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阻力矩、升空速度和...的测量
ij ij i j X Y K C = , , , , { } 轴承刚度[N/m]和等效粘性阻尼系数[Ns/m] L 轴承轴向长度[m] M , M est 测量和估计的MMFB质量[kg] M m 金属网环质量[kg] P 功率损耗[W] R 旋转轴的半径[m] R i 金属网环内半径[m] R o 金属网环外半径[m] T tf 顶部箔厚度[m] U d , U v , U f 位移[mm]、电压[V]和力[lb]的不确定性 W 轴承上的总静载荷[N] W S 施加的静载荷[N] W D 轴承组件的自重[N] ρ MM 线密度=金属网质量/（金属网体积×金属密度） υ 泊松比
lac carheil石墨项目授予了
PFS流平面设计的关键方面包括一个饲料系统，包括碎屑，初始铣削，然后进行跳过浮选，粗糙的浮选，硫化物浮选 - 通过磁性分离，增厚，过滤和处置库存处理尾矿。石墨通过涉及抛光厂和清洁阶段的连续步骤进行进展 - 最初是在头皮上 + 100元（0.149 mm）筛选，然后进行脱水（仅屏幕尺寸不足），单独的搅拌介质铣削和屏幕过度尺寸的清洁量和尺寸较大的分数。组合的浓缩物被过滤，然后在进入散装浓缩物饲料箱之前干燥，以供筛选和产品装袋植物。关键产品将是粗薄片（+48网格），中片（+100元网）和细（-100元）。
2022 年 12 月 12 日 海军 - 1 N23A-T001 数字工程
OUSD (R&E) 关键技术领域：通用作战要求 (GWR) 目标：开发一种创新工具，该工具可以从计算机辅助设计 (CAD) 几何图形中自主生成通用网格，并具有自适应全局和局部细化功能，用于耦合气动热结构分析和优化，从而实现基于虚拟现实 (VR) 的实时交互式设计。描述：多学科设计、分析和优化 (MDAO) 可以加速飞机开发的数字工程。高超音速飞机 MDAO 的核心组成部分是涉及高速空气动力学、结构动力学和热力学之间相互作用的多物理模拟。航空结构热模拟可以大幅减少地面和飞行中的测试，因为功能更强大的高性能计算 (HPC) 硬件可以提供更高的几何和物理复杂性分辨率 — — 例如，如果 1980 年代飞机的 10 厘米精度是标准，那么 1 毫米的几何精度和 1 微米的边界层分辨率现在已很常见。然而，这些不断增加的几何精度要求和物理复杂性对网格生成提出了巨大挑战 [参考文献 1–2]。根据 NASA CFD Vision 2030 [参考文献 3]，网格生成和自适应性仍然是计算流体动力学 (CFD) 工作流程中的重要瓶颈。一方面，自主和几何感知的网格生成技术仍然缺乏。生成
添加剂制造过程的数值模拟的自适应有限元策略
在这项工作中，提出了一种自适应有限元策略来处理添加剂制造（AM）过程的数值模拟。选择性激光熔化（SLM）被选择为参考技术，因为它在工业制造链中的差异很大，尽管所提出的方法可以应用于所有类型AM的数值模拟。如果将基于OCTREE的网状适应性方法与处理区域（所谓的热机械效果效果区域（TMAZ））相比，则采用了允许在处理区内使用大量填充网格的方法。尽管自适应网格划分对于通过制造过程的整个模拟来保持控制的计算资源至关重要，但是结果的准确性可能会因粗化策略而损害，尤其是在模拟SLM过程时，在该过程中，网格尺寸可以从微米（TMAZ）（TMAZ）到厘米（靠近建筑物）（接近建筑物）。这种准确性的丧失会破坏原始的效果，以在过程区域重新发现网格时。因此，开发了一种弥补自适应改造仿真中信息损失的策略。主要思想是添加两个校正项，以补偿已经制造的区域中网格的粗糙过程中的准确性损失。建议的校正项可以解释为自适应网格上的变分多尺度增强。数字示例说明了提出的策略的性能。这允许人们通过使用自适应的网格成功模拟添加剂制造过程，其结果与计算成本的一小部分具有与均匀重新固定的网格模拟非常相似的准确性。
实现精细功能 MRI 的关键因素
图 4 表面网格细化对减少缺失体素数量的影响。（a）体积到表面投影示意图。方块表示体积空间中的体素。黄色方块表示分配给网格顶点的体素。灰色方块表示由于顶点间距粗而未投影到任何网格顶点上的缺失体素。三角形表示表面网格的面。蓝点表示原始表面中的顶点。紫点表示通过表面细化添加的顶点。随着在细化过程中将顶点添加到表面，更多的体素被分配给顶点，从而减少了缺失体素的数量。（b）使用原始表面时缺失的体素，这些体素是通过增加表面细化的迭代次数而捕获的。放大的视图显示了距状沟内的示例表面（黑色轮廓）。颜色表示唯一体素索引。随着表面网格的细化，表面投影中包含了更多唯一体素。 （c）随着表面网格逐渐细化，独特 fMRI 体素的数量。随着每次细化迭代，包含的独特体素数量稳步增加，在四次细化迭代后出现稳定状态。虚线表示每个受试者（N = 3）的值；条形图显示受试者的平均值
海狸管理计划
