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空气速度和支撑推进对屏蔽产生的粉尘的影响
摘要 长壁开采产量的稳步增长要求操作人员使用更多的通风空气，以控制和稀释可吸入粉尘。采煤机速度的显著提高也要求长壁支架以更快的速度推进。这两个因素都可能影响长壁开采面上的总体可吸入粉尘水平，因为随着支架的降低和推进，从顶棚顶部落下的破碎材料会直接夹带到气流中。为了解决这个问题，匹兹堡研究实验室从四个长壁开采面上收集了可吸入粉尘样本，以表征盾构产生的粉尘。本文研究了空气速度和盾构推进速度对可吸入粉尘水平的影响。本文还讨论了目前用于减少盾构粉尘的工程控制措施以及国家职业安全与健康研究所 (NIOSH) 正在研究的替代控制措施。
流动环流模式和速度对
• 发表日期 / 收讫日期：2021 年 4 月 6 日 • 修改发表日期 / 修改后收讫日期：2021 年 10 月 22 日 • 喀布尔日期 / 接受日期：2021 年 11 月 1 日 摘要 电子元件最关键的问题是功耗高、寿命短。本文旨在对水冷散热器的工作过程进行数值模拟，以获得最有效的设计。在此背景下，设计了四种具有不同通道（A 型、B 型、C 型、D 型）的配置，水速分别为 0.25 m/s、0.5 m/s 和 1 m/s，空气速度恒定（6 m/s），以模拟流体流动和传热。结果以温度和压力云图、速度流线图以及压力差、出口温度、温差、空气传热速率和功耗与雷诺数的关系图来评估。结果表明，在所有分析中，压力差、出口温度、功耗和空气传热速率都随着雷诺数的增加而增加。在所有配置中，水出口温度彼此非常接近，Re=2500 时在 63-65 °C 范围内，Re=5000 时在 70-72 °C 范围内，Re=10000 时在 74-76 °C 范围内。在所有配置中，A 型出口温度最低，Re=2500 时为 63.40 °C，Re=5000 时为 70.77 °C，Re=10000 时为 74.85 °C。此外，A 型在空气传热率方面表现出优于其他模型的性能，Re=2500 时该值为 1346 W，Re=5000 时该值为 1500 W，Re=10000 时该值为 1675 W。A 型几何结构中获得的最大压力差接近 3500 Pa，雷诺数值为 10000。在全面评估结果时，得出结论：B 型在传热、泵功率和进出口位置方面是最适合使用的模型。关键词：电子冷却、散热器、液体冷却、数值建模 Öz Elektronik bileşenlerin en önemli sorunları、yüksek güç tüketimi ve kısa ömürdür。但是，您可以通过使用 olarak 模型来解决这个问题。 Bu kapsamda akış ve ısı Transferini simüle etmek için suyun 0.25 m/s, 0.5 m/s ve 1 m/s hızlarında ve sabit hava hızında (6 m/s) farklı geçişlere sahip dört farklı geometri (Tip-A, Tip-B, Tip-C, Tip-D) dizayn edilmiştir。声音、基本关系、基本关系、基本关系、基本关系、基本关系、哈瓦亚奥兰的转移和雷诺兹的图像olarak değerlendirilmiştir。雷诺兹 (Reynolds) 的分析表明，他的艺术作品是从根本上发展起来的，并且是在不断发展的，因此，他将自己的作品传给了艺术大师。 Tüm modellerde suyun çıkış sıcaklıkları birbirine çok yakın olup Re=2500 için 63-65 °C, Re=5000 için 70-72 °C ve Re=10000 için 74-76 °C aralığındadır。 Tüm modeller arasında Re=2500 için 63.40 °C，Re=5000 için 70。A型出口温度最低，Re=10000时为77℃，为74.85℃。此外，Type-A 在向空气传递热量方面表现出比其他型号更好的性能，Re=2500 时为 1346 W，Re=5000 时为 1500 W，Re=10000 时为 1675 W。在 A 型几何结构中获得的最大压差为，雷诺数为 10,000 时压差约为 3500 Pa。对结果进行整体评估后，得出结论：从传热、泵功率和进出口位置来看，B型是最适合使用的模型。关键词：电子冷却，散热器，液体冷却，数值建模
用户飞行手册 - Velocity XL RG N99KT
HE V ELOCITY 是一款现代化、高性能定制远程飞机，采用最新的空气动力学和结构技术，具有良好的实用性、经济性、舒适性、简单性和飞行安全性。该飞机使用两种经过验证的航空发动机之一，即 Lycoming IO540（260HP）和 Lycoming IO540（300HP）。它有一个交流发电机供电的电气系统，并配备电动发动机启动器。其驾驶舱布局旨在补充飞行员的工作负荷，左侧控制台上有油门、混合器、化油器加热、俯仰配平和着陆制动器控制装置，中央控制台上有侧杆控制器。座椅提供合适的扶手、腰部、大腿和头枕支撑，提供传统飞机座椅所不具备的舒适感。这使长时间的飞行变得轻松无疲劳。大型机翼边条的内侧部分被用作行李区，可从前后驾驶舱进入。这些行李区与特殊手提箱和其他储存区相结合，提供了近 20 立方英尺的行李空间。该区域还可用于添加燃料，使总容量超过 90 加仑。Velocity 的设计载荷系数为 +9 G/-7 G，测试机身载荷为 + 6 G。 Velocity 飞机使用美国宇航局开发的翼尖小翼系统，该系统由每个翼尖的弧形表面组成。这旨在抵消翼尖涡流并减少诱导阻力。Velocity 在每个翼尖小翼中使用单向方向舵，利用翼尖弧度来调整方向舵力。这会导致在低速时使用方向舵时产生的力较小，而在高速时不需要方向舵时产生的力较大。
花旗在速度3.0 bnp paribas ...
