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卷。 17数。 2年2024鱼3009-1896-街
本文讨论了火箭电动机中固体推进剂的非破坏性测试（NDT）的复杂性，并强调了各种检查技术的重要性和演变。它解决了与不同推进剂类型相关的挑战以及缺陷检测的固有困难。通过强调数字方法和自动缺陷识别（ADR）的最新进步，该研究强调了NDT在确保火箭电机的安全性和有效性方面的关键作用，并向未来的技术趋势和研究需求指出。鉴于固体火箭电动机在航空航天和防御中的关键作用，它们的检查至关重要。传统方法（例如视觉检查（VI））对于识别表面缺陷（例如裂纹和脱键）至关重要，尽管它们仅限于表面异常。射线照相测试的进步，包括常规和数字X射线照相，已改善了内部缺陷的检测，例如空隙，孔隙率，异物或夹杂物或裂缝。使用计算的X射线照相（CR）和数字探测器阵列（DDA）的数字X射线照相，提供了出色的分辨率和更快的成像，这对于详细的检查而言是无价的。超声波测试（UT）具有工具性，脉冲回声和透射方法为内部不连续性和粘结完整性提供了见解。UT方法，尤其是通过传输，避免了耦合剂的污染，并且适合自动扫描。关键字：非破坏性测试（NDT）;固体推进剂；缺陷检测；检查挑战；使用激光光检测表面和地下缺陷的剪切照片提供了实时反馈和定量分析，特别是用于检测剥离和不当粘附。工业计算机断层扫描（ICT）提供了高分辨率的三维成像，对于识别结构异常和确保推进剂完整性至关重要，尽管它受到高成本和运营复杂性的挑战。激光扫描热成像（LASST）生成详细的热图以识别缺陷和材料不一致，使其适合在制造过程中进行在线检查。NDT的最新进展包括为ADR集成人工智能（AI）和机器学习（ML），增强缺陷检测，减少人类错误以及支持预测性维护。但是，这些技术面临着诸如高成本，对专业技能的需求以及与现有方法集成的复杂性之类的挑战。NDT对固体推进剂的未来在于开发具有成本效益的方法，标准化程序和便携式设备以进行现场检查。拥抱AI和ML将进一步自动化并改善缺陷分析，从而确保固体火箭电机的更高安全性和性能标准。
Stride：电池电动公交车
这条线路将包括 Sound Transit 的首批电池电动公交车队。S1 和 S2 上将有一支双层公交车队，S3 上将有 60 英尺的铰接式公交车队。公交车一次充电即可满载乘客行驶整个路线。新的巴士基地北站是一座巴士维护和运营大楼，将为 Stride 快速公交 (BRT) 维护和维修巴士。这个巴士基地还将容纳整个 BRT 车队和一些 ST Express 路线的零排放改造。这是实现 2050 年设施和车队零碳运营的重要一步。
十个癌症中的十大大步
我们仅强调了许多令人兴奋的创新进步和癌症护理和研究中的一些挑战中的10个。IQVIA的团队在所有这些团队中都发挥了关键作用。现实世界的证据是从确定感兴趣的目标来辅助临床试验，确保获得权益并将患者的声音带入端到端药物输送的所有阶段的重要性。iqvia是现实证据的领先提供商，并且仍致力于提供以数据为导向的加速医疗保健的方法。
TinyML 用于步态步幅分类
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取得进展：温哥华的儿童保育策略
2 加拿大统计局关于性别和工作的一项研究表明，截至撰写本文时（2018 年），加拿大男性和女性的总工作负担大致相等。然而，尽管男性承担了比以前更多的无偿工作，包括育儿，但研究发现，女性仍然承担了所有无偿工作中不成比例的大量份额，包括育儿、家务和老年人护理。（Moyser, M. 和 Burlock, A. 2018。“时间利用：总工作负担、无偿工作和休闲”，《加拿大女性：基于性别的统计报告》。加拿大统计局目录编号 89-503-X）。
水黾算法与人工神经网络
这项技术正在推动智能城市的发展。智能城市由智能组件组成，例如智能家居。在智能家居中，人们使用各种传感器来使环境变得智能，而智能家居中的智能设备可用于检测其中人员的活动。检测智能家居用户的活动可能包括检测做饭或看电视等活动。检测智能家居居民的活动可以极大地帮助老年人或照顾孩子，甚至促进安全问题。传感器收集的信息可用于检测活动类型；然而，主要的挑战是大多数活动检测方法的精度较差。在所提出的方法中，为了减少数据挖掘技术的聚类误差，提出了一种使用水黾算法的混合学习方法。在所提出的方法中，该算法可用于特征提取阶段，并专门提取机器学习的主要特征。对所提出方法的分析表明，其精度为 97.63%，准确率为 97.12%，F1 指数为 97.45%。与类似算法（例如蝴蝶优化算法、哈里斯鹰优化算法、黑寡妇优化算法）相比，它在检测用户活动时具有更高的精度。
