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分析具有太阳能发电厂和能源存储设施的本地电力系统设备的参数，并确定操作模式du
摘要可再生能源（RES）和储能技术的开发是现代电力系统跨形成的关键要素。作为最干净和大多数的能源来源之一，太阳能的重要性越来越重要，需要优化其在本地电力系统中的使用。这项研究分析了带有太阳能发电厂和储能设备的本地电源系统（LES）设备的参数，并在不同的停电期间确定其操作模式。作为研究的一部分，使用REOPT平台进行了4个不同日期 - 6月22日，3月22日，3月22日和9月22日，使用REOPT平台对LES接收者的可靠性进行分析。在第二步中，使用系统顾问模型（SAM）软件分析太阳能系统模式。分析表明，与南方方向的模块子组件的方向相对于±45°，可以在早晨和傍晚的小时内提高功率输出。还表明，模块在两个子组件中的排列允许在中午降低倒置器的功率截止，因此，有一个模块排列，截止值为1.743％，并且有两个亚组件，为0.339％。
优化聚对苯二甲酸乙二醇甘氨酸抗抗弯曲强度和尺寸精度的融合沉积建模参数
摘要融合沉积建模（FDM）是一种增材制造（AM），由于其在设计，有效使用材料和负担得起的成本方面，它引起了研究人员和行业的浓厚兴趣。在本文中，主要目的是研究FDM过程参数对挠曲性能的影响以及由聚对苯二甲酸乙二醇乙二醇（PETG）材料制成的最终部分的准确性，由于其强度和易用性，该材料广泛用于3D打印。采用了基于盒子– Behnken设计的响应表面方法（RSM）方法，其中包含三个关键过程参数：填充线距离，壁线计数和构建板温度。对数据的分析表明，所有三个参数都影响了印刷部分的固有特征，包括印刷部分的机械和尺寸特征。构建板温度被确定为最重要的参数，占印刷样品弯曲强度变化的53％，在样品的尺寸准确性方面偏离39.7％，如方差分析（ANOVA）所示。模型的预测值与相应的实验结果之间的比较表明，开发模型的适用性很高。在这项研究中观察到的最大百分比误差为3.4％，维度准确性为7.5％，建立了优化技术的功效。这些结果对于理解过程参数对材料响应的影响很有意义，并提供了一种系统的方法来开发具有改进的机械特性和几何维度的结构增强的PETG部分。
用epivariant神经网络的机器学习哈伯德参数
具有扩展Hubbard功能（DFT + U + V）的密度功能理论提供了一个可靠的框架，可以准确描述包含过渡金属或稀有元素的复杂材料。它是通过减轻半本地功能固有的自我相互作用误差来做到的，该误差在具有部分填充D和F电子状态的系统中特别明显。但是，在这种方法中实现准确性取决于现场U和现场v哈伯德参数的准确确定。在实践中，这些是通过半经验调整，需要先验知识或更正确地通过使用预测但昂贵的第一原理计算来获得的。在这里，我们提出了一种基于模棱两可的神经网络的机器学习模型，该模型使用原子占用矩阵作为描述符，直接捕获了手头系统的电子结构，局部化学环境和氧化状态。我们在这里以迭代性线性响应计算为单位计算的哈伯德参数的预测，如密度功能性扰动理论（DFPT）和结构放松。值得注意的是，当对跨越各种晶体结构和组成的12个材料的数据进行培训时，我们的模型分别达到了Hubbard U和V参数的平均相对误差，分别为3％和5％。通过规避计算昂贵的DFT或DFPT自洽协议，我们的模型可以显着加快用可忽略的计算开销的哈伯德参数的预测，同时接近DFPT的准确性。此外，由于其可靠性的可传递性，该模型通过高通量计算促进了加速的材料发现和设计，与各种技术应用相关。
对有机生物量的深色发酵生物氢生产的综述：过程参数和副产品的使用
Anish Ghimire，Luigi Frunzo，Francesco Pirozzi，Eric Trapie，RenaudEscudié等。有机生物量的深色发酵生物氢生产的综述：过程参数和副产品的使用。Applied Energy，2015，144，pp.73-95。10.1016/j.apenergy.2015.01.045。hal-01164829
使用机器学习的海冰模型的调整参数
摘要。我们开发了一种调整海冰流变性参数的新方法，该方法由两个组成部分组成：一种用于表征海冰变形模式的新指标和一种基于机器学习的方法（ML）基于调整流变学参数的方法。我们应用了新方法来调整脆弱的宾厄姆 - 麦克斯韦变流变性（BBM）参数，该参数已在下一代海冰模型（Nextsim）中实施并使用。作为参考数据集，我们使用了Radarsat地球物理处理系统（RGP）的海冰漂移和变形观测。度量标准表征了具有值载体的海冰变形场。它包括完善的描述器，例如变形的平均值和标准偏差，空间缩放分析的结构 - 功能以及线性运动学特征（LKFS）的密度和相交。我们将更多描述符添加到表征冰变形模式的度量标准中，包括图像各向异性和Haralick纹理特征。开发的度量可以从任何模型或卫星平台上涂抹冰变形。在参数调整方法中，我们首先运行具有扰动的流动性插曲的Nextsim成员的团队，然后使用相似的数据训练机器学习模型。我们将冰变形的描述作为ML模型和流变参数的输入作为目标。我们将经过训练的ML模型应用于从RGPS观测值计算的描述符。开发的基于ML的方法是通用的，可用于调整任何模型的参数。1 kPa），在参考量表上的内聚力（c ref≈1。00228）。我们使用数十个成员进行了实验，并找到了四个Sextsim BBM参数的光学值：缩放Pa-Rameter的抗压强度（P0≈5。2 mpa），内部摩擦和切线（µ≈0。7）和冰 - 大气阻力系数（ca≈0。与最佳的选言一起运行的次要运行，在视觉上产生海冰变形的地图 -