我们的客户端人群正在发生变化，现在数量越来越多地操作多资产执行桌。这些客户需要从我们的FX产品中熟悉的解决方案，但现在也能够将其应用于执行FX期货。BNP Paribas最近使用了我们为FX开发的相同算法套件和相关工具集启动了我们的新算法平台，其中包括各种策略，例如Chameleon，Viper，Iguana等。这使我们的客户在交易列出的衍生产品时具有相同的用户体验，与交易FX可以拥有的交易，包括我们完整的尖端工具套件，从实时分析到我们的数字交易助理Alix，该工具在执行过程中为客户提供对Algo的评论。我们认为，我们是该行业中的第一家银行，将第四代，交互式执行的概念介绍给了列出的Algo空间。
大型高超声速风洞中的非侵入式自由流速度测量
I.简介 高速风洞通常依靠压力和/或温度测量以及喷嘴流量计算来确定自由流条件。这种做法可能需要对气体的热化学状态进行复杂的处理。当空气或 N 2 从停滞的储层流向自由流马赫数 M ∞ > 6 时，热量完美气体假设开始失效。喷嘴中的快速膨胀可能需要对热力学非平衡过程进行建模，如果气体停滞到高焓，还必须考虑非平衡化学 [1]。此外，对于高储层密度，可能需要使用排除体积状态方程 [2,3]。尽管这些流动的建模框架是可处理的，但与热化学速率过程有关的一些基本原理仍然是一个持续的研究课题 [1]。验证这些运行条件和喷嘴流量计算的一种方法是在自由流中直接测量。基于粒子的测速方法，例如粒子图像测速，可以产生高质量的多组分速度数据 [4]。然而，在大型高速设施中实施基于粒子的技术所面临的工程挑战包括时间、粒子接种密度和均匀性，以及在注入粒子时最大限度地减少流动扰动 [5]。更重要的是，在高速风洞中，典型的克努森数和雷诺数 [6] 下粒子响应降低存在根本限制，这可能会影响精细时间和长度尺度的分辨率。与基于粒子的技术的局限性相比，标记测速技术的实施不受上述大型高速设施中问题的限制。标记测速技术的著名方法和示踪剂包括VENOM [7]、APART[8]、RELIEF[9]、FLEET[10]、STARFLEET[11]、PLEET[12]，
耐力运行速度下的牵引风洞试验 - IIETA
本研究的目的是调查和量化在长距离耐力跑步中起搏器牵伸产生的空气动力学优势、生理和性能优势。实验测试是在风洞中进行的，两名跑步者在亚最大努力下以 4.72 米/秒的速度在相同的空气速度下进行了五分钟的跑步机跑步测试。通过比较有和没有牵伸的生理参数，获得了由于起搏器效应而导致的降低。使用 CFD 模拟来分析在风速为 4.72 米/秒时有和没有牵伸的空气动力学效应，即阻力和阻力系数。结果表明，与基线（单独跑步）相比，牵伸位置的阻力（-9.73%）和阻力系数（-9.73%）均有所下降。空气阻力的减少还会导致以下生理参数的降低，实验测试检测到：耗氧量（-5.46%）、代谢能力（-5.48%）、能量成本（-7.31%）、产生的二氧化碳（-7.40%）、每分钟通气量（-5.44%）、心率（-0.60%）、血乳酸浓度（-16.66%）、RPE（-13.89%）。结果表明，牵引对空气动力学参数有显著影响，但也对高度和中度训练的运动员的生理和表现变量有显著影响。
机器学习估计雷达的最大垂直速度
