“三明治结构的特征是使用由一个或多个高强度外层(面)和一个或多个低密度内层(核心)组成的多层皮肤”。在1944年[1]的第一批文章之一中提出了这一定义,该定义是在专门用于三明治结构的第一篇文章中[1],并且在用于这种类型的结构[2-7]中以各种形式采用。今天,对于核心和皮肤而言,今天都有大量的材料和架构组合[8]。但是,对于航空应用,认证极大地限制了可能性。今天,只使用由Nomex,铝合金制成的蜂窝芯或质量非常好的技术泡沫。sim,对于皮肤,我们主要根据玻璃,碳或凯夫拉纤维发现铝合金和层压齐。根据Guedra-Degeorges [9],也是[10]中描述的一些堆叠的情况(另请参见图22),对于航空应用,皮肤的厚度小于2 mm。三明治分为两类。对称三明治,例如图中所示的三明治1主要用于抵抗屈曲及其弯曲。这种类型的三明治非常适合加压结构或承受空气动力载荷的结构,总体而言,它是迄今为止使用最广泛的结构。在飞机结构中也使用了另一种较不受欢迎的三明治类型:不对称的三明治(见图2)。该皮肤的屈曲抗性由A至于由薄膜稳定的薄皮肤组成的经典机身,一个不对称的三明治由碳层压板中的第一个皮肤组成,称为“工作皮肤”,这将大部分膜胁迫从结构中获取。
本文的主要目的是将量子测量理论的一些重要元素系统地整合到论文 [6, 3, 7, 5, 4] 中提出的色彩感知数学框架中。该框架描述了一种量子相对论色彩感知理论,该理论基于与 CIE(国际照明委员会)开发的经典比色法中假设的范式完全不同的范式,本质上可以将其归结为物理色彩刺激空间的同色异谱还原,例如,请参阅 [32, 11, 16] 中对该方法的数学导向描述。由于在同色异谱还原过程中光刺激和感知色彩之间的直接联系会丢失,并且人类视觉系统的精细化将这两个概念进一步分开,因此我们决定不考虑物理色彩刺激,而仅基于众所周知的色彩感知经验证据来建立我们的模型。正如我们稍后将详细介绍的那样,这一策略已被重要的科学家所采用。如果不参考实验环境和观察仪器,就无法研究这些经验色彩感知定律,正如逻辑学家 B. Russell 在 [45] 中一针见血地指出的那样:“在日常生活中,当我们谈论桌子的颜色时,我们只指在通常的光线条件下,从普通角度看桌子对普通观察者来说似乎具有的那种颜色。但在其他条件下出现的其他颜色也同样有权被视为真实的;因此,为了避免偏袒,我们不得不否认桌子本身具有任何一种特定的颜色。”理解依赖于实验环境和观察条件的经验证据的需要是引发数学形式化的动机之一
Sylvain Leblond,Pascal Fichet,LaumonierRémi,Sophie Billon,Paul Sardini等。开发用于拆卸应用的紧凑型Alpha和Beta摄像头。放射分析和核化学杂志,2022,331,pp.1075-1089。10.1007/S10967-021-08172-2。CEA-03939255
1 这是一篇论文(同名)的扩展版本,该论文已被《技术分析与战略管理》有条件接受发表。该扩展版本详细介绍了量子理论的三个实际应用,我们认为这些应用是近期实现更多量子能力的唾手可得的成果。 2 该部分最初也由《技术分析与战略管理》进行同行评审,但为了满足期刊的字数限制,我们不得不在最终期刊版本中删除它。 3 并非所有古典科学都是确定性的,许多科学表现出更具概率性的性质,因此,尽管它们有着古典基础,但也包含一些不确定性和不可预测性因素。
深度过滤方法用于水处理和空气净化以及许多其他行业,例如食品加工和药品。这是一种高效的方法,因为它的适应性和捕获从Ultrafine(<0.1 µm)到细细的粒径的能力(≥0.1-<2.5 µm)和粗糙(≥2.5 - 10 µm)。深度过滤的主要特征是它使用多孔层的使用,这些多孔层将颗粒捕获整个滤清器材料,而不仅仅是在表面上。此设计允许深度过滤器在堵塞之前捕获更大体积的颗粒。非织造对于深度过滤是有利的,因为颗粒不仅在表面上,而且在基质本身内捕获。纤维的随机排列通过它们无法逃脱的曲折路径迫使颗粒。
缩写:HHV,高热值;HHV t,产品的高热值;HHV 0,原料的高热值;T i ,着火温度;T f ,最大燃烧速率对应的温度;M t ,时刻t的产品质量;M 0 ,原料的初始质量;db,干基;EC,电导率;TG,热重法;DTG,导数热重法;V max ,最大燃烧速率;T f ,最大燃烧速率时的温度;FR,燃料比,CI,燃烧性指数;VI,挥发性可燃性;D i ,着火指数;S,燃烧特性指数;,质量产率比;,能量产率比;PM,颗粒物;HC,碳氢化合物;NO x ,氮氧化物;PAH,多环芳烃;CSR,反应后焦炭强度;CRI,焦炭反应性指数; VM,挥发性物质;BF,高炉;BDF,生物质衍生燃料;RDF,垃圾衍生燃料;CGE,冷煤气效率;HE,热煤气效率;CCE,碳转化效率;ECE,能源转换效率;SER,单位能源需求;m 合成气,合成气质量流速;M 合成气,摩尔质量
