许多新兴的生物传感应用 [1]、[2] 以及增强现实应用的人机界面 [3] 都依赖于巨磁电阻 (GMR) 传感器,因为它们具有良好的灵敏度和低 1/f 噪声。作为替代方案,隧道磁电阻 (TMR) 传感器由于其更高的磁阻 (MR) 比可以提供比 GMR 传感器更好的灵敏度。然而,如此高的 MR 比对接口电子设备提出了严格的要求,因为它们的基极电阻变化很大。这种变化会导致放大器输入端出现较大的电压偏移,从而减小放大器的动态范围,在最坏的情况下,如果不进行补偿,会导致前端饱和。消除放大器输入直流偏移的一个可能解决方案是使用斩波电容耦合仪表放大器 (CCIA) 与直流伺服环路 (DSL) [4],参见图 1a。然而,这种方法需要在放大器的输入参考电压噪声和 DSL 可以补偿的最大偏移之间进行权衡。更具体地说,可以通过增加 C DSL 来补偿更高的输入偏移,而这又会增加 CCIA 的输入参考电压噪声 [5]。作为一种替代方案,图 1b 显示了使用跨阻放大器 (TIA) 处理产生的电流 [2] 的可能性。在这种方案中,通常需要辅助电阻
机器学习 (ML) 的使用已迅速扩展到多个领域,并在结构动力学和振动声学 (SD&V) 中得到了广泛的应用。在前所未有的数据可用性、算法进步和计算能力的推动下,ML 从数据中揭示见解的能力不断增强,增强了决策、不确定性处理、模式识别和实时评估。SD&V 中的三个主要应用利用了这些优势。在结构健康监测中,ML 检测和预测可实现安全操作和优化的维护计划。在主动噪声控制和主动振动控制中,ML 技术可利用系统识别和控制设计。最后,所谓的基于 ML 的替代模型为昂贵的模拟提供了快速替代方案,从而实现了稳健且优化的产品设计。尽管该领域有许多研究成果,但尚未对其进行审查和分析。因此,为了跟踪和了解这些领域的持续整合,本文对 SD&V 分析中的 ML 应用进行了调查,阐明了当前的实施状态和新兴机遇。针对这三个应用,确定了基于科学知识的主要方法、优势、局限性和建议。此外,本文还探讨了数字孪生和物理引导 ML 在克服当前挑战和推动未来研究进展方面的作用。因此,该调查概述了 SD&V 中应用 ML 的现状,并引导读者深入了解该领域的进展和前景。
摘要 - 本文提出了使用粒子群优化(PSO)对人工神经网络(ANN)的增强,以管理虚拟电厂(VPP)系统中的可再生能源资源(RESS)。这项研究突出了ANN-BPSO算法与原始BPSO算法的比较。在搜索隐藏层(n)和学习率(LR)中节点数量的最佳值时进行了比较。这些参数值用于微电网最佳能量调度的ANN训练中。已对涉及Ress的微电网(MG)的VPP系统进行了测试,这些方法涉及Ress,以最大程度地减少能力并优先考虑可持续资源的参与,而不是从公用事业网格那里购买电力。该模型使用马来西亚北部Perlis State记录的24小时记录的实际载荷需求进行了测试。此外,Tenaga nasional Berhad Research(TNBR)太阳能气象学记录了真实的天气状况数据,平均为1小时(例如,太阳辐射,风速,电池状态数据和燃油水平)。结果表明,与BPSO算法相比,ANN-PSO给出了精确的决策,这反过来又证明神经网的增强达到了最佳的能量调度水平。
1«摩洛哥的实验室:历史,神学和语言»,心理学系,艺术与人类科学学院Fès-Saïss,Sidi Mohamed Ben Abdellah University,Fez-Morocco。电子邮件:hilalmeryem@live.fr。 orcid:0009-0000-0223- 1185 2«摩洛哥:历史,神学和语言»,心理学系,艺术与人类科学系心理学系,Sidi Mohamed Ben Abdellah University,Fez-Morocco,Sidi Mohamed Ben Abdellah University。 终身学习天文台(联合国教科文组织/ USMBA)主任。 电子邮件:hichamcogn@gmail.com。 orcid:0000-0001-9587-2829 3«摩洛哥:历史,神学和语言»,心理学系,艺术与人类科学系心理学系,Sidi Mohamed Ben Abdellah University,Fez-Morocco。 电子邮件:driss.aitali@usmba.ac.ma。 orcid:0000-0001- 5043-9677 *通信电子邮件:hilalmeryem@live.fr。