C3 194.0 415.7 ± 17.6 352.4 ± 14.2 ± 0.4 14.5 ± 3.8 C4 789.3 735.8 ± 41.6 317.0 ± 16.5 ± 0.4 11 840.4 972.3 ± 39.2 969.4 ± 36.1 3.6 ± 0.6 28.4 ± 4.1 C7 574.3 1104.1 ± 44.3 334.4±13.2 19.4±C9 188.4 228.8±9.9 104.0±4.4 32.5±3.4 35.4 35.4±4.5 C10 1782.5 5019.3±244.6 1636.6 1636.6±81.5±81.5±0.5±0.5±0.5 76±9.9.9.9.9 0.8 C12 505.4 C12 505.4 69.7.7.7.7±694.7±694.7±694.7±694.7±69.7±69.4±69.7±69.7±69.7±69.7±69.7±69.7±69.4±69.7±69.4±69.4应该±0.4 7.7±1.1 C13 4155.5 1612.4±84.5 449.2±23.6.6.6±1.0 C14 2080.2 1732 12.5±1.9 315C3 194.0 415.7 ± 17.6 352.4 ± 14.2 ± 0.4 14.5 ± 3.8 C4 789.3 735.8 ± 41.6 317.0 ± 16.5 ± 0.4 11 840.4 972.3 ± 39.2 969.4 ± 36.1 3.6 ± 0.6 28.4 ± 4.1 C7 574.3 1104.1 ± 44.3 334.4±13.2 19.4±C9 188.4 228.8±9.9 104.0±4.4 32.5±3.4 35.4 35.4±4.5 C10 1782.5 5019.3±244.6 1636.6 1636.6±81.5±81.5±0.5±0.5±0.5 76±9.9.9.9.9 0.8 C12 505.4 C12 505.4 69.7.7.7.7±694.7±694.7±694.7±694.7±69.7±69.4±69.7±69.7±69.7±69.7±69.7±69.7±69.4±69.7±69.4±69.4应该±0.4 7.7±1.1 C13 4155.5 1612.4±84.5 449.2±23.6.6.6±1.0 C14 2080.2 1732 12.5±1.9 315
摘要 - 电动汽车被许多人视为未来的汽车,因为它们非常有效,没有产生当地污染,是沉默的,并且可用于电网操作员的电源调节。为了能够估计电动汽车的性能,拥有适当的模型非常重要。电动汽车模型非常复杂,因为它包含许多不同的组件。每个组件需要正确建模,以防止错误的结论。每个组件的设计或额定值是一个困难的任务,因为一个组件的参数影响了另一个组件的功率水平。因此,将一个组件评为不适当的风险,这可能会使车辆不必要的昂贵或不可能。在本文中,提出了电动汽车的新设计模型。此模型基于Modelica与ModelCenter的组合。Modelica已用于模拟和模拟电动汽车,并且使用ModelCenter用于优化设计变量。该模型确保完成了与驾驶距离和加速有关的要求。
。cc-by 4.0国际许可证(未经同行评审证明)获得的是作者/资助者,他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可,以永久显示预印本。这是该版本发布的版权所有,于2023年5月9日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.05.09.539950 doi:Biorxiv Preprint
c specific heat, J.kg -1 .K -1 in input E energy, Wh j time step H enthalpy, J out output h specific enthalpy, J.kg -1 PV photovoltaic K global thermal coefficient, W.m -2 .K -1 ṁ mass flow rate, kg.s -1 p constant pressure m mass, kg RE renewable energy Q heat transfer, J res reservoir q heat transfer rate, J.s -1 ret return t time, s ST storage T temperature, K t turbine u specific internal energy, J.kg -1 v constant volume w specific work, J.kg -1 w wind Subscripts Superscript amb ambient w water c compressor co cold Greek letters EBD electrical building demand Δ and delta GR grid γ heat capacity ratio HE heat exchanger boolean coefficient ho hot compression/ expansion ratio i stage number exergy efficiency Abbreviation
摘要:构建的湿地系统(CWS)是在物理和生物学上构造的系统,可以模拟天然湿地,可用于从几种污染源中处理废水。本评论旨在综合有关在基板中整合生物炭的湿地的更新文献。这项研究的重点是通常融入该治疗生态技术的生物炭特征以及通常使用的原料(污水污泥,农业废物和木材,食物废物和海洋原料)。生物炭质量受到制备这种生物炭的条件(热解温度,加热时间和速率等)的影响。还描述了用于废水处理的生物炭的特性,其实施对CW底物的影响及其治疗效率。几个因素改变了CWS中污染物的去除效率,例如底物化学和物理礼节,液压保留时间,氧合和氧化还原条件。此外,过滤器中的生物炭的实施水平和大型植物的选择对于治疗系统的效率至关重要。已经报道并进行了比较的不同配置,并进行了比较。建造的湿地(CWS)是构造的系统,可以模拟天然湿地,可用于通过物理,化学和生物学除发过程从几种污染来源处理废水。这项工作旨在批判性地回顾有关构造的湿地(CWS)在基板中整合生物炭的文献。详细说明,该研究的重点是通常融入该处理生态技术的生物炭的特征以及用于准备材料的过程,包括热转化的条件以及所使用的原料种类(例如,农业,食物,木质废物,木质废物,污水污泥,污水污泥和Argal Marine Marine Marine Marine Fudtsock)。基于文献综述,发现原料必须富含碳(C),而矿物质则必须较低才能产生优质的生物炭,即大孔体积和高比表面积,因此可以有效从废水中去除污染物。生物炭质量受到制备生物壳的条件的影响(例如,热解温度,加热速率和碳化时间)。也已经描述了用于废水处理的生物炭的特性,其实施为CW底物及其治疗效率的作用。几个因素改变了CWS中污染物的去除效率,例如底物化学和物理性质,液压保留时间,氧合和芦苇床中的氧化还原条件。另外,在过滤器中实现生物炭的模式和大型植物的选择对于调节治疗系统的效率至关重要。Phragmites Australis是先前研究中最常用的植物,因为它具有很大的优势。报告并比较了将生物炭集成到湿地中的CWS的不同构型,并进行了比较。在垂直流CWS(VF-CWS)中,该系统主要研究,几个
在用于混合和/或虚拟现实的便携式应用中,高亮度微型播放的需求吸引了对基于Ingan/GAN的微型微型发光二极管(µLEDS)的重要研究浪。我们建议使用香料建模技术来描述和模拟µLED的电流行为。整个设备的子电路刻画将用于描述基于ABC模型的设备的电流 - 电压性能和光功率性能。我们建议一种创新的方法,即从模拟电流中立即得出载体浓度,以确定µLED量子效率。在第二步中,还将统计方法添加到香料模型中,以了解实验数据的差异。这种µLED香料建模方法对于允许设计可靠的像素驱动电路非常重要。
学年2021/2022博士课程提供的教学- MI(1380)信息 /信息技术工程总部:米兰·莱昂纳多< / biv>
25。K. Nakamura, M. Yamaki, M. Sarada, S. Nakayama, C. R. T. Vibat, R. B. Gennis, T. Nakayashiki, H. Inokuchi, S. Kojima, K. Kita, Two Hydrophobic Subunits Are Essential for the Heme b Ligation and Functional Assembly of Complex II (Succinate-Ubiquinone Oxidoreductase) from Escherichia coli( *)。J. Biol。 化学。 271,521–527(1996)。J. Biol。化学。271,521–527(1996)。271,521–527(1996)。