碳纤维增强聚合物(CFRP)复合材料由于其出色的强度与重量比,广泛用于工程应用中。这些复合材料受到恒定和可变的各种负载,这使它们容易在结构中损坏积累。这降低了他们的使用寿命并对他们的表现产生负面影响。这项研究研究了使用低周期疲劳(LCF)程序在一个标本和可变载荷的恒定载荷下进行CFRP层压板的故障行为,直到在两种测试中都达到完全失败为止。实验过程涉及使用专门设计的设备,一旦将其牢固地固定到位,就可以通过内部气压施加载荷。根据其最大挠度测量值对标本的观察到的变形进行跟踪。实验结果与理论结果吻合良好。在试样失败时,样品在静态载荷下的最大挠度为(8.975 mm);相比之下,在样品的内部结构逐渐恶化之前,在样品的内部结构逐渐恶化后,试样失败时样品在低周期疲劳下的最大挠度为(12.32 mm)。在低周期疲劳(LCF)测试下,使用扫描电子显微镜(SEM)分析样品。硬度测试是在实验工作之前和之后进行的,以跟踪失败机制,其中包括逐渐的故障阶段。结果和讨论将详细说明材料硬度的明显恶化。实验结果表明,在复合材料的两种测试中,都与理论值和高级见解相吻合。
摘要:在本文中,使用HSPICE模拟了使用能源有效GNRFET技术的物联网的静态噪声边距(SNM)和SRAM在不同电压供应和静态随机访问记忆的温度下的功耗。此外,已经提出了GNRFET SRAM的各种波形的模拟。SNM存在于SRAM细胞中,这会影响SRAM细胞的读取操作的稳定性。SRAM细胞稳定性分析是一个基于静态噪声边缘(SNM)的研究。在阅读操作过程中,SRAM细胞SNM分析了各种替代方案以提高细胞稳定性。GNRFET的作用提高了其功率效率和速度,在各种物联网应用中在航空工程中起着至关重要的作用。snm是6.7@1v,平均功率为2.24@1v,snm为2.43@45 o C,平均功率为1.25@45 o C.索引条款:GNR,GNRFET,功耗,电池消耗,细胞比率,CMOS,CMOS,PURPIP RATIO,SNM,SNM),Nano-Electronic。
摘要 - 在机器人增强学习中,SIM2REAL差距仍然是一个关键的挑战。但是,静态摩擦对SIM2REAL的影响尚未得到充实。常规域随机化方法通常从其参数空间中排除静态摩擦。在我们的机器人加强学习任务中,这种常规域随机方法导致了明显不足的现实世界模型。为了应对这一SIM2REAL挑战,我们采用了执行器网作为常规域随机化的替代方案。虽然这种方法能够成功地转移到平面运动,但在楼梯等复杂地形上失败了。为了研究影响机器人关节中SIM2REAL的物理参数,我们开发了一个控制理论关节模型并进行了系统的参数鉴定。我们的分析表明,机器人关节中出乎意料的高摩擦力比率。为了减轻其影响,我们实施了SIM2Real的静态摩擦域随机化。认识到摩擦建模引入的训练难度增加,我们提出了一种简单新颖的解决方案,以降低学习复杂性。为了验证这种方法,我们进行了比较三种方法的综合SIM2SIM和SIM2REAL实验:常规域随机化(无静态摩擦),执行器NET和我们的静态摩擦感知域随机化。所有实验均利用快速运动适应(RMA)算法。结果表明,我们的方法实现了出色的自适应能力和整体性能。
