boscato、G. Costantini、A. Dal Cin、L. Massaria、S. Russo、I. Tofani、M. Zanet、L'affidabilità delle 证明 Micro-Distruttive e Non-Dristruttive per l'analisi delle结构存储 danneggiate da sisma,15° 国会双年展 AIPnD 双年展 PnD-MD,的里雅斯特 2013。G. Boscato、A. Dal Cin、D. Rocchi、S. Russo、F. Sciarretta、E. Sperotto、M. Tommasini,利用环境振动、强迫振动和地震作用对损坏的 Anime Sante 教堂进行结构识别。第八届国际会议 SAHC 2012,2012 年 10 月 15-18 日,波兰弗罗茨瓦夫。G. Boscato、A. Dal Cin、S. Russo、F. Sciarretta 和 E. Sperotto,《地震损毁的巴西利卡式教堂结构健康监测》,国际工程与应用科学会议,2012 年 7 月 24-27 日,中国北京