在航空航天工业中,疲劳裂纹扩展对飞机结构机械装配设计构成了严重威胁。在这些结构中,裂纹扩展是一个需要认真处理的问题,因为除了经济损失之外,还会影响人员生命安全。疲劳裂纹扩展 (FCG) 速率是在恒定振幅载荷作用下,裂纹随循环数增长的速率。分析曲线后发现,应力强度因子 (SIF) 范围“ ∆𝐾 ”与 FCG 速率“ 𝑑𝑎 𝑑𝑁 ⁄ ”之间的相关性呈偏离线性关系,曲线的区域 II 也称为巴黎区域。经验公式方法不能令人满意地处理线性因子。与之前的方法相比,机器学习算法凭借其出色的学习能力和灵活性,能够更好地处理非线性问题。在本研究工作中,利用基于遗传算法、爬山算法和模拟退火算法的优化神经网络来预测 FCG 率。通过对 2324-T39、7055-T7511 和 6013-T651 等不同航空铝合金进行测试,验证了所提出的技术。通过基于模拟退火的优化神经网络,对铝合金 6013-T651 的最小预测 MSE 为 1.0559 × 10 −9。此外,结果与实验过程中设想的数据非常吻合。
在负责作战发展与一体化以及项目与资源的副司令的协调下,“鹰计划”为海军陆战队的预算提交提供了更具分析性的严谨性,同时也提供了一个向海军部、国防部长办公室 (OSD)、国会和行业伙伴传达清晰、稳定的海军陆战航空兵愿景的机会。“鹰计划”努力方向 努力方向 1:关注两个新概念的可行性:分布式航空作战 (DAO) 和决策中心航空作战 (DCAO)。这些概念旨在支持分布式海上作战 (DMO)、远征前进基地作战 (EABO)、待命部队 (SIF) 和更广泛的部队现代化工作。这些概念将通过海军陆战队的概念生成和发展流程进行测试和开发,并将推动航空战略、理论和收购。 努力方向 2:开发现代化的海军陆战航空兵功能框架,以应对现代海上战役。为了应对不断变化的作战环境,海军陆战队航空兵职能框架对于海军陆战队空地特遣部队规划人员应对当今的海上战役至关重要。我们将与负责战斗发展和整合的副司令官和训练与教育司令部指挥官协调,将航空地面支援编入海军陆战队航空兵的一项理论职能,以支持海军陆战队空地特遣部队和联合部队。
摘要。半干旱地区对全球碳汇的年际变异性影响。南半球非洲的半干旱和干旱地区。在南半球只有稀疏的原位覆盖范围。这导致了这些区域的基于测量的碳量估计值的确定性。此外,动态的全球植被模型(DGVM)在半干旱地区显示出较大的不一致。卫星CO 2测量值提供了有关南非碳循环的空间广泛和独立的信息来源。我们检查了观察到卫星(GOSAT)CO 2浓度测量的温室气体,从2009年至2018年在南部非洲。我们推断出使用TM5-4DVAR大气反转系统的GOSAT测量结果一致的CO 2土地 - 大气。我们发现了在卫星观测值与仅在现场测量的情况下发生的大气反转之间的系统差异。这表明后者中有限的测量信息内容。我们将基于GOSAT的漏液和太阳能诱导的荧光(SIF;光合作用的代理)作为大气约束,以将TrendyV9 Ensemble的DGVMS呈现出表现出的dgvvs,这些dgvms呈现出相应的流量。选定的DGVM允许研究驱动南部非洲碳循环的植被过程。这样做,我们基于卫星的过程分析了南部草原的Pin-Point光合作用吸收,成为南部际变化的主要驱动力
然而,有一种趋势是,投资者越来越多地在其投资策略中考虑环境、社会和治理 (ESG) 标准。目前,美国所有专业管理资产中有四分之一在投资时考虑到了可持续性原则(US SIF 2018)。应用 ESG 数据推动投资决策的全球资产价值在 2020 年达到 40.5 万亿美元(Baker 2020)。这些发展表明,可持续发展目标不再只是为发展部门的参与者提供框架,而且越来越多地被金融部门用作战略规划工具。发展部门现在比以往任何时候都更多地考虑经济,而金融/私营部门也越来越关注发展问题。这标志着朝着释放急需的私人资本迈出了重要一步,以实现可持续发展目标所定义的社会经济、环境和治理目标。农业和食品部门的投资需求尤其高。根据食品和土地利用联盟 (FOLU 2019) 的数据,每年需要投资 3000 亿至 3500 亿美元,才能使我们的食品和土地利用系统更加可持续,并能够应对气候变化、人口增长和饮食习惯改变带来的风险和挑战。另一方面,到 2030 年,这种食品系统转型每年可以创造高达 4.5 万亿美元的商业机会。
摘要:自2017年以来,奥兰多·伦戈(Orlando Luongo)担任卡梅利诺大学(University of Camerino)科学技术学院物理学系的宇宙学和量子场理论教授。他还是比萨大学数学系的研究助理。在他目前的工作之前,他曾在Frascati的国家核物理学实验室(INFN)曾担任As-Sistant教授(Ricercatore Articolo 36,III Livello)。尤其是他是卫星/月球/GNSS激光射程/高度测定和立方体/MicroSAT表征的一部分。他于2008年在那不勒斯大学“ Federico II”大学获得了他的物理学硕士学位。他在2015年获得了那不勒斯大学“ Pegaso”的第二次土木工程学士学位。他于2012年在罗马“ La Sapienza”获得了相关天体物理学的国际博士学位。2015年,他因其天体物理学的高影响力研究而获得了意大利物理学会(SIF)的波尔瓦尼国家奖。在2018年,他获得了全国科学资格,副教授(2010年12月30日的第16条,第16届,N.240,Settore Concorsuale:02/a2 -Fisica teorica teorica delle interazioni fondamentali fondamentali,ssd fis/ssd fis/02 -fisica teorica teorica teorica teorica,modelli emeteli emetodi emematici emematici emematici)。他的利益本质上是基于宇宙学和相对论的天体物理学,即黑暗能量和暗物质的本质,以及相对论量子信息,协变疗法,有效领域理论,纠缠等的研究。