抽象人工智能(AI)正在通过改变个性化的产品设计来满足对定制解决方案的不断增长的需求,从而彻底改变了制造业。这项研究强调了机器学习,生成设计和预测分析等AI技术如何使制造商能够预测消费者的偏好,优化设计参数并促进大规模定制,同时保持效率,可扩展性和质量。该研究强调了AI在实时决策和生产敏捷性中的作用,展示了其克服传统设计限制并提高客户满意度的能力。还探讨了关键挑战,包括数据隐私问题,算法偏见以及对跨学科协作的需求。通过案例研究和仿真,该研究证明了AI驱动系统的切实好处,例如提高产品质量和运营效率,同时确定了智能制造中最佳实践和未来创新的机会。最终,这些发现突显了AI在重塑生产过程中的变革潜力,为个性化,高效和以客户为中心的制造业的新时代铺平了道路。关键字:人工智能,个性化产品设计,大规模定制,机器学习,生成设计,预测分析,数字双胞胎,智能制造
随着机器人技术和人工智能的快速发展,人类机器人的协作和互动已成为研究和技术发展的基石。机器人系统与人类合作伙伴的无缝整合对于提高不同应用程序领域的效率,适应性和安全性至关重要。本专注的部分重点介绍了人类 - 机器人协作和互动技术的最新突破,展示了对共享自治,适应性控制,环境系统以及工业,医疗保健和互动环境的共同自主权,适应性控制,人类融合系统的新贡献。本专注的部分收到了80篇论文提交,通过严格的同行评审过程从中选择了9篇论文。这些论文被组织为三个关键主题:(1)辅助应用中的人与动物的相互作用,(2)安全且智能的人类 - 动物统计的高级方法,以及(3)人类与机器人交流的创新界面和技术。每个贡献都为构成了下一代人类与机器人协作和互动所面临的挑战和解决方案提供了宝贵的见解。
摘要 - 如今,缩小 HEMT 器件的尺寸对于使其在毫米波频域中运行至关重要。在这项工作中,我们比较了三种具有不同 GaN 通道厚度的 AlN/GaN 结构的电参数。经过直流稳定程序后,96 个受测 HEMT 器件的 DIBL 和滞后率表现出较小的离散度,这反映了不可否认的技术掌握和成熟度。对不同几何形状的器件在高达 200°C 的温度下的灵敏度评估表明,栅极-漏极距离会影响 R 随温度的变化,而不是 I dss 随温度的变化。我们还表明,中等电场下的 DIBL 和漏极滞后表现出非热行为;与栅极滞后延迟不同,栅极滞后延迟可以被热激活,并且无论栅极长度的大小如何都表现出线性温度依赖性。
固体光学制冷或固体激光冷却是一项突破性技术,通过用合适波长的红外激光照射稀土离子掺杂晶体,可达到低温(低于 120 K -150 K)。在基态和激发离子态之间的间隙波长附近激发这种晶体,可以主要刺激反斯托克斯发射过程,即晶体重新发射比其吸收更多的光,从而冷却下来。基于这一革命性原理的低温冷却器有可能简化或实现许多仪器应用,而传统机械低温冷却器(例如:斯特林/脉冲管、焦耳-汤姆逊、涡轮-布雷顿)的振动和笨重是这些应用的障碍。历史上主要的目标应用是冷却地球观测卫星上的探测器,特别是最敏感的仪器,因为振动会对性能产生不利影响,或者冷却微型卫星或纳米卫星等小型卫星,因为这些卫星的有效载荷有限,相关限制也很强。这篇论文是法国液化空气先进技术公司 (Sassenage) 与法国国家科研中心 (格勒诺布尔) 尼尔研究所之间的合作项目。我的论文的第一个目标是首次在欧洲展示用于太空应用的激光低温冷却器原型的运行。三年内,我们成功设计、开发和运行了能够达到低温的激光冷却器实验室原型,从而使这项技术达到了 TRL 3 成熟度。比萨大学为我们的实验借出的掺杂 7.5% 镱的 YLiF 4 冷却晶体能够在约 30 分钟内冷却至接近 130 K (-153 °C) 的温度,吸收 10 W 激光功率。在我们的系统中,激光通过光纤供给冷却晶体,以便考虑到卫星应用中的一些限制,这在世界范围内尚属首创。我的论文的第二个目标是研究激光低温冷却器对未来地球观测卫星的可行性和适用性。基于小型低地球轨道红外观测卫星的电源架构,我们在整个卫星的尺寸、重量和功率方面比较了激光低温冷却器解决方案与基于脉冲管的解决方案的平衡。我们表明,激光低温冷却器是一个紧凑型系统,除了其他优点之外,还可以节省有效载荷部分的内部体积和质量。由于该技术具有光学和非接触特性,激光低温冷却器体积小、无振动,热损失小。因此,这项工作为未来太空应用开辟了新的光学低温冷却器系列。