a = acceleration A = amplitude or area d = distance f = frequency F = force h = height I = rotational inertia k = spring constant K = kinetic energy = length L = angular momentum m = mass M = mass P = pressure r = radius, distance, or position t = time T = period v = velocity or speed V = volume W = work x = position y = vertical position lowercase alpha.=角加速度
操作范围直径约2 to 800 m (When using LS-80X) Accuracy ±10” Self-leveling range: ±5° Manual slope settable range ±5° (When the instrument is installed on the 0° surface) Laser source: Laser diode (Visible, 635 nm) CDRH (FDA) Class IIIa, IEC Class 3R Rotational speeds 600 r.p.m Status alerts HI and low battery Dust and防水IP66(IEC60529:2001)工作温度-20至50°C(-4至122°F)尺寸104(w)x 127(d)x 37(h)mm
头部受伤是战斗运动中常见的危险伤害。尽管如此,运动中的解决机制尚不清楚。因此,本研究旨在根据计算机模拟在拳击中的线性和旋转加速度研究头部的动态响应。Adams软件模型用于确定拳击直发的线性和旋转加速度。获得了从直发到头部产生的峰值线性加速度,平均线性加速度,峰值旋转加速度和平均旋转加速度:75 g,20 g,4036 rad/s²,1140 rad/s²;影响时间分别为30 ms和3 ms。比较头部损伤的加速度公差阈值并获得了这项研究的结果,表明旋转加速度仅导致头部损伤。此外,生物力学上不可能仅由于直发而在翻译或旋转上移动头部。因此,应共同观察旋转和线性加速度以进行未来的研究。
基质聚合物研究了高刚度聚丙烯(PP)泡沫以在旋转造型工业中使用。范围是为市场上当前的聚乙烯(PE)泡沫提供更硬,更先进的替代品。矩阵聚合物希望突破当前产品的边界,并结合新技术以生产新材料。CBA的不同组成(化学吹动剂),各种干燥的混合物和化合物已与实验一起进入CBA反应时间和膨胀比。由493K开发的K-KORD温度记录设备可用于室内温度分析,并已与仅仪式温度标签,静态烤箱机和旋转渡轮机一起使用,以开发新材料。以上所有内容都提高了我们对这种新材料惊人潜力的理解。将该产品提供给旋转成型行业将对来自世界各地的旋转腐存型在各种应用中非常有益,我们将旋转成型的限制视为缺乏合适的聚合物。这是矩阵继续挑战的东西。
超冷极性分子在量子模拟、计量和信息处理方面具有巨大潜力,因为它们具有强电偶极 (ED) 相互作用,这种相互作用既长距离,又各向异性,更重要的是,可调 [1 – 16] 。将它们用于这些目标的必要条件是能够利用其固有的 ED 相互作用来创建高度纠缠和长寿命的分子状态,这些状态对环境退相干具有鲁棒性,例如用于增强传感的自旋压缩态 [17 – 19] ,或用于基于测量的量子计算的簇状态 [20 – 25] 。到目前为止,简单的双碱分子(如 KRb)的旋转态已被提议作为编码量子比特的主要主力和自然自由度 [1 – 12] 。这是因为长寿命旋转态可以通过长程电致发光相互作用直接耦合,并由微波 (mw) 场操纵 [26,27] 。然而,旋转态具有重要的局限性,阻碍了它们用于纠缠生成:(1) 在不同旋转状态下制备的超冷分子通常会经历不同的捕获势,因此容易受到不良退相干的影响,导致相干时间短 [28 – 30] ; (2) 多体哈密顿参数的微调需要使用强大且控制良好的直流电场 E [1,11] 。由于这些场需要时间来切换和变化,因此使用旋转态之间的长程电致发光相互作用按需生成纠缠仍然是一项重大的实验挑战。为了克服这些重要的限制,我们在此提出利用超冷极性分子中可访问的更大的内部能级集,其中包括核和/或电子自旋能级以及它们的旋转结构。总的来说,这些能级可以用作按需纠缠生成的强大资源。通过将有效自旋-1 = 2 编码为一组核自旋和旋转分子能级,我们利用了长
超冷极性分子在量子模拟、计量和信息处理方面具有巨大潜力,因为它们具有强电偶极 (ED) 相互作用,这种相互作用既长距离,又各向异性,更重要的是,可调 [1 – 16] 。将它们用于这些目标的必要条件是能够利用其固有的 ED 相互作用来创建高度纠缠和长寿命的分子状态,这些状态对环境退相干具有鲁棒性,例如用于增强传感的自旋压缩态 [17 – 19] ,或用于基于测量的量子计算的簇状态 [20 – 25] 。到目前为止,简单的双碱分子(如 KRb)的旋转态已被提议作为编码量子比特的主要主力和自然自由度 [1 – 12] 。这是因为长寿命旋转态可以通过长程电致发光相互作用直接耦合,并由微波 (mw) 场操纵 [26,27] 。然而,旋转态具有重要的局限性,阻碍了它们用于纠缠生成:(1) 在不同旋转状态下制备的超冷分子通常会经历不同的捕获势,因此容易受到不良退相干的影响,导致相干时间短 [28 – 30] ; (2) 多体哈密顿参数的微调需要使用强大且控制良好的直流电场 E [1,11] 。由于这些场需要时间来切换和变化,因此使用旋转态之间的长程电致发光相互作用按需生成纠缠仍然是一项重大的实验挑战。为了克服这些重要的限制,我们在此提出利用超冷极性分子中可访问的更大的内部能级集,其中包括核和/或电子自旋能级以及它们的旋转结构。总的来说,这些能级可以用作按需纠缠生成的强大资源。通过将有效自旋-1 = 2 编码为一组核自旋和旋转分子能级,我们利用了长