摘要：尽管它们固有的对流及其相关的恶劣天气危害，但仍无法进行风暴上升的量化。上升的代理，例如从卫星造成的高层区域，与恶劣的天气危害有关，但仅与一定程度的总暴风雨上升到达有关。这项研究调查了机器学习模型，即U-NET是否可以巧妙地从单独的三维栅格雷达雷达反射性中巧妙地检索最大的垂直速度及其面积范围。使用模拟的雷达反射性和垂直速度对机器学习模型进行了训练，该模型从国家严重风暴实验室的对流中允许警告搜索系统（WOFS）训练。使用SINH - ARCSINH - 正态分布的参数回归技术适用于U-NETS运行，从而可以对最大垂直速度的最终和概率预测。超参数搜索后的最佳模型提供了小于50％的根平方误差，一个大于0.65的确定系数，以及由WOFS数据组成的独立测试集上的联合（IOU）的相交（IOU）超过0.45。除了WOFS分析之外，使用真实的雷达数据和超级电池内垂直速度的相应的双重多普勒分析进行了案例研究。U-NET始终低估了双重多个多置速度上升速度估计值50％。同时，5和10 m s 2 1上升气流核的面积显示为0.25。尽管上述统计数据并非例外，但机器学习模型可以快速蒸馏3D雷达数据，该数据与最大垂直速度有关，这对于评估风暴的严重潜力可能很有用。
退火合成亚铁磁多层膜中增强的全光切换和畴壁速度
25 请参阅补充信息以了解 (I) 对退火后的 Pt/Co/Gd 堆栈进行的 SQUID M(T) 测量分析；(II III) 对在不同 Ta 下退火的样品进行多达 10 个后续激光脉冲的测量；(III) 对具有不同 Ta 的 Pt/Co/Gd 堆栈进行的脉冲能量相关的 AOS 测量；(IV) 按正常比例绘制的 DW 速度与 Hz 的关系；以及 (V) 在退火后的 Pt/Co/Gd 堆栈上进行的 HDMI 测量。
使用p-d，i-tord阶的汽车纵向速度控制...- ijrpr
Tejado等人，2011年指出，需要准确的控制器以确保在导航期间安全。他们着重于设计用于雪铁龙自动型原型的低速控制的分数PI控制器的实现。他们得出结论，测试显示了提出的控制器的有效性[1]。Cohring，2012年为德国自动驾驶汽车提供了实时控制器体系结构。他描述了一种算法，证明了其在柏林茂密的城市交通中的适用性[2]。Alonso，Oria，Al-Hadithi和Jimenez，2013年，2013年提出了一个在线自我调整的PID控制器，用于控制车辆，沿着距离和速度在城市交通中典型的速度和速度。他们提出了一种调整技术，以改善不同输入或噪声存在下的鲁棒性[3]。
计算机视觉系统的有效性和可靠性，以确定条形位移和速度
这项研究研究了基于视频的智能手机应用程序（VBA）的有效性和可靠性，以测量杠铃卧推，后蹲和硬拉中的位移和速度。九个受过训练的受试者（三个女性；六个男性；年龄：24.2±4.2岁；身高175.8±8.1 cm；体重87.2±18.2kg）完成了两个用于杠铃板凳，后蹲，后蹲和隔光度的测试重度课程。卧推，后蹲和硬拉完成了八次重复，重量为40kg，并以快速和缓慢的速度完成。杆位移和平均速度。通过Pearson的产品矩相关系数（R），类内相关系数（ICC）和Bland-Altman图，对VBA的有效性和可靠性进行了分析。位移数据显示出中度至几乎完美的相关性（r = 0.43- 0.94），并且中度至优异的可靠性（ICC = 0.67-0.98）和Bland-Altman图显示了很小的偏见（<2cm）。平均速度数据显示出很大至几乎完美的相关性（r = 0.67-0.95），并且良好至优异的可靠性（ICC = 0.79-0.94），而Bland-Altman揭示了很小的偏见（<0.06 m/s）。与MC的黄金标准测量相比，这项研究中检查的VBA既有效又可靠。这些结果提供了证据表明，在快速和较慢的运动速度下，VBA可以用于卧推，后蹲和硬拉的位移和平均速度的跟踪。