摘要 金属化聚丙烯电容器(MPPC)因损耗低、自愈能力强等优点,在高压直流输电系统的模块化多电平换流器(MMC)中得到广泛应用。由于等效串联电阻的增加和电容量的减小,MMC中MPPC的性能随时间推移而劣化,因此MPPC的可靠性分析至关重要。本文提出一种考虑腐蚀失效的有限元法(FEM)来分析MPPC的可靠性。首先,建立MPPC的等效电模型和实际热模型,计算MPPC的损耗和温度分布。其次,利用FEM模型对MPPC的腐蚀失效进行分析和仿真,利用聚丙烯薄膜老化模型建立MPPC的寿命模型,并通过传统腐蚀失效寿命模型和浮充老化试验对模型进行验证。最后,在MMC模型中提取各子模块(SM)的电压,结合FEM模型和寿命模型分析各SM中MPPC的寿命。结果表明,在MMC中,靠近直流线或中间部分的各臂中的SM具有较短的MPPC寿命。
摘要 目的。检测神经信号的方法涉及侵入性、时空分辨率和记录的神经元或脑区数量之间的折衷。基于电极的探针提供了出色的响应,但通常需要经颅布线并捕获有限神经元群的活动。脑电图和脑磁图等非侵入性方法分别提供场电位或生物磁信号的快速读数,但具有空间限制,禁止从单个神经元进行记录。增强神经源性磁场的细胞大小的装置可用作基于磁的模式的原位传感器,并提高检测跨多个脑区不同信号的能力。方法。我们设计并建模了一种能够与单个神经元形成紧密电磁连接的装置,从而通过驱动电流通过纳米制造的电感元件将细胞电位的变化转化为磁场扰动。主要结果。我们使用从体外膜片钳神经元获取的信号和几何形状进行真实的有限元模拟,对设备性能进行了详细的量化,并展示了该设备产生可通过现有模式读取的磁信号的能力。我们将设备的磁输出与内在神经元磁场 (NMF) 进行了比较,并表明单个神经元的传导磁场强度在峰值时高出三倍多(1.62 nT vs 0.51 nT)。重要的是,我们报告了典型体素 (40 × 40 × 10 µ m) 内传导磁场输出的空间增强,比内在 NMF 强度高出 250 倍以上(0.64 nT vs 2.5 pT)。我们使用此框架根据纳米制造约束和材料选择对设备性能进行优化。意义。我们的量化为合成和应用用于检测大脑活动的电磁传感器奠定了基础,可以作为在单细胞水平上量化记录设备的通用方法。
摘要:在本文中,提出了一种详细的三维,瞬态,有限的元素方法链接链接nh000 gg 100 a。在名义(100 a)和自定义条件(110和120 a)下进行保险丝运行过程中的热性能是进行分析的主要重点。工作涉及保险丝链接(陶瓷体)的外部元素和内部(当前电路)的元素。已经描述了电流的分布及其对操作模式期间保险丝构造部分温度的影响。使用数值模型测量温度分布,功率损耗和能量耗散。为了验证和验证模型,两个独立的科学家团队执行了实验研究,在此期间,在涉及额定电流的设备的不同部分上测量了温度。最后,将两组结果组合在一起,并将其与从仿真测试中获得的结果进行了比较。强调了经验测试结果与模拟工作之间可能的显着相关性。
摘要。在增材制造中,有必要考虑并弥补由于残余压力的作用而造成的零件翘曲。用于计算CAE系统中变形幅度的有效快速方法之一是机械有限元分析,它不需要许多迭代。要确保CAE系统中计算的准确性,必须在特殊样本上校准它们。本文提出了一种对直接金属沉积过程(DMD)过程进行校准的方法,其结果是计算DMD期间零件变形所需的内部变形值。借助Shupustancy添加剂CAE系统,设计了DMD工艺的数字模型,并模拟了残留应力的效果。基于与全尺度样本的比较结果,已经调整了计算出的参数,可将其应用于优化工件部分的几何形状,并考虑到DMD过程的特征。
