进行了混合实验-数值研究,以建立在加压飞机机身中存在或不存在多点损伤 (MSD) 的情况下的实用裂纹扭结标准。修改了 Ramulu-Kobayashi 裂纹扭结标准,以预测沿 MSD 线的自相似裂纹扩展以及随后在撕裂带附近的扭结。进行了仪器化双轴试验样品和小型机身断裂实验,以生成裂纹扭结和裂纹速度数据,然后将其输入到断裂样品的大变形弹性动力学有限元模型中。计算出的混合模式 I 和 II 应力强度因子以及扩展裂纹之前的大轴向应力用于评估自相似裂纹扩展和裂纹轨迹上的裂纹扭结标准。预测和测量的裂纹扭结角度和位置之间具有极好的一致性。通过计算和测量的应变计数据的匹配进行了额外的验证。
收到:2023年6月7日修订:2023年7月18日接受:2023年8月9日发布:2023年8月31日摘要 - 没有锂离子电池,电动汽车就无法运行。但是,对电池寿命的担忧减慢了电动汽车的传播。电池组内的温度对于尽可能长时间保持健康电池至关重要。冷却系统很有帮助,因为它可以防止电池太快死亡。使用有限元分析,已经使用轴向辐射热路线检查了圆柱电池模块的热行为。已经评估了锂离子细胞的热量产生速率和热传输参数。圆柱形锂离子细胞的一个表面在径向或轴向上加热,而其余表面保持在恒定的环境温度。
新出现的新迁移路线的可能性大概是1)相关的健身收益和2)该路线首先出现的概率。有人提出,截然相反的“反向”迁移轨迹可能是令人惊讶的普遍性,如果这种途径是遗传的,则可以得出结论,因此,它们可以构成分歧迁移轨迹的快速发展。在这里,我们使用了欧亚黑色库(Sylvia Atricapilla;“ BlackCap”)响起的回收和地理定位器Tra jectories来调查最近进化的最近进化的北向秋季秋季候选路线,并伴随着快速的朝北冬季范围的扩张 - 可以通过每个人群人口传统的南方偏向偏向偏向偏移的逆转来解释。我们发现,向北的秋季移民被回收到轴线逆转所指定的位置的距离,而不是偶然的预期,这与新迁移途径的快速发展通过方向变化一致。我们建议,轴逆转的出乎意料的可能性可能解释了为什么鸟类迅速和发散的冬季范围,并建议在表征基因组成的基因组成部分迁移时,了解迁移方向的编码至关重要。
深度学习对物理模拟(例如计算流体动力学)的应用最近引起了人们的兴趣,并且在不同领域中证明了它们的生存能力。但是,由于高度复杂,湍流和三维流,尚未证明它们可用于涡轮机械应用。用于燃气轮机应用的多阶段轴向压缩机代表了一个非常具有挑战性的情况,这是由于几何和操作变量的流场回归的高差异性。本文展示了深度学习框架的开发和应用,以预测多阶段轴向压缩机的流动场和空气动力学性能。一种基于物理的降低性降低方法解锁了流场预测的潜力,因为它将回归问题从非结构化的问题重新构建为结构化的问题,并减少了自由度的数量。与传统的“ Black-Box”替代模型相比,它通过识别相应的空气动力学驱动程序来为整体性能的预测提供解释性。该模型适用于制造和建造变化,因为已知相关的性能散布对CO 2排放产生重大影响,这构成了巨大的工业和环境相关性的挑战。事实证明,所提出的体系结构可实时实现与CFD基准的准确性,以实时与工业相关的应用。部署的模型很容易集成到燃气轮机的制造和建造过程中,从而提供了通过可行和可解释的数据来分析评估对性能的影响的机会。
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引言轴向脊柱肝炎(AXSPA)是一种慢性炎症性疾病,会损害脊柱,偶尔会涉及外周关节和肌腱(1)。射线照相轴PA(R-AXSPA)和非放射学轴SPA(NR-AXSPA)的最大遗传危险因素是HLA-B*27等位基因;超过80%的患者为HLA-B*27 +,而不到10%的一般人群(2-4)。许多AXSPA患者也患有急性前葡萄膜炎(AAU),HLA-B*27增加了出现孤立的AAU的风险。 50%的AAU个体为HLA-B27 +(5,6)。hla-b*27-相关的AAU(B27AAU)作为突然发作,单侧眼炎症,几周后分辨出来(7,8)。B27AU患者的发展AXSPA的高风险(55%–90%)(6,9)。HLA-B*27的共同遗传风险等位基因以及AXSPA和B27AA的临床重叠提出了一种常见的病理生理机制。hla-b*27被建议通过各种机制增加开发AXSPA和B27AAU的风险。一个假设是HLA-B*27间接地通过其对免疫稳态的影响和促进肠炎的促进而间接导致免疫耐受性丧失(10-12)。调查人员有
