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对用FRP加固的破裂钢板的疲劳性能进行了调查
疲劳裂纹是钢结构的常见缺陷，在不同的负载和各种环境因素的长期影响之后[1]。如果没有及时有效治疗，它最终可能导致结构性疲劳失败。维修和加固技术的出现提供了一种解决此问题的新方法。与更换损坏的结构部件相比，维修和加固技术在时间和成本方面都具有很大的优势[2，3]。在裂纹尖端上使用裂纹停止孔是最常用的临时控制技术之一。在过去的几十年中，许多学者研究了裂纹停止孔的工程应用[4，5]。结果表明，裂纹停止孔的形状，尺寸和姿势的合理设计可以有效地降低裂纹的生长速度并增加残留疲劳寿命。但是，当在疲劳裂纹尖端处理裂纹停止孔时，原始结构的机械强度被削弱，并创建了新的容易疲劳的区域。更重要的是，当裂纹从裂纹停止的边缘启动时，由于存在停止孔的存在，新裂纹的膨胀速率不会改变[6]。作为一种复合材料，纤维增强聚合物（FRP）材料具有高强度重量比，良好的耐腐蚀性和疲劳性能，并且几乎可以将其分为几乎所有所需的形状。在过去的几年中，关于结构缺陷大小的影响[7，8]，粘合剂的特性[9，10]和FRP键合法
纤毛中的特定基因家族
1个国家主要实验室基础基本的土著药用植物资源利用，新疆物理与化学技术研究所，中国科学院，乌鲁姆奇，乌鲁姆奇，中国人民共和国2中国科学院2中华人民共和国Urumqi的新疆Uyghur自治区5广东省级化学测量和紧急测试技术主要实验室，广东省省级工程研究中心质量与安全研究中心，中国分析中心，中国国家分析中心，广场分析中心，中国广场分析中心，中国人民分析中心，中国人民分析中心
无定形聚合物的机械降解和疲劳寿命
在实践中应用材料时，注意力不可避免地关注他们对使用寿命的抵抗。在必须研究疲劳性抗性时，许多应用都会承受疲劳负荷。这通常需要进行各种实验测试。但是，这种实验是昂贵且耗时的，因此，它也值得开发有能力的模型来模拟资源密集型测试，并开发改进的Maperials及其制造过程Holopainen and Barriere（2018）； Bennett和Horike（2018）； Barriere等。（2019，2021）; Zirak和Tcharkhtchi（2023）。开发先进的，现实的疲劳模型以及抗疲劳材料需要深入了解材料的微机械行为。著名的con-
旋转...
摘要在操作中，印刷电路板（PCB）将面临各种和重复的热机械载荷，这可能导致铜的故障，从而导致PCB本身故障。为了模拟和更好地预测PCB的可靠性，必须定义铜的本构行为。在目前的工作中，在循环拉伸压缩载荷下经常测试了在灵活的PCB行业中经常使用的17 µm滚动退火灯泡。铜的弹性极限较低，塑性变形起着在应变过程中起重要作用。在循环载荷下，已经观察到主要的运动硬化。已通过Lemaitre-Chaboche硬化模型确定了所研究铜胶的塑性行为。接下来，已经开发出一种原始的实验设置，从而可以测量循环载荷下薄铜纤维的疲劳行为。进行了各种负载振幅的测试。已经采用了一个共同的曼森模型来重现实验数据。
由于完成连续的认知任务或观看纪录片而导致的精神疲劳会损害平衡控制
摘要 本研究旨在评估由 90 分钟持续性认知任务引起的心理疲劳 (MF) 对平衡控制的影响。招募了 20 名健康的年轻参与者。他们必须在观看纪录片之前和之后站在力台上执行三项姿势任务（睁眼站在稳定支撑物上、闭眼站在摇板上），或在 MF 条件下执行长时间持续性认知任务 (AX-持续性表现测试 - AX-CPT)。结果表明，执行 AX-CPT 会产生 MF，因为参与者在 AX-CPT 后从 NASA 任务负荷指数中感受到的主观工作量比观看纪录片后更高。AX-CPT 和观看纪录片都会损害平衡控制，主要是通过影响姿势调节机制来损害平衡控制，这种机制随着认知资源的参与度增加而向不太自动和不太复杂的调节模式发展。 AX-CPT 产生的 MF 通过损害注意力处理来影响平衡控制，而观看纪录片对姿势控制的有害影响可能源于长时间坐着对随后站立时平衡控制的不利影响。
