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fem-circuit共同模拟超导同步风发电机，使用麦克斯韦方程的同质j-a配方连接到直流网络
摘要。高温超导体（HTS）非常有吸引力的高效和高能量密度功率设备。它们与需要轻型和紧凑型机器（例如风力发电）的应用特别相关。在这种情况下，为了确保超导器机器的正确设计及其在电力系统中的可靠操作，那么开发可以准确包含其物理功能但也可以正确描述其与系统的相互作用的模型很重要。为了实现这样一个目标，一种方法是共同模拟。这种数值技术可以通过有限元模型（FEM）带来机器的细几何和物理细节，同时处理整个系统的操作，该系统包含了机器，以及由外部电路代表的电网的子集。当前工作的目的是在涉及超导组件时使用这种数值技术。在这里，提出了一个案例研究，该案例研究涉及通过整流器及其相关滤波器与直流电流（DC）网络耦合到直流电流（DC）网络的15 MW杂交超导同步发电机（HTS转子和常规定子）。与风能应用有关的案例研究允许在使用与HTS机器的共同模拟时抓住技术问题。发电机的FEM是在商用软件COMSOL多物理学中完成的，该商品通过内置功能模拟单元（FMU）与电路模拟器Simulink进行交互。因此，它是在本研究中，引入了最新版本的最新版本J-与均化技术结合使用的配方，与T -A公式相比，计算时间更快。分布式变量和全局变量，例如前者和电压，电流，电磁扭矩以及后者的功率质量的电流密度，磁通量密度和局部损失，并进行了比较。这个想法是在计算速度，准确性和数值稳定性的标准下找到最适合的组合FEM电路。
人类诱导性多能干细胞在纳米纤维膜阵列单层上向同步神经网络自动分化
Boxin Huang、Yong He、Elrade Rofaani、Feng Liang、Xiaochen Huang 等人。人类诱导多能干细胞在纳米纤维膜阵列单层上向同步神经网络自动分化。Acta Biomaterialia，2022 年，150，第 168-180 页。�10.1016/j.actbio.2022.07.038�。�hal-03818522�
全基因组对大肠杆菌中替代性肽聚糖交联所需的基因的鉴定揭示了-lactams的意外影响多层网络中的遗传合作性暗示了亨廷顿氏病小鼠与症状同步的纹状体中的细胞存活和衰老
动机：亨廷顿氏病（HD）可以通过基因放松来发展。然而，基因放松管制对HD遗传合作的动力学的影响仍然很差。在这里，我们在HD敲入小鼠的大脑（等位基因HDH小鼠）的大脑中建立了一个多层网络模型。为了增强生物学精度和基因优先序列，我们整合了三个源网络的互补家族，所有这些都从HDH小鼠中的相同RNA-SEQ时间序列数据推断为加权 - 边缘网络，在该网络中，Edge-Edge-Edge-lates跨源网络跨源网络跨源网络和时点的路径长度变化。结果：加权边缘网络识别出富含受管化基因（临界阶段）的紧密遗传合作性的连续波，在皮质中曾经久经术，与纹状体呈现，并与纹状体相关，与细胞的存活有关（例如hipk4）与细胞增殖相互缠绕（例如scn4b）和细胞衰老（例如CDKN2A产品）响应。顶部纹状体加权边缘在HD发病机理的无脊椎动物模型中富含有缺陷行为的调节剂，从而验证了它们与体内神经元功能障碍的相关性。共同揭示了HDH小鼠大脑中遗传合作的高度动态的时间特征，其中2步逻辑突出了症状小鼠纹状体中细胞维持和延伸的重要性，提供了高度优先的靶标。联系人：Christian.neri@inserm.fr补充信息：补充数据可在Online BioInformatics获得。可用性和实现：加权边缘网络分析（WENA）数据和源代码，用于执行信号（SDS）的光谱分解（SDS）和Wena分析，均为使用Python编写，可在http://www.broca.inserm.inserm.inserm.fr/hd-wena/上获得。
使用磁脑电图（MEG）评估轻度创伤性脑损伤（MTBI）的恢复：同步神经相互作用（SNI）测试的应用