本研究通过将有限元法 (ANSYS-FEM) 与参数模型降阶 (pMOR) 相结合,提出了一种新方法,用于执行参数研究并检查电力电子模块 (PEM) 耦合热机械模型的非线性材料行为。与广泛使用的顺序耦合方法相比,所考虑的耦合方法可以同时解决热模型和结构模型。与通常用于 pMOR 研究的恒定参数值不同,本研究使用 pMOR 方法参数化了导线材料的温度相关材料属性。本文考虑使用 pMOR 方法进行热机械分析的广义 2D 模型,参数化导线材料的温度相关热膨胀系数 (CTE) 和杨氏模量 (E),以探索它们对导线键合的影响。本文将矩阵插值法应用于 pMOR 研究,并使用 PRIMA(一种基于 Krylov 子空间的模型降阶 (MOR) 技术)进行局部模型降阶。已经开发出一种基于拉格朗日插值技术的新高效流程,用于在参数化降阶模型 (pROM) 中实现矩阵插值。降阶模型 (ROM) 的自由度 (DOF) 仅为 8,而全阶模型 (FOM) 的自由度为 50,602。pROM 提供了出色的解决方案,并将本案例的计算时间缩短了 84%。
医学界一直致力于深入了解影响全球数百万女性的分娩创伤。母体病变的诊断可能具有挑战性,检查费用也很高。为了更好地理解盆底肌肉 (PFM) 损伤的机制,生物力学模拟可能是一种有价值的工具。然而,利用有限元法 (FEM) 进行模拟可能是一个耗时的过程。为了解决这个问题,本研究旨在通过在 FEM 模拟数据上训练 ML 算法来开发一个机器学习 (ML) 框架,以预测分娩期间 PFM 的压力。为了生成用于 ML 算法训练的数据集,使用不同的材料特性进行分娩模拟以表征 PFM。采用了四种 ML 算法,即随机森林 (RF)、极端梯度提升 (XGBT)、支持向量回归 (SVR) 和人工神经网络 (ANN),考虑两种情况:(1) 肌肉最大拉伸水平的应力预测,以及 (2) 胎儿下降的多个水平。结果表明,ANN 在前者中表现最佳,平均绝对误差 (MAE) 为 0.191 MPa。在后者中,XGBT 对胎儿下降 20 和 35 毫米的误差较低,MAE 值分别为 0.002 和 0.028 MPa。然而,ANN 对 50 和 65 毫米的预测效果更好,MAE 值分别为 0.214 和 0.187 MPa。本研究首次尝试将基于 FEM 的 ML 算法与分娩模拟结合使用,以在常规临床程序中获得近乎实时的预测。
本综述旨在回顾有限元法在优化工艺参数和提高粉末床熔合增材制造工艺部件的机械性能方面的应用。回顾了粉末床熔合过程模拟中的最新有限元模型。详细总结了宏观层面上激光束熔化或电子束熔化过程的数值建模方法。具体而言,阐明了零件模型预处理、工艺参数、网格方案和温度相关材料特性的重要性。还讨论了用于降低计算成本的模拟技术。然后回顾并讨论了现有的粉末床熔合过程模拟中的有限元模型。根据熔池和打印部件的特点对模拟结果进行分类。然后通过实验结果验证了模拟结果。最后,阐述了有限元法在材料设计、过程监控和控制以及工艺优化等其他增材制造问题方面的意义。总结了现有有限元模型的缺点。并提出了优化PBF工艺参数的潜在新方法。
通过 QASM 语言,这是 IBM Q Experience 团队发明的一种用于创建量子电路的语言。另一方面,第二种方法是编写 Python 代码并使用名为 QISKit [32] 的 Python 软件开发工具包 (SDK) 运行它们,它适用于所有类型的算法。因此,我们在本文中展示的工作是使用 QISKit 进行的。可通过云端公开访问的量子设备分别由 IBM Q 5 Yorktown (ibmqx2) 、IBM Q Burlington 、IBM Q 5 London 、IBM Q Essex 、IBM Q Vigo 和 IBM Q Ourense(六个 5 量子比特设备)以及 IBM Q 16 Melbourne 和 IBM Q Armonk(16 量子比特和 1 量子比特设备)表示。用于模拟的经典后端称为 IBMQ QASM 模拟器。