抽象的抽水储存厂(PSP)被认为是具有低CO 2足迹的批量存储能源最成熟和最可靠的技术。随着可变可再生能源和电源设备的大规模整合,传输系统操作员(TSO)需要更大的灵活性,以确保电能的安全供应。从一家发电公司的角度来看,这代表了收入来源的多元化,因为作为快速频率服务倾向于出现的新市场。,尽管他们可以通过消耗或提供能源来平衡网格功率,但PSP的主要缺点是他们的低时间响应,使他们无法获得这些新的报酬机制。使用电池或超级电容器等技术的技术,使用诸如独立的储能系统(ESS)杂交水力发电厂,以提高PSP的灵活性并解锁提供动态辅助服务的一种考虑的解决方案之一。但是,水电站和环境限制中可用的少量空间可能会使这种解决方案难以访问。传统上,可逆PSP与固定速度机一起使用。静态频率转换器(SFC)通常用于在泵模式下启动组。从这个角度来看,拟议的论文提出了增强静态转换器(E-SFC)的创新概念。它是将ESS直接集成到工厂的SFC中,以使用电源转换器的使用使用。纸张的组织如下。在第3节中,暴露了协同控制方法操作混合动力厂的需求。与与工厂中型电压网格耦合的传统EST相比,它还提供了减少总体资本支出的机会。第1节提出了水力发电厂的灵活性,以适应不断增长的需求和全球新兴的辅助服务。在第2节中,SuperGrid Institute杂交PSP的创新解决方案,并在未来的电力市场中保持了现有的水力发电机队的关键作用。第4节描述了PSP在LOOP(PHIL)测试钻机中实时功率硬件杂交的实验结果。最后,第5节结束并突出了所提出的解决方案的优势。
摘要:肌肉减少肥胖(SO),其特征是与年龄相关的肌肉损失和多余的体内脂肪,这显着损害了姿势控制。然而,有限的研究探讨了在患有SO的老年人姿势控制期间,同意运动训练对神经肌肉策略的影响。这项研究招收了50名具有SO的老年人,分为干预组(IG,n = 25,平均年龄= 76.1±3.5岁;平均BMI = 34.4±4.0 kg/m 2)和对照组(CG,n = 25,平均年龄= 75.9±5.4岁;平均BMI = 32.32.32.9±2.2.9±kg/m 2)。IG的参与者参加了60分钟的总移动性加上计划(TMP)课程,每周三次,共四个月,而CG则保持了典型的日常活动。在干预之前和之后进行了标准化评估。这些评估包括ROMBERG和定时进行和进行(拖船)测试,以及在各种条件下的压力中心(COP)位移参数的测量。此外,在姿势控制评估期间量化了踝肌肉活性,以及足底和背侧弯曲的最大自愿性收缩。干预后的结果显示,在Romberg中测量的站立时间(-15.6%,p <0.005)和TUG(-34.6%,p <0.05)测试显着减少。此外,在各种条件下,COP面积和速度显着降低(P <0.05)。姿势控制改善与强度的增加(p <0.05)和踝肌激活的减少有关(p <0.05)。这些发现突出了与肌肉减少症和肥胖的协同作用相关的神经肌肉系统变化的可逆性,强调了该人群中姿势控制调节的训练性。通过将这些见解纳入临床实践和公共卫生策略中,似乎可以优化具有SO的老年人的健康和福祉。
有机半导体是无序的分子固体,因此,它们的内部电荷产生动力学,电荷传输动力学,最终由它们所构成的光电设备的性能由能量疾病控制。这对于新兴的光伏技术尤其相关,其中可提取功率直接取决于这些动力学。为了确定能量障碍如何影响电荷发生,激子传输,电荷传输以及有机半导体设备的性能,首先需要一种准确的方法来衡量此关键参数。在这项工作中,可以证明有机半导体的静态疾病可以从其光伏外部量子效率谱从吸收开始附近的波长处获得。与计算框架一起介绍了一种详细的方法,用于量化与单重激子相关的静态能量障碍。此外,作者还表明,将光学干扰的限制效应最小化对于实现高临界量化至关重要。最后,采用透明设备来估计几种具有技术相关的有机半导体供体 - 受体混合物的激发静态疾病,包括高效率有机光伏系统PM6:Y6。