轻度创伤性脑损伤（MTBI）影响22％从阿富汗和伊拉克返回的美国服务人员。由于多种伤害机制造成的异质结构和功能改变，其诊断是具有挑战性的。MTBI主要基于历史（创伤）和临床评估，因为传统的神经影像学方法（例如磁共振成像（MRI）和大脑的计算机断层扫描（CT），通常不会揭示明显的异常异常。同样，根据几个标准，对MTBI后的恢复的评估仅依赖于临床评估。在大脑功能方面，我们假设MTBI反映了神经元种群之间受到干扰的动态相互作用，这是上述技术无法检测到的干扰。在寻求一种客观工具来检测MTBI的存在并评估其恢复时，我们在这里使用了磁脑摄影（MEG），这是一种非常适合评估大脑动态功能状态的模态。具体而言，我们使用同步神经相互作用（SNI）测试来评估257名健康（“对照”）退伍军人的功能性大脑状态，19名退伍军人，具有主动MTBI的临床诊断（“ A-MTBI”），以及18名退伍军人，他们患有MTBI并受到MTBI的痛苦，并在测试时恢复了（已恢复过测试）。逐步线性判别分析（LDA）产生了37个SNI预测因子，这些预测因子对所有257个对照和19个A-MTBI大脑正确分类。然后，我们使用这些预测因子将18 R-MTBI大脑分类为对照或A-MTBI组：9个大脑（50％）被分类为对照，而其他10个（50％）被归类为A-MTBI。这些发现（a）记录了SNI MEG正确检测A-MTBI的力量，以及（b）对临床评估工具的有效性提出了宣布从MTBI恢复的有效性的担忧。在积极方面，我们的结果提供了一个基于大脑的连续性，可以评估MTBI大脑的状态。该措施以及临床评估应明显减少不确定性，并大大改善MTBI恢复的量化，从而指导进一步的治疗。
具有双V形磁铁结构的永久磁体同步电动机的动态等效磁网络模型和驱动系统
等效磁网络（EMN）方法似乎是电动机中磁场的一种更有效的分析方法，比等效磁路方法（EMC）[11]和比有限元方法（FEM）相比，相结合了更高的计算精度和更快的计算速度。W. Shi等。研究了具有V形磁铁结构的PMSM的EMN，该结构可以准确计算磁场分布并模拟电动机的抗磁力化能力[12]。J. Zhang等。 提出了双层磁铁结构永久磁铁同步不情愿电动机，并建立了其EMN模型，该模型可以准确计算电动机的气隙通量密度分布，并用于转子结构的设计和优化[13]。 尽管如此，[12]和[13]中的EMN模型不可用于计算绕道通量，电动力（EMF）和扭矩波形以及转子旋转。 然后，介绍了根据转子位置修改EMN在定子和转子之间的连接的动态EMN模型，以解决此问题。 H. Kwon等。 研究并建立了具有表面无磁体结构的PMSM的动态EMN模型，该模型可以获得与FEM相似的磁场计算结果[14]。 G. Liu等。 研究了具有单层V形磁体结构的PMSM的动态EMN模型。 其正确性通过FEM和实验验证[15]。 但是，在本文中对拟议的DVMPMSM的动态EMN模型没有相关的研究。J. Zhang等。提出了双层磁铁结构永久磁铁同步不情愿电动机，并建立了其EMN模型，该模型可以准确计算电动机的气隙通量密度分布，并用于转子结构的设计和优化[13]。尽管如此，[12]和[13]中的EMN模型不可用于计算绕道通量，电动力（EMF）和扭矩波形以及转子旋转。然后，介绍了根据转子位置修改EMN在定子和转子之间的连接的动态EMN模型，以解决此问题。H. Kwon等。研究并建立了具有表面无磁体结构的PMSM的动态EMN模型，该模型可以获得与FEM相似的磁场计算结果[14]。G. Liu等。研究了具有单层V形磁体结构的PMSM的动态EMN模型。其正确性通过FEM和实验验证[15]。但是，在本文中对拟议的DVMPMSM的动态EMN模型没有相关的研究。在[16]中，动态EMN模型用于表面安装的PMSM的多目标优化，这对电动机的快速设计有益。
已发表版本的引用 (APA)：Chen, M., Zhou, D., & Blaabjerg, F. (2020). 虚拟同步发电机的建模、实施和评估
传统电力系统以同步发电机为主，同步发电机被证明具有大惯性和阻尼等固有优点，有利于电力系统的稳定运行。同时，通过调速器和自动电压调节器 (AVR)，同步发电机可以很容易地实现频率和电压的调节。惯性通常可以定义为物体对其运动状态变化的抵抗力。在电力系统稳定性方面，惯性表示在短路等扰动下保持转子转速和频率的能力 [1]。该函数由同步发电机的摆动方程确定，该方程描述了发电和负载之间的功率不平衡。当任何扰动导致功率不平衡时，转子将释放或储存与惯性成比例的动能来抵抗频率变化 [2]。这种效应有助于降低频率最低点和频率变化率 (RoCoF) [3]，[4]。