• 40 英尺长、直径为 12 英寸或 18 英寸的高密度聚乙烯 (HDPE) 管，双壁且无孔，顶部有通风孔，进水端底部有凹口。 • 6x6x6 英尺的金属网笼，顶部为圆顶状，环绕进水端，由 6x6 英寸金属网布、3/16 英寸直径的金属线、非镀锌制成。使用一块织物板作为地板；避免在地板上将相邻织物板固定在一起时出现接缝。 • 金属“T”形柱将管道和进水端笼固定到池底。 • 2x2x2 英尺的金属网笼位于管道下游端（与进水端笼相同的 6x6 网布）。 • 管道的上游端放置在笼子的底部中心，笼子放置在尽可能深的水中（将进水端设置在尽可能深的位置）。 • 将管道的下游端放置在海狸坝中，延伸出坝外几英尺，管道底部放置在所需的水面高度。
3D形状生成的四面体扩散模型
摘要。概率降级扩散模型（DDMS）为2D图像生成设置了新标准。扩展3D内容创建的DDMS是一个积极的研究领域。在这里，我们提出了四个扩散模型，该模型在3D空间的四面体分区上运行，以实现有效的高分辨率3D形状生成。我们的模型会导致运算符进行卷积和转置卷积，该卷积直接作用于四面体分区，并且无缝包含诸如颜色之类的其他属性。我们的设计更加生成网状几何形状：与现有的网格扩散技术相比，四辐射的速度更快到200倍。同时，它可以减少内存消耗，并且可以比现有网格发电机以更高的分辨率运行。仅使用标准消费者硬件，它在空间细节方面设置了一个新的标准，并在一系列质量指标上优于其他网格发电机。有关其他结果和代码，请参见我们的项目页面tetradiffusion.github.io。
Ye Tian, Yang Zhao, Shengping Liu, Qiang Li, Wei Wang, Junbo Feng* and Jin Guo Scalable and compact photonic neural chip with low learning-capability-
摘要：光子计算因能以比数字电子替代方案高得多的时钟频率加速人工神经网络任务而受到广泛关注。特别是由马赫-曾德尔干涉仪 (MZI) 网格组成的可重构光子处理器在光子矩阵乘法器中很有前途。希望实现高基 MZI 网格来提高计算能力。传统上，需要三个级联 MZI 网格（两个通用 N × N 酉 MZI 网格和一个对角 MZI 网格）来表示 N × N 权重矩阵，需要 O ( N 2 ) 个 MZI，这严重限制了可扩展性。在此，我们提出了一种光子矩阵架构，使用一个非通用 N × N 酉 MZI 网格的实部来表示实值矩阵。在光子神经网络等应用中，它可能将所需的 MZI 减少到 O ( N log 2 N ) 级别，同时以较低的学习能力损失为代价。通过实验，我们实现了一个 4 × 4 光子神经芯片，并对其在卷积神经网络中的性能进行了基准测试，以用于手写识别任务。与基于传统架构的 O (N 2) MZI 芯片相比，我们的 4 × 4 芯片的学习能力损失较低。而在光学损耗、芯片尺寸、功耗、编码误差方面，我们的架构表现出全面的优势。
高斯表面跟踪和重建
重新介绍细节。sec中引入的。主纸的3.5，在生成新面孔后，我们通过将新生成的面孔与原始网格集成在一起来更新基础网格拓扑。此过程涉及从原始网格中删除特定面孔，确定相应的新生成的面孔，并无缝连接它们。此方法首先识别未结合重量超过预定义阈值的原始面。这些面孔随后由它们的连接组件分组。我们删除了包含比指定阈值更多的面孔的任何连接组件。接下来，我们创建一个体素体积，以记录删除的面孔中无界的高卢人的位置。在此卷中，我们根据其连接的组件确定新的脸部并取出孤立的面部，并准备与其余原始网格集成在一起。连接过程涉及顶点匹配的两个步骤：首先，对于新生成的面边界上的每个顶点X，我们将其最接近的顶点y放在原始网格边界上，将其位置设置为y，然后合并；然后，对于原始网格边界上的无与伦比的顶点，我们在新的面边界上找到了最接近的顶点，并执行类似的对齐和合并操作。最后，我们通过边缘翻转和孔填充操作完成网格重新冲突，以确保无缝表面。
现场控制站
• High bandwidth, mesh capable secure radio links • Real-time mission data visualization • Low latency streaming for multiple video sources, air quality and other environmental data sensors • Long battery life • Up to 3 high resolution, 1200 nit daylight viewable screens • Multiple power options—AC mains or DC battery/generator • Highly accurate, assignable unmanned systems controls