所有后端都与一组由单量子比特旋转和相移门组成的量子门一起工作。所有其他单量子比特门(如 X、S、R z 等)一般都是由这三个门的序列构成的,它们与 CNOT 一起构成量子门的通用集。除了量子比特的数量之外,所提到的量子设备在量子比特连接或拓扑方面也有所不同,IBM Q Experience 将其称为设备的耦合图 [33]。在本文中,我们修改并在 IBM 量子计算机上实现了参考文献 [34] 中研究的量子算法,使用相位估计技术找到有限方阱势一维薛定谔方程的基态和第一激发态的能量特征值。我们使用试验波函数作为初始状态,并在位置和动量空间中将其离散化。我们还在希尔伯特空间中构建了时间演化矩阵,其中定义了计算基向量(即量子比特态)。然后,我们将时间演化电路应用于最初准备的寄存器,并使用相位估计方法获得包含能量的相位。我们表明,所提出的算法可以以合理的误差实现预期结果。除了众所周知的量子相位估计方案外,我们还讨论了迭代相位估计方法的实现,以减少电路尺寸和量子比特数,从而有效利用 IBM 量子计算资源。最重要的是,为了充分利用 5 量子比特 IBM 后端,我们通过选择迭代相位估计技术将电路尺寸从文献 [34] 中使用的 8 个量子比特缩短到 5 个。本文组织如下。第 3 节描述了基于相位估计方法的量子算法的步骤。要执行数字量子模拟,我们需要设计时间演化算子来找到系统的能量特征值。此外,坐标应该离散化,初始波函数在网格点上近似。我们还解释了本文使用的两种相位估计算法。在第 4 部分中,我们解释了如何为时间演化算符中的动能和势能项构造量子门。第 5 节给出了结果和讨论,第 6 节讨论了最后的评论。
在介绍参考帧纠错任务 [ 1 ] 之后,我们展示如何通过使用参考帧与时钟对齐,将一组连续的阿贝尔横向逻辑门添加到任何纠错码中。据此,我们进一步探索一种绕过 Eastin 和 Knill 的无行定理的方法,该定理指出,如果局部错误是可校正的,则横向门组必须是有限阶的。我们可以通过在解码过程中引入一个小错误来做到这一点,该错误随着所用帧的维数而减小。此外,我们表明,这个误差有多小与量子钟的精确度之间存在直接关系:时钟越精确,误差越小;如果时间可以在量子力学中完美测量,则会违反无行定理。在多种参考系和误差模型的场景下研究了误差的渐近缩放。该方案还扩展到未知位置的误差,我们展示了如何通过参考系上的简单多数投票相关误差校正方案来实现这一点。在展望中,我们讨论了与 AdS/CFT 对应和 Page-Wooters 机制相关的结果。
自适应网状修复基于基本要素:后验估计。在中子中,后验错误控制是一个正在进行的研究主题。AMR。在[16,第3.3节]中,作者解决了A后验估计中使用的规律性假设的问题。在[21,22,25]中,A后验估计值基于双重加权残差方法,其中保证的估计器涉及确切的伴随溶液。在[17]中,他们设计了一个可靠的估计,该估计依赖于双重问题的定义,并突出了由于这个双重问题缺乏稳定性而缺乏效率。严格的估计值不需要过剩的规律性以及适应性网格重新确定策略,以解决运输方程式上的源问题[9]。在这项工作之后,[10]中已经解决了有关特征值问题的理论方面。在这些论文中,作者设计了一种数值策略,该策略依赖于精确控制的操作员评估,例如在[9]中用于解决源问题。在反应堆核心尺度上,使用简化的模型在核工业中很常见。准确地说,简化的模型可以是中子分歧模型或简化的传输模型。在[7]中,我们对中子差异方程的混合有限元离散量进行了严格的后验误差估计,并提出了一种自适应网格重新填充策略,以保留Carte-sian结构。在[13]中执行了这种方法对临界问题的第一个应用,尽管具有次级估计器。关于工业环境和特定的数字模拟,我们的方法是在Apollo3®代码[23]中开发混合有限元求解器[4]的一部分。