了解社会工作者的同情疲劳
在社会工作者中暴露于重要的创伤和压力来源，被越来越多地被确定为可能影响专业服务质量以及社会工作者的幸福感的重要问题。越来越多的文献重点是这种现象和相关概念。据我们所知，在社会工作者中，没有对有关同情疲劳（CF）的文献进行的系统评价。因此，我们通过搜索2001年至2021年发表的五个电子数据库进行了系统的范围审查，目的是识别相关文献。在系统搜索策略之后的评论中，总共选择了29项研究。通过使用叙事方法通过五步范围审查构成文献综合文献来确定五个主题，其中包括患病率，相关因素，属性和特征，后果和策略或策略或干预措施，以减少社会工作者中的同情心疲劳。的发现表明，很少有研究检查了后果并测试了特定干预措施的有效性。此外，社会工作领域需要涉及概念分析和相关理论模型的未来研究。
通过机器对汽车钢疲劳寿命进行建模……
神经网络使我们能够模拟 QSTE340TM 钢的疲劳寿命，并有效预测材料在循环载荷下的裂纹扩展。我们根据 [7] 中获得的实验数据建立了函数依赖关系模型。数据集 [8] 包含裂纹长度 a 与载荷循环数 N 的依赖关系，其中四个应力比 R 分别为 R = 0.1、0.3、0.5 和 0.7，在恒定振幅 (CA) 下，以及在单次拉伸过载后，过载比 Rol = 1.5、2.0。神经网络在一个数据集上训练，其中输入参数为载荷循环数 N 、应力比 R 和过载比 Rol ，输出参数为裂纹长度 a 。载荷循环 N 反映了钢的载荷循环数，是评估疲劳裂纹扩展的主要参数之一。应力比 R 决定了循环中最小载荷和最大载荷的比率，这也会影响疲劳裂纹发展的速度。过载率 Rol 考虑负载超过标称值的情况。
基于机器学习的预测，在使用IMU，心率和智能手表数据的户外娱乐过程中，基于机器学习的预测
背景：跑步提供了许多健康益处，但不幸的是，与跑步相关伤害的高风险（RRI），尤其是由于过度使用而导致的。疲劳监测方法，例如心肺运动测试（CPET）和乳酸浓度测量，对现实世界跑步条件是有效的，但不切实际。可穿戴传感器与新型机器学习（ML）算法相结合，为在现实的室外设置中进行连续实时的实时疲劳监测提供了有希望的替代方案。方法：十九个休闲跑者参加了这项研究 - 在第一实验部分中的第一和五。他们完成了三个不同的室外跑步课程：耐力，间隔和5公里的跑步。参与者配备了七个惯性测量单元（IMU），上面放置在胫骨，大腿，骨盆，胸骨和手腕上，以及心率监测器和智能手表，以收集运动学和生理数据。在第二个实验部分期间，在每次运行期间在特定点上使用感知的劳累（RPE）量表（0到10）的BORG等级测量疲劳，而在第一个实验部分中未收集此类反馈。一种随机的森林回归算法对第二个实验部分的已加工标记数据进行了训练，以每隔1秒的时间预测RPE。该模型是使用嵌套的一项受试者（LOSO）交叉验证框架开发的，并通过随机搜索进行了超参数调整。此机器学习框架被应用于选定的IMU传感器组合，以优化实用性并减少传感器设置。从第一个实验部分，在未标记的数据集上进一步验证了这些传感器配置的最佳模型。结果：单传感器配置（手腕）在RPE预测中达到了最佳性能，平均均方根误差（MSE）为1.89。两传感器设置（大腿）的MSE为2.26，而三个以上的传感器设置（胫骨，大腿和骨盆）记录了2.44的最高MSE。MSE为2.16的整体配置并没有胜过腕部传感器。在所有传感器配置中，耐力试验中的性能最高，然后进行间隔和5 km试验，5公里的试验显示了准确的预测最低的预测。结论：手腕单传感器配置达到了最佳性能，表现优于更复杂的多传感器设置。这些发现表明，更多的传感器不一定提高预测准确性，尤其是在稳定节奏的耐力运行中。未来的研究应着重于扩大样本量，整合更多的生物识别数据，并针对金标准疲劳评估方法（例如肌电图（EMG）和VO2 Max）验证该系统。