同轴线激光增材制造工艺参数和头部方向对焊珠几何形状的影响
摘要。在金属材料的定向能量沉积 (DED) 工艺中，线激光增材制造 (WLAM) 的特点是使用激光束熔化金属线并产生焊珠。重叠焊珠的连续沉积产生体积以获得零件。因此，控制焊珠的几何形状对于增材制造工艺至关重要。一些研究工作已经研究了这些几何形状以及主要制造参数对其尺寸的影响，但很少有研究进料方向或线角度的影响。此外，所有关于线角度的研究都是在横向进料和恒定激光方向下进行的。本文重点研究了同轴线进料的沉积头方向对焊珠几何形状的影响，其中有 3 束激光。以相对于水平基板的不同方向进行实验，并使用光学仪器测量外部轮廓，以提取平均轮廓和特征尺寸。结果表明，头部绕其轴线旋转和横向倾斜会影响焊珠的高度、宽度和不对称性。
ESMA91-150572268-4010咨询纸质验证模型和参数条件的更改和文档列表
Regulation (EU) No 2024/2987 of the European Parliament and of the Council of 27 November 2024 amending Regulations (EU) No 648/2012, (EU) No 575/2013 and (EU) 2017/1131 as regards measures to mitigate excessive exposures to third-country central counterparties and improve the efficiency of Union clearing markets (EMIR 3), which已修改了欧洲议会和2012年7月4日理事会（EMIR）的648/2012法规（EU），提出了几项措施，以使欧盟清算服务和欧盟CCP更有效，更具竞争力，尤其是通过简化和缩短的监管程序来验证对模型和参数的更改验证的监督程序。Emir的第49（1）条现在区分了旨在采用模型或参数更改的CCP的两个批准程序：对于重大更改，根据Emir第49条的验证是必要的，而对于不重要的更改，CCP可以根据新介绍的加速程序，因为根据第49aa emir.49a emir.49a emir.emirs of Acceled Protive。Emir的第49（1）条现在区分了旨在采用模型或参数更改的CCP的两个批准程序：对于重大更改，根据Emir第49条的验证是必要的，而对于不重要的更改，CCP可以根据新介绍的加速程序，因为根据第49aa emir.49a emir.49a emir.emirs of Acceled Protive。
使用 S 参数提取封装的 GaN 功率晶体管寄生参数
摘要 — 为了更好地预测功率转换器中晶体管的高频开关操作，必须准确评估这些器件的接入元件，如电阻和电感。本文报告了使用 S 参数对氮化镓 (GaN) 封装功率晶体管进行特性分析，以提取源自欧姆接触和封装的寄生效应。在封装晶体管时，使用在 FR4 印刷电路板 (PCB) 上设计的特定测试夹具设置校准技术，以便从测量的参数中获取晶体管平面中的 S 参数。所提出的方法基于改进的“冷 FET”技术和关断状态测量。它应用于市售的增强型 GaN HEMT（高电子迁移率晶体管）。将提取的寄生元件与器件制造商提供的参考值进行比较。还评估了结温对漏极和源极电阻的影响。最后，提出了这些寄生效应的电热模型。
使用机器学习预测低电离层参数和低频天波传播强度
研究低频无线电波传播预测对于支撑固定和移动长距离通信、遥控导航、授时服务等应用具有重要意义。因此，为提高低频天波传播的预测精度，提出了一种基于机器学习的改进方法。首先，利用机器学习的方法建立对低频天波传播影响显著的低电离层E层临界频率（fo E）的预测模型。其次，基于低电离层参数模型增强了低频天波传播的预测方法。通过对比东亚地区实测数据和基于跳波理论的预测数据，提出的方法使低频天波场强提高了6.16%。
第3章 - 直接DNA光电离：从高能到低能UV光子
理想情况下，电池供电系统的设计需要同时进行所有组件的尺寸。为了为此目的做出贡献，我们提出了一种物理方法，以将电池等效电路模型（ECM）的电气参数与电池的电极尺寸相结合。因为它仅需要非侵入性测量，因此系统集成器可以很容易地使用它。要测试所提出的方法，我们选择了三个具有不同大小和标称容量的商业硬币细胞（25 mA H，60 mA H和120 mA H）。仅这些细胞的电极长度有所不同，因此该研究的重点是创建依赖性模型，以预测ECM参数相对于该特定维度。所提出的ECM带来了准确的电压模拟，并且对三个单元的依赖模型预测令人满意，平均精度为6.3％。多亏了提出的方法，可以在表征范围内预测任何细胞大小和容量的参数（在这里25 mA h和120 mA H之间）。因此，它是开发定制细胞的有前途的工具。