我们在墨尔本的三个主要校园位于城市中心,不伦瑞克和邦多拉。其他地点包括Point Cook,Hamilton和Bendigo,越南的两个校园(Hanoi和Ho Chi Minh City)以及西班牙巴塞罗那的一个中心。RMIT是一所真正的全球大学。https://www.rmit.edu.au/about/our-locations-and-facilities,我们也致力于重新定义我们的关系,并支持和支持,支持本地的自我确定。我们的目标是通过将我们所做的一切都嵌入和解的方式来实现我们的价值观,文化,政策和结构来实现持久的转变。我们正在改变我们的认识,工作和努力支持可持续和解的方式,并激活土著和非土著员工,学生和社区之间的关系。我们在墨尔本的三个校园(城市,不伦瑞克和邦多拉校园)位于Woi Wurrung人民的未成年土地上,库林国家东部的Wurrung语言群体。
气泡在沸腾过程中的成核、生长、聚结和脱离是影响传热和散热性能的重要现象。观察气泡行为是理解沸腾传热机理的重要方法。本研究了单个气泡在 SiO 2 涂层表面从不同直径的孤立人工空腔中成核和脱离的动力学。实验在 FC-72 中进行,饱和压力从 0.75 bar 到 1.75 bar。使用高速摄像机研究了气泡在成核过程中的行为。在完整的气泡生长期内,FC-72 气泡呈球形。在初始生长期后,它与沸腾表面的唯一接触是通过我们所说的狭窄的“蒸汽桥”。接触面积的大小受空腔直径的影响:空腔口越大,气泡脱离直径越大。气泡脱离直径从 20 µm 腔体直径的 0.45 mm 增加到 70 µm 腔体直径的 0.61 mm。此外,更高的饱和压力将产生具有较小脱离直径的气泡:它们从 0.75 bar 的 0.62 mm 减小到 1.75 bar 的 0.47 mm。在腔体直径和饱和压力相似的情况下,气泡脱离直径不会因过热度的不同而发生显著变化。气泡脱离频率随过热度的增加而线性增加。虽然压力对气泡脱离频率有限制作用,但另一方面,较大的腔体直径会导致较低的气泡脱离频率。
营养不良肌肉中的病理过程包括明显的变性和肌肉纤维的再生。这些过程可以通过测量肌肉纤维的直径以及确定具有集中核的肌肉纤维的比例(指示肌肉再生)。所描述的方法依赖于通过使用肌肉纤维横截面的最小“ FERET直径”来说明肌肉纤维尺寸的确定。与肌肉纤维尺寸的其他形态计量参数不同,最小的“ Feret直径”在实验误差(例如截面角的方向)上非常健壮。此外,在一组代表性的肌肉中,最小的“ FERET直径”可靠地区分营养不良和正常表型。如果不可能评估最小的“ Feret直径”,则建议提出替代参数。此外,将集中核的百分比确定为指示营养不良肌肉再生的量度。一旦可以使用整个肌肉的数字图像,就可以轻松实现其他测量参数(例如总肌肉横截面区域)。与其他染色程序结合使用,可以通过对系统进行少量修改来评估其他病理参数(例如坏死区,巨噬细胞浸润等。)。
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2017 年 3 月,发布了新版风能发电系统国际标准 IEC 61400-12-01 [1]。第 12-1 部分涉及发电涡轮机的功率性能测量。在附件 G.2 单个顶部安装风速计和 G.4 现场安装仪器中,标准规定:“风速计应安装在一个圆形垂直管上,该管的外径与校准(和分类)时使用的外径相同(± 0.1 毫米),但不得大于风速计主体的直径。”对于不锈钢管的生产,DIN EN 10217 [2] 对焊接管外径规定了不同的公差等级。最精确的等级称为 D4,允许直径在 ± 0.5 % 以内,最小为 ± 0.1 毫米。因此,外径在 30 mm 和 40 mm 之间的管的允许公差在 ± 0.15 mm 和 ± 0.2 mm 之间。常用钢管的公差甚至更大,为 ± 1.0 %,最小为 ± 0.5 mm。这些值超过了新 IEC 标准中给出的规格。购买符合 IEC 标准规格的风速计安装管可能是一项艰巨的任务。在本研究中,评估了安装管直径变化对风速计测量结果的影响。这项研究是与 Adolf Thies GmbH & Co. KG 合作完成的。Thies 为这项研究提供了四种不同直径的安装管。管直径
Proton Products InteliSENS DG-k 系列直径计使用 LED 光源发出的光照亮被测物体的每个轴。被测物体会遮挡部分光线,然后这些光线会成像到 CCD 探测器阵列上。通过分析 CCD 的像素数据可得出物体直径。由于该系统完全是固态的,因此测量速度非常快,并且没有移动部件,因此系统可靠且坚固。
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过去,在野外准确测量树高比测量树胸高更困难。因此,林业文献中广泛开发了根据直径测量预测树高模型。通过使用机载激光扫描技术(例如 LiDAR),可以准确测量树高和树冠直径等树木变量,这一发展催生了对根据机载激光测量预测直径的模型的需求。尽管已经进行了一些拟合此类模型的工作,但没有一个模型能够结合空间信息来提高预测直径的准确性。使用简单的线性模型,根据激光测得的树高和树冠直径测量结果预测树木直径,我们比较了普通最小二乘法 (OLS)、具有非零相关结构的广义最小二乘法 (GLS)、线性混合效应模型 (LME) 和地理加权回归 (GWR) 的性能。我们的数据来自挪威建立的 36 个样地。这是第一项研究树木级 LiDAR 数据的空间统计模型使用情况的研究。使用 LME 预测树木直径的误差为 3.5%,使用 GWR 预测误差为 10%,使用 OLS 预测误差为 17%。LME 在所有验证类中的预测性能也表现出较低的变异性。考虑到使用参数统计推断(例如基于最大似然的指数)对 GWR 的困难,我们使用置换检验和引导法作为检测统计差异的方法。LME 明显优于其他模型,GWR 优于 OLS 和 GLS。我们的结果表明,LME 模型根据基于 LiDAR 的变量对树木直径的预测效果最佳,达到以前无法达到的程度。
过去,在野外准确测量树高比测量树胸高更困难。因此,林业文献中广泛开发了根据直径测量预测树高模型。通过使用机载激光扫描技术(例如 LiDAR),可以准确测量树高和树冠直径等树木变量,这一发展催生了对根据机载激光测量预测直径的模型的需求。尽管已经进行了一些拟合此类模型的工作,但没有一个模型能够结合空间信息来提高预测直径的准确性。使用简单的线性模型,根据激光测得的树高和树冠直径测量结果预测树木直径,我们比较了普通最小二乘法 (OLS)、具有非零相关结构的广义最小二乘法 (GLS)、线性混合效应模型 (LME) 和地理加权回归 (GWR) 的性能。我们的数据来自挪威建立的 36 个样地。这是第一项研究树木级 LiDAR 数据的空间统计模型使用情况的研究。使用 LME 预测树木直径的误差为 3.5%,使用 GWR 预测误差为 10%,使用 OLS 预测误差为 17%。LME 在所有验证类中的预测性能也表现出较低的变异性。考虑到使用参数统计推断(例如基于最大似然的指数)对 GWR 的困难,我们使用置换检验和引导法作为检测统计差异的方法。LME 明显优于其他模型,GWR 优于 OLS 和 GLS。我们的结果表明,LME 模型根据基于 LiDAR 的变量对树木直径的预测效果最佳,达到以前无法达到的程度。