探索大学级别对外语教育的潜力
警惕性是维持注意力并保持警惕的能力，以避免在几分钟到几个小时内的单调任务上的性能错误。空气官员，指挥中心人员，网络分析师和机场行李筛查人员通常从事单调的任务，其中绩效下降可能会导致个人后果（例如，生产力损失）或有害的组织能力（例如，工业事故或延迟的应急人员）。其他经验发现（例如，提高性能变异性，缓慢的响应时间）在推定的基础过程中与现实世界的效果相同（Parasuraman和Davies，1977; Doran等，2001; Dorrian and Dinges，2004）。这样的表现下降，即警惕性下降，可以追溯到越来越疲劳的认知状态（Davies和Parasuraman，1982; Warm等，1996）。在Boksem and Tops（2008）之后，我们将精神疲劳（以下简称为疲劳）定义为主观经验丰富的感觉，通常以疲倦，厌恶和认知能力下降，在长时间的认知活动期间或之后。此外，解释了长时间任务的影响的机制也与睡眠损失有关（Hockey，1997; Gunzelmann and Veksler，2018; Veksler and Gunzelmann，2018，2018），强调了对疲劳的全面理论的需求。一组突出的理论观点，统称为资源理论，将疲劳影响归因于认知资源的消耗（Caggiano和Parasuraman，2004年）。尽管仍在研究确切的因果因素，但表面上的疲劳表面上是由于复杂的认知过程之间的相互作用征税，使信息处理，动机和有效状态征税（Hockey，1997; Boksem and Tops，2008年）。This complexity becomes apparent when considering the myriad of observed and theorized fatigue effects including: induced stress and aversion to further task investment ( Warm et al., 2008 ), deterioration in cognitive function, e.g., sustaining attention, planning, strategy adaptation ( Boksem and Tops, 2008 ), reduced alertness and increasing lapses in central cognition ( Gunzelmann et al., 2009b; Veksler and Gunzelmann，2018年），代偿费用，例如以生理不适和有效菌株为特征的精神和同情优势（Hockey，1997，2011）。相应地，按任务耗尽的资源实施基本信息处理功能（例如，注意，工作记忆等）无法在可用的剩余时间补充（Harm等，2008）。但是，批评家认为
从添加剂制造中的第一原理
制造过程中的数字控制产生了显着数量的元数据。生产过程元数据（例如热和光学测量）比未录制的制造和反馈以进行故障检测能力更高的财产分级。本研究探讨了元数据如何使用物理扎根的模型（例如密度功能理论，环状可塑性和训练机器学习算法的断裂力学）设计抗疲劳结构。机器学习模型在训练有素的物理空间中非常有效。相比之下，机械模型对于诸如疲劳等复杂现象的计算成本上很高。我们展示了如何通过基于能量的标准在所有尺度上始终如一地施用疲劳，以及如何基于此概念来构建机械功能。能量机械函数允许在某些负载边界条件下从制造中对现有量的效应进行精确定量。由于机械函数是局部的，并且是机器学习模型的预测量表的量表，因此它可用于构建密度函数，以用于上述量表上疲劳性质的概率回归。由于沉积过程中数字控制和元数据生成的可用性，该分析应用于选择性激光熔融过程。