表面安装的永久磁铁同步电动机与内部和外转子类型V. D. Quoc *a，b，H。B. Huu B
表面安装的永久磁铁同步电动机（SPMSM）是一台电动机，由于良好的特性，例如高功率密度，较低的质量，高效率和较低的惯性扭矩，因此广泛应用于电动汽车（EV）和电动驱动器。对于SPMSM，有两种类型的SPMSM，即内部转子SPMSM和外转子SPMSM。为了分析，计算和比较这两种运动类型的优势和缺点，本研究提出了一个分析模型，以计算和设计具有内部和外转子配置的SPMSM的电磁参数和热特性。随后，开发了有限元方法来验证从分析模型获得的输出参数。仿真结果还表示两种类型的电动机的性能。但是，内转子SPMSM在高速和低温方面具有优势，而外转子SPMSM具有更高的扭矩和稳定性，但在较高的温度下运行。
弱网格研究的稳定性增强措施
ARP Advancing Renewable Program AVR Automatic Voltage Regulator CSCR Composite Short Circuit Ratio DFIG Doubly-Fed Induction Machine DFT Discrete Fourier Transform ESCR Equivalent Circuit Based Short Circuit Ratio GA Genetic Algorithm GFMI Grid Forming Inverter GFLI Grid Following Inverter GIH Grid Innovation Hub HSS Hyper-Spherical Search HVDC High Voltage Direct Current ISP Integrated System Plan MPM Matrix Pencil Method NEM National Electricity Market OEM Original Equipment Manufacturer PEC Power Electronic Converter PLL Phase-Locked Loop PMU Phasor Measurement Unit PoC Point of Connection PSCAD Power System Computer Aided Design RMS Root Mean Square RoCoF Rate of Change of Frequency SCR Short Circuit Ratio SynCon Synchronous Condenser TNSP Transmission Network Service Provider VSC Voltage Source Converter VSG Virtual Synchronous Generator WSCR加权短路比
课程外线秋季2024机器学习 - CSCI 5350（混合同步类）房间：COB 255星期二至周四12：00-2：00 PM讲师：Arun Kulkarn
残疾/可及性服务：根据《康复法》第504条，《美国残疾人法》（ADA）和《 ADA修正案法》（ADAAA）（德克萨斯州泰勒大学）为学习，身体和心理残疾的学生提供住宿。如果您患有残疾，包括不可访问的诊断，例如学习障碍，慢性病，TBI，PTSD，ADHD，或者您在以前的教育环境中有修改或住宿的历史，则鼓励您访问https://hind.accessiblearning.com/uttyly.com/uttyler和填写新生的学生。在提交申请时，学生可访问性和资源（SAR）办公室将与您联系，并与助理董事学生服务/ADA协调员Cynthia Lowery任命。有关更多信息，包括填写服务申请，请访问SAR网页http://www.uttyler.edu/disabilityservices，位于大学中心的SAR办公室，＃3150，或致电903.566.7079。