orcid:0009-0000-0223- 1185 2«摩洛哥:历史,神学和语言»,心理学系,艺术与人类科学系心理学系,Sidi Mohamed Ben Abdellah University,Fez-Morocco,Sidi Mohamed Ben Abdellah University。终身学习天文台(联合国教科文组织/ USMBA)主任。电子邮件:hichamcogn@gmail.com。 orcid:0000-0001-9587-2829 3«摩洛哥:历史,神学和语言»,心理学系,艺术与人类科学系心理学系,Sidi Mohamed Ben Abdellah University,Fez-Morocco。 电子邮件:driss.aitali@usmba.ac.ma。 orcid:0000-0001- 5043-9677 *通信电子邮件:hichamcogn@gmail.com。orcid:0000-0001-9587-2829 3«摩洛哥:历史,神学和语言»,心理学系,艺术与人类科学系心理学系,Sidi Mohamed Ben Abdellah University,Fez-Morocco。电子邮件:driss.aitali@usmba.ac.ma。 orcid:0000-0001- 5043-9677 *通信电子邮件:driss.aitali@usmba.ac.ma。orcid:0000-0001- 5043-9677 *通信
电子邮件:Ashraf.abousalem@gmail.com *** Mohamed A. Ismail Mansoura University,科学学院,化学系,Mansoura 35516,埃及。 电子邮件:mismail@mans.edu.eg 1。 简介电子邮件:Ashraf.abousalem@gmail.com *** Mohamed A. Ismail Mansoura University,科学学院,化学系,Mansoura 35516,埃及。电子邮件:mismail@mans.edu.eg 1。简介
摘要电网中电池储能系统(BES)的集成正在加速以减轻与低碳技术(LCT)快速部署相关的挑战。这项工作调查了BES为电力网络提供重要辅助服务的能力,例如通过与北爱尔兰的分销网络运营商合作进行的两个案例研究,例如剃须和电网功率升级。开发了一种由两种策略组成的强大方法,可以强大地运行BES,以增强分销网络的运行。第一个策略是日期安排,旨在调度分布式的BES,以平滑电网功率并减轻电压和线应力。强大的需求预测算法被用于有效地应用日期安排。第二种策略是将网格功率弄平的实际时间操作,该电网能力可以单独使用或调整从预测误差的日期策略中获得的结果。使用实际测量结果验证了拟议的方法,并应用于英国北爱尔兰的11 kV分销网络。量化了爱尔兰岛可用的不同服务中的参与中的预期收入,并考虑了退化。
课程协调员:命名Mohamed Fathi Mohamed Mohamed Elrefai学术名称:屁股。Professor of Anatomy and Embryology Office Location: 3014, College of medicine, Hashemite University Telephone Number: 5604 Email Address: mohamed@hu.edu.jo mohamed@staff.hu.edu.jo Office Hours: Sunday: 11-1 Tuesday: 11.00-1.00 Instructors Name Mohamed Fathi Elrefai Academic title Assistant professor of Anatomy & Embryology Office location 3014, 3 rd floor,伊本·西纳(Ibn Sina)医疗学院综合大楼通过电子邮件发送电子邮件至mohamed@hu.edu.jo办公室时间星期日:11-1,星期二:11-1名称Ashraf Sadek学术冠军解剖学和胚胎学办公室助理教授位置3031,IBN SINA SINA医疗机构3楼3楼3031位置3015,IBN SINA医疗学院综合大楼Amany @hu.edu.jo办公时间星期日:上午11点,星期三,星期三:上午11点至11点,名称Mustafa Yousef