近年来,基于 Transformer 的模型在医学图像分割领域备受关注,研究也在探索将其与 Unet 等成熟架构相结合的方法。然而,这些模型对计算的要求很高,导致当前大多数方法都侧重于分割 MRI 或 CT 图像的 2D 切片,这会限制模型学习深度轴上语义信息的能力,导致输出边缘不均匀。此外,医学图像数据集(尤其是用于脑肿瘤分割的数据集)规模较小,这对训练 Transformer 模型构成了挑战。为了解决这些问题,我们提出了 3D 医学轴向 Transformer (MAT),这是一种用于 3D 脑肿瘤分割的轻量级端到端模型,它采用轴向注意机制来降低计算需求,并通过-distillation 来提高在小数据集上的性能。结果表明,我们的方法比其他模型具有更少的参数和更简单的结构,实现了卓越的性能并产生了更清晰的输出边界,使其更适合临床应用。代码可在 https://github.com/AsukaDaisuki/MAT 上找到。关键词:深度学习、3D 脑肿瘤分割、3D Transformer、轴向注意力、自我蒸馏
1个生物科学学院,谢菲尔德大学,谢菲尔德,英国2 2神经科学研究所,谢菲尔德,谢菲尔德,谢菲尔德,英国,英国,大学生物学和癌症大学3,出生缺陷研究中心,UCL GOS儿童健康研究所,UCL GOS儿童健康研究所,UK 4 Cell and Developmence of Dundee and Dundee of Dundee,Dundee of Dundee,Dundee of Dundee,Dundee of Dundee and Dundee of Dunderecience of Dundee and Dundee of Dundee of Dunderecience of Dundee and Biocience of Dundereci英国谢菲尔德谢菲尔德·哈勒姆大学化学 *作者(f.cooper@sheffield.ac.uk和a.tsakiridis@sheffield.ac.ac.uk)1个生物科学学院,谢菲尔德大学,谢菲尔德,英国2 2神经科学研究所,谢菲尔德,谢菲尔德,谢菲尔德,英国,英国,大学生物学和癌症大学3,出生缺陷研究中心,UCL GOS儿童健康研究所,UCL GOS儿童健康研究所,UK 4 Cell and Developmence of Dundee and Dundee of Dundee,Dundee of Dundee,Dundee of Dundee,Dundee of Dundee and Dundee of Dunderecience of Dundee and Dundee of Dundee of Dunderecience of Dundee and Biocience of Dundereci英国谢菲尔德谢菲尔德·哈勒姆大学化学 *作者(f.cooper@sheffield.ac.uk和a.tsakiridis@sheffield.ac.ac.uk)
抽象目的是确定累积发生率并确定与法国患者的难以治疗轴向脊柱炎(D2T-AXSPA)相关的因素,该因素刚受益于法国“长期疾病”(LTI)社会保障计划,用于轴向脊柱肝炎(AXSPA)。方法这项国家队列研究基于法国国家医疗服务数据库SND,其中包含有关住院,LTI和门诊护理消费的数据。在2010年至2013年之间,所有法国患者均在2010年至2013年间接受LTI益处(AS)。在法国,LTI需要访问生物/靶向合成DMARD(B/ TSDMARDS)。随访期结束于2018年12月31日。所谓的D2T-AXSPA定义为三个B/TSDMARD的失败或具有不同作用模式的两个B/TSDMARD的失败。使用先前描述的算法鉴定出合并症和肌肉骨骼外表现。比较了D2T-AXSPA患者与非D2T-AXSPA患者之间的特征,这些患者使用逻辑回归接受了至少一个带有双变量和多变量分析的B/TSDMARD。使用竞争风险分析比较了重大心血管事件(MACE)和死亡的发生率。结果22 932例患者。10 798(47.08%)患者至少接受了一个BDMARD。没有一个收到tsdmard。在随访期间,2115例患者被归类为D2T-AXSPA,占至少一名BDMARD的患者中的19.59%。MACE的发生率没有差异(P = 0.92)或死亡(P = 0.87)。在多元分析中,D2T-AXSPA与女性,周围受累,牛皮癣,高血压和抑郁症显着相关(每种情况下P <0.001)。结论D2T-AXSPA影响该国家队列中暴露于BDMARD的五分之一的患者。D2T-AXSPA在外围受累和/或合并症的女性和患者中更为常见。
