摘要。大气湍流通常会阻碍远距离光学成像应用。湍流对成像系统的影响可以表现为图像模糊效应,通常通过系统中存在的相位失真来量化。模糊效应可以根据沿传播路径测量的大气光学湍流强度及其对成像系统内相位扰动统计的影响来理解。获取这些测量值的一种方法是使用动态范围的瑞利信标系统,该系统利用沿传播路径的战略性变化的信标范围,有效地获得影响光学成像系统的像差的估计值。我们开发了一种从动态范围的瑞利信标系统中提取断层扫描湍流强度估计值的方法,该系统使用 Shack - Hartmann 传感器作为相位测量装置。介绍了从快速序列中获得的战略性范围变化的信标测量中提取断层扫描信息的基础,以及典型湍流场景的建模示例。此外,处理算法还用于模拟孤立强湍流层的识别。我们介绍了所选处理算法的基础,并讨论了该算法作为大气湍流分析方法的实用性。© 作者。由 SPIE 根据 Creative Commons Attribution 4.0 Unported 许可证出版。分发或复制本作品的全部或部分内容需要完全署名原始出版物,包括其 DOI。[DOI:10.1117/1.OE.59.8.081807]
过去的表现并不代表未来的结果。您不能投资指数。杰里米·西格尔教授是 WisdomTree 的高级经济学家。本材料包含西格尔教授的最新研究和观点,可能会发生变化,不应被视为或解释为参与任何特定交易策略的建议,或被视为任何投资产品的要约或销售,不应依赖它。本信息的用户承担使用此处提供的信息的全部风险。除非另有明确说明,否则本文表达的意见、解释或发现不一定代表 WisdomTree 或其任何附属公司的观点。
摘要 陡坡上的下降风非常常见,但对其了解或模拟甚少。本研究重点研究陡峭的高山斜坡上方的下降风急流。我们评估了湍流动能 (TKE) 和雷诺剪应力预算方程中的浮力项。我们特别关注斜率和沿斜率湍流显热通量对这些项的贡献。在最大风速高度以下和以上的四个测量水平可以分析沿垂直剖面的浮力效应如下:(i) 如在稳定条件下预期的那样,浮力往往会破坏 TKE 和最大风速高度 zj 以下急流内层区域的湍流动量通量;(ii) 结果还表明,浮力有助于在急流外层剪切区域(远高于 zj )产生 TKE,而在同一区域观察到湍流动量通量的消耗; (iii) 在最大风速附近机械剪切产生微弱的区域,浮力往往会破坏 TKE,而我们的结果表明,浮力往往会增加动量通量。本研究还提供了一个分析条件,用于确定由于浮力而产生的湍流动量通量与斜坡角度之间的极限,类似于已经为 TKE 提出的条件。我们重新引入了应力理查森数,它相当于雷诺剪切应力预算的通量理查森数。我们指出,通量理查森数和应力理查森数是表征除最大风速高度附近区域以外的下降气流的互补稳定性参数。
越来越重点是ESG中的“ S”,它涉及社会方面以及公司对员工,工人和社区的影响。关键领域包括公民和人权;健康与安全;多样性,公平性和包容性;同等工资;以及利益相关者和社区参与。航空业在这方面遇到了挑战,特别是通过劳资纠纷和罢工行动。最近在美国的一项裁决也值得注意,因为它大大改变了为航空公司提供服务的公司的法律格局,并且需要客户(航空公司)和服务提供商来解决这一新现实。从雇主的角度来看,航空公司服务提供商应为根据国家劳资关系委员会管辖权做好彻底改变的劳动景观做准备。这样的扩展将影响组织活动,可能增加劳动力中断,并为雇主及其航空公司客户造成不确定性。
摘要。使用数码相机和发光二极管 (LED) 信标进行了一项实验,研究了莫纳罗亚山和哈莱阿卡拉山之间 149 公里路径上的湍流。大部分路径都在海洋上,路径的一大部分位于海平面以上 3 公里。在莫纳罗亚山一侧,六个 LED 信标以大致线性阵列放置,每对间距为 7 至 62 米。从哈莱阿卡拉山一侧,一对相距 83.8 厘米的相机观察了这些信标。沿路径的湍流会引起波前倾斜,从而导致图像中的 LED 点发生位移。图像运动是由不必要的噪声源(例如相机平台运动)引起的。点之间的差分运动抵消了大部分噪声,并且这种差分运动会根据源和相机之间的几何形状以不同的方式受到沿路径湍流的加权。开发了一种相机运动不敏感的加权函数来处理这个观察问题。然后使用这些加权函数的线性组合来生成复合加权函数,该函数可以更好地抑制源和接收器附近的湍流,并且对路径越过海洋部分的湍流最为敏感。该技术用于估计此区域的湍流。所涉及的长距离导致图像中出现非常强烈的闪烁,这给数据处理带来了新的挑战。对 C 2 n 的结果估计为 4 × 10 − 17 m − 2 ∕ 3,与 Hufnagel – Valley HV5/7 模型和数值天气建模的结果高度一致。© 作者。由 SPIE 根据 Creative Commons Attribution 4.0 Unported 许可证发布。分发或复制本作品的全部或部分内容需要完全署名原始出版物,包括其 DOI。[DOI:10.1117/1.OE.59.8.081806]
本报告调查了使用数据驱动方法的使用,即现场倒置和机器学习(FIML),以改善常规的湍流模型,例如Spalart-Allmaras模型和Menter SST K-ω模型。使用有限的训练数据使用基于ML的方法来产生可推广到大量流量配置的校正的关键方面之一是设计适当的“功能”(输入ML模型)。基于FIML方法的指导的模型以分析形式介绍。在本报告的末尾列出了本研究中已经进行了实验的其他功能列表。尽管这些校正中没有使用这些,但它们被包括在当前工作中使用的完整过程。
早期在线发布:此初步版本已被《地球系统人工智能》接受发表,可完整引用,并已指定 DOI 10.1175/AIES-D-24-0003.1。最终排版编辑文章将在出版时取代上述 DOI 的 EOR。
tl; dr3D中的湍流不仅仅是“只有一个维度”自回归模型努力通过时间跟踪复杂的涡旋结构生成的建模使我们可以直接从流量状态的流动状态中进行样品,从而在跟踪问题
第二,该报告研究了爱尔兰企业经济的重要特征,概述了企业基础的性质和结构,其出口取向,外国直接投资的作用(FDI)以及对企业的支持;并提供了有关竞争力和生产力的高级讨论。它还讨论了一些关键的绩效结果,例如就业和收入的增长以及平等和贫困的改善。