摘要。从观察值中更准确地量化区域水和能量漏气对于确定气候和地球系统模型的能力及其模拟未来变化的能力至关重要。本研究使用卫星观测来对2002年至2013年选定的大型河流盆地的陆地水和能量预算的每月估计。在优化之前,盆地的水预算残留物在1.5%至35%之间,净辐射与相应的湍流范围在长期平均值中范围为1至12 W m-2之间。为了进一步评估这些不一致的人,基于整合了漏斗观测值,将漏液添加的表面存储(SIF)用于水和能量。这暴露了季节性水存储中的不匹配,并使宽限期(重力恢复和气候实验)与其他漏斗观察结果所建议的储存之间的重要年度差异增加。我们的优化确保了频率估计值与短(每月)和更长的时间尺度的宽限期的总储能发生变化,同时也通过使用序列方法来平衡长期的长期能量预算。使用χ2检验,在操作过程中进行的所有频道调整都很小,在不确定性估计中,并且保留了观察结果的年度变异性。优化还降低了单个频道组件的形式不确定性。与以前文献的结果相比,诸如密西西比州,刚果和黄河等盆地的结果相比,我们的结果表明,在每种情况下,与宽限期的可变性和趋势都更好地达成了共识。
交替的当前Alarp低于合理可行的Atex爆炸气氛Baywa Baywa-r.e。英国有限公司电池电池能源存储系统BMS电池管理系统BSMP电池安全管理计划CCTV闭路电视电视CDM构建(设计与管理)规定2015 CTMP建筑交通管理计划DC直接当前DCO开发DSEAR DESEAR DESEAR DESEAR危险物质和爆炸性的环境危害及其爆炸性响应范围ES RESSICE FRIFE FRIFES FILES FILES FMEAD FMEAS FMEAS FMEAS FMEAS FMEAS FMEAS FMEAS FMEAS FMEAS FMEAS FMEAS FMEAS FMEAS ER SOVER SODES ER SOVER SODES进行E. Hazard Identification (Study) HAZOP Hazard and Operability (Study) HGV Heavy Goods Vehicle HSE Health & Safety Executive LEL Lower Explosive Limit LFP Lithium Iron Phosphate Li-ion Lithium-ion LOPA Layers Of Protection Analysis MAD Major Accidents & Disasters NFPA National Fire Protection Association NMC Nickel Manganese Cobalt OBSMP Outline Battery Safety Management Plan OEMP Operational Environmental Management Plan OFSP Oaklands Farm Solar Park OFSL Oaklands Farm Solar Limited PCI Pre-Construction Information PCS Power Conversion System PEIR Preliminary Environmental Information Report PRoW Public Right of Way PV Photovoltaic RAM Risk Assessment Matrix SAP Safety Assurance Process SAT Site Acceptance Testing SF6 Sulphur Hexaflouride SIF Safety Instrumented Function SIMOPs Simultaneous Operations SuDS Sustainable Drainage System
为成像大脑的时空电活动做出了许多努力,目的是绘制其功能和功能障碍以及帮助管理脑疾病的管理。在这里,我们提出了一个非惯性深度学习 - 基于源成像框架(DEEPSIF),该框架提供了来自非侵入性高密度脑电图(EEG)记录的强大而精确的时空估计值。deepSIF采用了能够建模中尺度脑动力学的生物物质模型产生的合成训练数据。潜在的大脑来源的丰富特征嵌入了现实的训练数据中,并被深sif网络隐含地学习,避免了与明确配置和调整先验有关的并发症在优化问题中,就像常规源成像方法中一样。通过1)通过1)评估一系列数值实验,2)在三个公共数据集中总共20个健康受试者中的感官和认知大脑反应,以及3)严格验证DeepSif在20个识别20型药物抑制患者中的癫痫效果区域的capa的能力,从而对ePiLsists epilessys的同伴进行了比较,结果。deepSif表现出良好的表现,产生的结果与有关感觉和认知信息处理的常见神经科学知识一致,以及有关癫痫组织的位置和范围的临床发现以及超过常规源成像方法。作为数据驱动的成像框架的DeepSIF方法,可以使时空脑动力学的有效且有效的高分辨率功能成像,这表明其对神经科学研究和临床应用的广泛适用性和价值。