摘要 - 片上功率电网(PG)的摘要分析至关重要,但由于综合电路(IC)量表的迅速增长,在计算上具有挑战性。当前EDA软件采用的传统数值方法是准确但非常耗时的。为了实现IR滴的快速分析,已经引入了各种机器学习(ML)方法来解决数值方法的效率低下。但是,可解释性或可伸缩性问题一直在限制实际应用。在这项工作中,我们提出了IR融合,该IR融合旨在将数值方法与ML相结合,以实现静态IR滴分析中准确性和效率之间的权衡和互补性。具体而言,数值方法用于获得粗糙的解决方案,并利用ML模型进一步提高准确性。在我们的框架中,应用有效的数值求解器AMG-PCG用于获得粗糙的数值解决方案。然后,基于数值解决方案,采用了代表PG的多层结构的层次数值结构信息的融合,并设计了Inpection unet u-net模型,旨在捕获不同尺度上特征的详细信息和相互作用。为了应对PG设计的局限性和多样性,将增强的课程学习策略应用于培训阶段。对IR融合的评估表明,其准确性明显优于以前的基于ML的方法,同时需要在求解器上迭代较少的迭代才能达到相同的准确性,与数值方法相比。
摘要:耳聋对时间处理可能产生的影响这一问题仍未得到解答。基于行为测量的不同发现显示出相互矛盾的结果。本研究的目的是通过使用功能性近红外光谱 (fNIRS) 技术分析时间估计背后的大脑活动,该技术可以检查额叶、中央和枕叶皮质区域。共招募了 37 名参与者(19 名聋人)。实验任务包括处理道路场景以确定驾驶员是否有时间安全执行驾驶任务,例如超车。道路场景以动画形式呈现,或以 3 张静态图像序列呈现,显示情况的开始、中间点和结束。后一种呈现需要计时机制来估计样本之间的时间以评估车速。结果显示聋人的额叶区域活动更活跃,这表明需要更多的认知努力来处理这些场景。一些研究表明,中脑区域与计时有关,在聋哑人士估计时间流逝时,静态呈现尤其会激活中脑区域。对枕叶区域的探索没有得出任何结论性结论。我们对额叶和中脑区域的研究结果鼓励进一步研究时间处理的神经基础及其与听觉能力的联系。
这个关于工程机制的全面教科书系列伴随着一系列分步解决的机械问题,帮助读者巩固了他们的技能并快速学习。每章都包含一个重要公式的摘要,以进行有效使用。这本书在sn.pub/extras上提供了补充材料。电子书包含超过160个完全解决的静态问题,为工程学生提供了提高他们的技能并获得解决工程问题的经验的机会。它强调寻找解决方案路径并制定基本方程式,涵盖了诸如平衡,重心,桁架,梁,框架,拱形,电缆,工作和势能,静态和动力学摩擦以及惯性矩等主题。作者,Dietmar Gross,JörgSchröder,Peter Wriggers和Wolfgang Ehlers是该领域的著名专家。Gross获得了Rostock大学的工程文凭和博士学位,而Schröder在汉诺威大学学习了土木工程。Wriggers在搬到汉诺威大学之前在达姆施塔特担任土木工程机械师主席,而埃勒斯(Ehlers)是达姆斯塔特大学(University of Darmstadt)的连续机械师教授。他们的研究兴趣集中在现代固体力学,高级材料和连续机械上,重点是理论和以计算机为导向的方法。RalfMüller拥有技术大学的力学文凭和工程学博士学位。他还曾在巴黎的皮埃尔·玛丽(Pierre et Marie Curie)大学担任博士后,并在达姆施塔特大学(University of Darmstadt)担任大三学生,在那里他承担了自己的习惯。自2009年以来,他一直是Kaiserslautern大学应用力学教授,专注于连续力学,微观和配置力学以及数值方法。