预应力螺栓已越来越多地用于地下工程中,以控制周围岩石块的不稳定性。然而,盲目地增加预应力螺栓的密度对岩石质量周围隧道的性能改善的影响有限。因此,支撑系统中预应力螺栓的参数的准确设计是提高岩石周围隧道的轴承能力的重要方法。为了解决这个问题,我们对具有非持久关节的锚固岩石块进行了大规模的物理模型测试。通过使用PFC 3D中独立开发的代码,提出了一种用于预应力螺栓模拟的创新方法,然后根据物理模型测试扩展了一系列具有不同预应力螺栓密度的锚固岩石块的数值模型压缩测试。结果表明,岩石块的原始故障模式不会通过添加螺栓更改。以及预应力螺栓的密度增加会导致岩石块的锚定机构发生变化。当预应力螺栓的密度较低时,上载荷主要由岩石块承受,并且螺栓密度的增加将动员更完整的岩石以参与负载。当预应力螺栓的密度在一定程度上增加时,上载荷主要由预应力螺栓承受。和对岩石块的预应力螺栓的性能改善是有限的。当螺栓的预应力和螺栓密度达到一定程度时,当螺栓的预应力和密度加倍时,岩体质量的强度才会增加10%。预应力螺栓的密度增加使岩石块的变形更加稳定,并且锚固岩石块的ɛ3 /ɛ1比率始终小于1.0。研究结果对于围绕岩石质量的隧道具有重要的指导意义。
摘要定量城市模型的最新发展提供了一组新的工具,用于评估运输改进。常规的成本效益分析通常是部分平衡进行的。相比之下,定量城市模型表征了整个城市内经济活动的空间分布。我们使用常规的成本效益分析,基于市场获取变化的足够统计方法和基于模型的反事实来比较运输改进的评估。我们表明,定量的城市模型预测城市内经济活动的重组会响应运输改善,这可能会导致这三种方法的预测之间的实质性差异,以实现大规模运输成本变化。关键词:运输,空间经济学,城市经济学jel代码:R30; R40; R52本文是该中心城市计划的一部分。经济绩效中心由经济和社会研究委员会资助。本文是在访问斯坦福大学作为Trione访问教授时撰写的。我感谢斯坦福大学的款待。本文是为2025年韩国经济学国会的经济学和计量经济学专着的进步而委托的。我的思想受到了21世纪的研究项目的DOT-NBER经济学的影响,由Jim Poterba,Ed Glaeser和我本人协调。我感谢BingQing Yang获得出色的研究帮助。我要感谢Mark Bamba,Diana Furchtgott-Roth,Ed Glaeser,Benny Kleinman,Ernest Liu,Robert Hampshire,Jim Poterba,Darren Timothy,Matt Turner和Stephan Zoepf的有用评论和讨论。任何意见,错误和遗漏都是作者单独的责任
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摘要目的:这项研究分析了工业4.0和过程改进的准备如何影响Manaus工业中心的热塑性公司。它专注于“制造和运营”和“供应链”之间的关系。目标是评估其对运营效率的影响。理论框架:理论框架强调了组织成熟度,物流,自动化和物联网对工业4.0中热塑性行业的重要性,以及使用QRM和PCP等策略以优化库存和降低成本的策略。方法:该研究采用混合和描述性方法以及三角剖分进行分析。数据是从PIMM 4.0系统收集的,并使用JASP软件进行了分析。结果和讨论:分析结果表明,与其他变量相比,“行业4.0”变量可能对操作效率产生更大的影响。但是,与“在制造业中使用数据”,“实时清单”和“交货时间”相比,结果不足以明确确定运营效率。研究意义:研究表明,为工业4.0和运营变量的准备并不会显着影响热塑性行业的效率。它强调需要综合策略克服技术采用挑战。独创性/价值:研究使用混合方法和逐步研究热塑性部门的行业4.0准备就绪。关键字:行业4.0,热塑性,相关性,逐步方法。它突出了背景因素和战略规划中综合方法的重要性。
注意力控制理论认为,高测试焦虑 (HTA) 个体的注意力控制能力受损。然而,通过工作记忆训练,有可能提高这类人的注意力控制能力。本研究调查了 20 天的工作记忆训练(使用情绪中性刺激)是否能提高 HTA 个体的注意力控制能力。在测试相关压力情况下,使用 Flanker 和 Go/Nogo 实验任务测量注意力控制的前后结果,并收集脑电图数据。结果仅显示,HTA 个体在进行中性工作记忆训练后(即结果后与结果前)的 Nogo alpha 功率显著下降。然而,我们未能提供证据证明中性工作记忆训练对 Flanker 和 Go/Nogo 任务中任务表现的提高具有有益的转移效应。因此,本研究表明,在执行 Go/Nogo 任务时,中性工作记忆训练与重要的神经生理相关因素明显相关,但转移效应相当有限。
电子设备的尺寸正在接近原子大小,这迫使人们制定新的指导方针来应对 22 纳米以下设计的挑战。随着芯片制造深入纳米领域,工艺变异缓解和辐射硬度成为相关的可靠性要求。受工艺变异影响的集成电路可能无法满足某些性能或功率标准,从而导致参数产量损失并需要重新设计几个步骤 [1]。传统上,软错误 (SE) 是由来自太空或地面辐射的高能粒子与硅之间的相互作用引起的 [2]。然而,技术缩放引入了电荷共享现象和脉冲猝灭 [3]。此外,工艺变异会改变线性能量传输 (LET),从而引发软错误。其后果是暂时的数据丢失,甚至在地面层面也会导致系统行为出现严重故障。
1. 艾克斯·马赛大学,CNRS,INT,德拉蒂莫内神经科学研究所,13005,马赛,法国。 2. 艾克斯-马赛大学、INSERM、INS、系统神经科学研究所,13005,马赛,法国 3. 中央地中海学院,13013,马赛,法国。 4. APHM,马赛大学医院,蒂莫内医院神经病学和运动障碍科,13005,法国。 5. 斯特拉斯堡大学神经科学认知与适应性实验室,67000 斯特拉斯堡,法国。 6. 罗马生物医学大学校园工程系非线性物理和数学模型组,意大利 00128。 7. 外科癫痫病科、功能性和立体定向神经外科,蒂莫内大学医院,13005,马赛,法国。8. 艾克斯马赛大学,UMR INSERM 1106,功能性神经外科系,13005,马赛,法国。¡ 资深作者 * 通讯作者:hasnae.agouram@univ-amu.fr,pierpaolo.sorrentino@univ-amu.fr
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