图 3.11:系统性能比较…………………………………………………………………….56 图 3.12:初级双极线圈和初级单极线圈的互操作性研究…………..58 图 4.1:模拟中的线圈结构…………………………………………………………………………62 图 4.2:所提线圈结构的 MAXWELL 模拟模型概览和正面视图…………………………………………………………………………………….63 图 4.3:用于接收器的空心圆柱体……………………………………………………………………...64 图 4.4:所提线圈结构和同轴线圈结构中的设计变量…………………………………...64 图 4.5:所提线圈结构中的旋转角、同轴线圈结构中的旋转角以及随旋转角变化的互感……………………………………...66 图 4.6:YZ 平面中的磁通密度…………………………………………………………...68 图4.7:ZX 平面的磁通密度………………………………………………………………...68 图 4.8:XY 平面的磁通密度………………………………………………………………...69 图 4.9:线圈参数说明…………………………………………………………………………72 图 4.10:发射器 A 处的全桥逆变器和接收器 c 处的全桥整流器……………..73 图 4.11:接收器 c 和发射器 A 的等效互感模型………………………………..75 图 4.12:第 4.4 节中提出的线圈结构的仿真和实验模型……………………………………………………………………………………77 图 4.13:随气隙变化的自感和互感………………………………..79 图 4.14:实验设置……………………………………………………………………………………80 图 4.15: P out = 1.0 kW 和 CR = 12 Ω 时的波形……………………………………………………81 图 4.16:环境空气条件下 CR 模式和 CV 模式下的系统性能…………...81 图 4.17:三种条件下的系统性能………………………………………………………………...82 图 5.1:所提出的理想线圈结构和仿真模型概述……………………………………………...84 图 5.2:所提出的理想线圈结构和之前的线圈结构中的旋转错位……………………………………………………………………………………86 图 5.3:第 4 章中提出的理想线圈结构和之前的线圈结构的总互感随旋转错位的变化…………………………………………………87 图 5.4:所提出的分段线圈设计……………………………………………………………………...88 图 5.5:所提出的分段线圈设计与之前的线圈设计中总互感随旋转错位的变化错位..………………89 图 5.6:YZ 平面、ZX 平面和 XY 平面的磁场分布………………..90 图 5.7:电路图………………………………………………………………………………92 图 5.8:线圈原型的仿真模型………………………………………………………………95 图 5.9:总互感的模拟和测量结果………………………………………………96 图 5.10:采用所提出的线圈结构的无线充电系统的实验装置…………………………97 图 5.11:系统完全对齐且旋转错位为 30° 时的波形…….97 图 5.12:旋转错位时输出功率和 DC-DC 效率的实验结果……………………………………………………………………………………98
摘要。大声液体提供了一种独特的手段来操纵细胞和液体,以在生物医学科学和转化医学中进行广泛应用。但是,由于多种因素,包括设备对设备变化,手动操作,环境因素,样本变异性等因素,标准化并保持当前流动性设备和系统的出色性能是一项挑战。在这里,为了应对这些挑战,我们提出了“智能的Acoustofluidics” - 一种自动化系统,涉及Acoustofluidic设备设计,传感器融合和智能控制器集成。作为一种概念证明,我们开发了基于人类脑器官培养物的基于智能的大量流体分解器。我们的迷你比较反应器由三个组成部分组成:(1)通过声学螺旋相位涡流方法进行无接触式旋转操作的转子,(2)用于实时跟踪旋转动作的摄像机,以及(3)基于增强学习的基于增强的学习控制器,用于旋转操纵的闭环调节。在训练基于增强学习的控制器和实验环境中,我们的迷你比率可以实现良好板中转子的自动旋转。重要的是,无论转子重量,液体体积和工作温度的波动如何,我们的迷你比较反应器都可以对转子的旋转模式,方向和速度进行良好的控制。此外,我们证明了我们的迷你比较反应器可以在长期培养过程中稳定地保持脑官的旋转速度,并增强脑官的神经分化和均匀性。与当前的Acoustofluidics进行了比较,我们的智能系统在自动化,鲁棒性和准确性方面具有出色的性能,突出了新型智能系统在生物电子学和微功能实验中的潜力。