该论文从AIGO和GPAI代表作为专家的口头和书面贡献中受益匪浅,作为与OECD.AI体验小组相关的专家,包括Abhishek Singh(印度); Barry O'Brien(IBM);卡洛斯·伊格纳西奥·古铁雷斯(Carlos Ignacio Gutierrez)(生命研究所的未来);克雷格·香克(Craig Shank)(独立专家); Cornene White(美国);丹尼尔·施瓦贝(Daniel Schwabe)(里约热内卢的天主教大学;戴维·特恩布尔(美国); Debashis Chakraborty(印度); Dewey Murdick(CSET);DunjaMladenić(Jožefsif Sif Institute); Elham Tabassi(Elham Tabassi(Elham Tabassi); Elham Tabassi(Estit); Florian Ostmann(Florian Ostmann)(Alan Turnitute); Frase (Veraitech); Irna Orssic (Europan Commission); Jesse Dunetz (Sthi); Jimena Vvers (IQILILIBRIUMAI); Jimmy Farrell (Pour Demain); Judith peterka (Germany); Julian frohnecke (Germany); Kevin paeth (ul research institutes); Larissa lem (infocomm media development authority); Luis Ricardo Sánchez Hernández (Mexico); Matthew o'shaugnessness (U.S. Department of State); Marjoleine Hennis (Netherlands); Mark Latonero (U.S. AI Safety Institute); Marko Grobelnik (Jezief Stefan Institute); Melisa teleki (republic of türkiye); Michaine Reffay (France); Nicolas Miailhe(未来的社会);帕特里克·吉尔罗伊(TüvAssociation); Raja Chatila(IEEE);罗布·普罗克特(Warwick University);莎拉·布克(Sarah Box)(新西兰);肖恩·麦格雷戈(Sean McGregor)(负责AI合作); Sebastian Hallensleben(Cen-Cenelec);沙龙·霍(加拿大); Tatjana Evas(欧洲委员会); Theodoros Evgeniou(Insad); ThiagoGuimarãesMoras(巴西);直到克莱因(Apliedai);威廉·巴塞洛缪(Microsoft)和乔丹·伊万诺娃(Jordan Ivanova)(欧洲委员会)。
图 2.1:拟议项目概况......................................................................................................................4 图 3.1:BMT FTL 提供的结构模型样本......................................................................................7 图 3.2:ABS B 级钢板(T-L 方向)-中间和 QS 速率转换曲线..................................................................................................................8 图 3.3:ABS EH 36 级钢板(T-L 方向)-中间和 QS 速率转换曲线.........................................................................................................9 图 3.4:涵盖所测试船板等级的 NDT 和 0.2 mm CTOD 转变温度之间的关系 [Pussegoda 等,1996] .............................................................................10 图 3.5:真实应力与