• 按照《2020 年能源法》的规定,WPTO 在多年期计划 (MYPP) 中指出了“利用动态、低速和高密度波浪和洋流发电,同时在腐蚀性海洋环境中生存的基本挑战”。WPTO 还通过“支持设计、制造和验证多个相关规模的行业设计原型”,专注于“为服务不足的社区提供电力并增强沿海复原力”,具体包括“改进安全且经济高效的安装、电网集成、运行、监测、维护和退役方法”和“支持制定和采用设备性能和保险认证的国际标准”以及“利用国际海洋能源界和其他海上科学和工业部门的专业知识、技术、数据、方法和经验教训”。与这些既定目标相关的是:
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过去,月球探测任务几乎完全依赖于直接对地 (DTE) 通信,同时使用来自地球的测距辐射测量进行导航。早在阿波罗任务初期(Farquhar,1971),月球中继基础设施的优势就已初见端倪,中国嫦娥四号任务最近的月球背面着陆也证明了这一点(Gao 等人,2019;后者专注于将遥测数据传送到地面,而不是提供独立的轨道确定和导航解决方案)。月球探测任务数量的增长趋势正在产生部署月球通信和导航基础设施以支持国际社会的需求。这反过来又可以成为更多公共和私人全球地月计划的催化剂。
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。
科学探测器是许多学科的关键技术推动因素。许多科学探测器都使用了专用集成电路 (ASIC)。直到最近,像素探测器 ASIC 主要用于传感器层电荷的模拟信号处理和探测器 ASIC 上原始像素数据的传输。然而,随着更先进的 ASIC 技术节点在科学应用中的出现,更多来自计算域的数字功能(例如压缩)可以直接集成到探测器 ASIC 中以提高数据速度。然而,这些计算功能通常具有高且可变的延迟,而科学探测器必须实时运行(即无停顿)以支持采样数据的连续流式传输。本文介绍了一个来自像素探测器领域的示例,该探测器具有片上数据压缩功能,可用于 X 射线科学应用。为了应对来自并行压缩器流的可变大小数据的挑战,我们提出了一种 ASIC 设计架构,用于合并可变长度的数据,以便通过固定位宽的网络接口进行传输。索引术语 — 科学仪器边缘系统、X 射线科学、数据传输技术、流数据压缩、X 射线探测器、ASIC、硬件构造语言
*通信:Cynthia A. Chestek博士生物医学工程B10-A171 NCRC Ann Arbor MI 48109-2800电话:734-763-1759
量子记忆是通过同步概率操作来实现大规模量子网络的关键技术。这样的网络对量子记忆施加了严格的要求,例如存储时间,检索效率,带宽和可扩展性。在温暖的原子蒸气平台上使用的梯形阶梯协议是有希望的候选人,将有效的高带宽操作与低噪声的按需检索相结合。然而,它们的存储时间受到运动诱导的脱粒的严重限制,这是由包含蒸气的原子的广泛速度分布引起的。在本文中,我们演示了速度选择性光泵,以提出这种腐蚀机制。这将增加蒸气记忆的可实现的内存存储时间。该技术也可以用于制备任意形状的吸收蛋白,例如准备原子频率梳吸收特征。
这是被接受出版的作者手稿,并且已经进行了完整的同行评审,但尚未通过复制,排版,分页和校对过程,这可能会导致此版本和记录版本之间的差异。请引用本文为doi:10.1002/jum.15532
煤矿井下空气流动时,巷道壁附近存在一个气流速度边界层,该边界层的厚度及分布状况对通过该流动界面进入通风气流的有害、有毒气体的排放以及对煤矿瓦斯爆炸产生重大影响。利用现场测量结果与模拟实验数据,对平壁矿井巷道的气流速度边界层进行了研究,巷道分为无支护、工字钢拱架支护和锚杆锚固支护3种类型。通过参考其他考虑边界层特性的文献研究以及对现场数据和实验数据的分析,得到了各个支护巷道断面相应的气流速度边界层特性。边界层内气流速度的增加服从对数规律:u=aLn(x)+b。结果表明:气流速度边界层厚度随气流中心速度的增大而明显减小,随巷道壁面粗糙度的增大而明显增大。对于三种类型煤矿巷道,考虑中心气流速度的影响,其气流速度分布可用下列方程描述:u=(m1v+n1)Ln(d)+m2v+n2。
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],