在UV和IR光谱中观察到激发DNA分子的电磁辐射和吸收。1974年的Frank-Kamenetsky组确定激发DNA分子也以厘米(超高频率,微波)范围发射,并且这种辐射是由于DNA的扭转振动引起的[1]。Bingi还指出,在整个DNA分子的扭转振动中,微波辐射发生[2]。因此,微波炉不会发出任何简短的DNA,而不是基因,而是整个DNA分子。不是质子振荡的电子,而是沿DNA螺旋的偶极子A-T和G-C。数学建模表明,DNA的短部分的固有频率位于Terahertz的范围内(见下文),实验显示了相同的[3]。
船只产生的噪声被认为对海洋生物产生了重大有害影响1。随着运行量越来越多的船只,此问题进一步加剧了。因此,有必要更好地理解和管理船只在水下辐射的噪声。在正常操作下,螺旋桨可以为整个平台噪声做出重大贡献。但是,当螺旋桨上存在空化时,噪声大大增加并成为主要的噪声源。因此,如果可以避免螺旋桨空化,则可以降低平台辐射的噪声的影响。如果迅速检测到允许通过螺旋桨控制允许采取补救措施的空化,则可以实现这一目标。在此贡献中,我们研究了基于许多不同输入特征的一系列可用机器学习方法来检测螺旋桨空化。使用一系列信号处理方法可以使用螺旋桨气态检测。环化性是最近提出的用于螺旋桨空化检测2的信号处理方法。它依赖许多频域的转换,从而产生了循环频谱。然后将此频谱搜索以寻找峰值,在该峰上,叶片速率周围及其谐波及其谐波可以表明存在气蚀。图1比较了环溶性分析的各个阶段的输出,以进行空洞和非散发信号。
摘要 - 振动感知可以帮助机器人识别其动态状态以探索周围环境。但是,软机器人的内在可拉伸性为整合振动传感器带来了挑战。这项研究引入了一种创新的可拉伸电子皮肤(E-SKIN),可促进软机器人中的振动本体感受。以大约0.1 mm的厚度结构,该超薄e-Skin是使用带有液态金属颗粒(LMP)的屏幕打印技术生产的,并结合了Kirigami设计以进行无缝集成。基于Triboelectric纳米生成器的感应机制的E-Skin作用,该机制将机械振动转导为没有外部电源的电信号。通过分析由软机器人的动态运动产生的振动信号,E-Skin显示了广泛的应用。从软机器人手指的滑动运动的振动信号中,可以以99%的精度区分17种不同的纹理。此外,对软机器人抓手的摇摆运动的振动信号的分析可以估算其抓地的容器内部晶粒的类型和重量,分别达到97.7%和95.3%的精确度。因此,这项工作提出了一种实现软机器人振动本体感受的新方法,从而扩大了动态本体感受在软机器人技术中的应用。
1。扭曲传感器引导在一起(每英尺至少10个曲折)。2。将扭曲的引线滑过铁氧体芯,两次将其定位为接近传感器的实用性。请参阅图1和2。3。,如果可能的话,将导线缩小并使用屏蔽的扭曲对。也遵循此应用程序中的步骤2。如图2所示,可以通过将不同数量的电线转弯通过铁氧体芯来创建那些减弱不同频率的铁氧体核“窒息”。更多的转弯会增加诱导性并逐渐降低频率。可以以这种方式创建多个“窒息”,并将其串联放在电线上,导致覆盖宽频带。始终定位覆盖最接近传感器的较高频带的扼流圈。
摘要:我们证明,热平衡中分子的集体振动强耦合可以在热力学极限下引起明显的局部电子极化。我们首先表明稀释型分子在稀 - 加仑限制中强烈耦合分子的整体的全部非遗传性Pauli- Fierz问题降低了出生的 - Oppenheimer近似 - 对电子结构的空腔 - Hartree方程。因此,每个分子都与所有其他分子的偶极子偶联体验,这在热力学极限(大集合)中等于不可忽略的值。因此,集体振动强耦合可以强烈改变单个分子在整体内的局部“热点”。此外,发现的腔诱导的极化模式具有零净极化,类似于自旋玻璃(或更好的极化玻璃)的连续形式。我们的发现表明,对极化化学的彻底理解需要对穿着的电子结构进行自洽处理,这可能会引起众多,迄今为止被忽视的物理机制。
管道振动是使用新开发的系统采集的,该系统由 10 个传感器组成,分为两条链。这些链连接到主计算机,以将采集的数据持续传输到配备大存储空间的云服务器,该云服务器能够记录长达 6 个月的连续数据流。然后使用第 4 段所述的 ML 算法对采集的数据进行阐述。实验活动在城市地区进行,传感系统应用于 135 Ø 毫米新的地下水聚乙烯管道。传感器放置在管道表面上,使用低声阻抗胶,彼此之间的距离如表 1 所示。距离显示为从传感器 11 开始的绝对间隙、与前一个传感器的相对间隙或与模拟泄漏的绝对距离。图 1 描绘了传感器部署的更全面图片,其中实线表示 2 个节点之间的电子连接。
摘要:本文介绍了叶片上传感器系统的设计,实现和验证,用于用于低容量风力涡轮机的远程振动测量。自主传感器系统被部署在三个风力涡轮机上,其中一个是在智利南部较远的天气条件下运行的。系统记录了叶片在自由式和边缘方向上的加速度响应,可用于提取叶片动态特征的数据,可用于损伤诊断和预后。所提出的传感器系统显示出可靠的数据采集和从远程位置的风力涡轮机的传输,证明了创建一个完全自主的系统的能力,该系统能够记录数据,以监视和评估无人干预的长时间的风力涡轮机叶片的健康状况。本研究中介绍的传感器系统收集的数据可以作为开发基于振动的实时结构健康监测策略的基础。
参考文献 (a)。职业性振动暴露可分为两类,手臂振动 (HAV) 和全身振动 (WBV)。振动的路径取决于工作场所和所从事的工作;包括工作场所设计、设备使用和维护、个人防护设备和握力。振动可以进入一个或多个身体部位,例如一只手或两只手,并通过手传递到手臂和肩膀。如参考文献 (b) 所述,传递到手、手臂、肩膀和身体的动态振动发生在接触振动物体时,例如电动手动工具(例如链锯、电钻、凿锤)或设备(例如木刨床、冲床、包装设备)。全身振动发生在站立或坐在振动环境中(例如,操作直升机或在颠簸的道路上驾驶卡车)或使用需要全身参与的重型振动设备(例如,手提钻)时。