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在大量运动加速度下，用于实时测量头运动学的仪器守卫
摘要：背景：运动的头部影响会导致脑损伤。通过仪器的胸罩（IMG）准确量化头运动学可以帮助识别有害影响期间的潜在脑运动。当前研究的目的是评估IMG在各种线性和旋转加速度上的有效性，以允许进行局部影响监测。方法：仪器头盔测试装置（ATD）的滴测试在一系列撞击幅度和位置进行，并同时收集了IMG测量。ATD和IMG运动学也被向前馈送到高度有限脑模型，以预测最大的主应变。结果：影响产生了广泛的头部运动学（16-171 g，1330–10,164 rad/s 2和11.3–41.5 rad/s）和持续时间（6-18毫秒），代表了橄榄球和拳击的影响。对ATD和IMG的峰值的比较表明一致性很高，峰值影响运动学的总和相关系数为0.97，预测的脑应变为0.97。我们还发现IMG和ATD测量的时间序列运动数据之间有良好的一致性，旋转速度（5.47±2.61％）的归一化均方根误差最高，旋转加速度最低（1.24±0.86％）。我们的结果证实，IMG可以在大量加速度下可靠地测量基于实验室的头运动学，并且适合将来的现场有效性评估。
Trabajo FindeMáster-Riuma校长
滑动是一种运动系统，其特征是独立驾驶地面车辆的平行胎面。转弯需要向每个胎面命令不同的旋转速度，这激发了内部胎面在转弯中刹车的外部胎面，相反，该胎面被外部拖动。因此，外胎面滑动，即，它的进展要小于其旋转速度给出的位移，并且内部滑动，即它的旋转速度比预期的要多。当车辆在现场转动时，理想情况下，胎面速度相反，两个胎面上都会滑动。仅当两个胎面都具有相同的旋转速度时，不会发生滑动或打滑（在直线运动期间）。可以使用轨道或几个机械链接的轮子建造滑动车辆的胎面。主要区别在于它们与地面的接触斑，轨道比车轮要大得多，从而导致摩擦更高，并且在不规则的地形上具有更好的牵引力[1]。每侧的车轮数通常在两到四个之间变化，是胎面的行为，距离更接近轨道。由于它的机械简单性和高可操作性，载人[2]和无人驾驶[3]地面车辆通常都采用了滑动运动。滑动移动机器人的现场应用包括检查[4]，采矿[5]，农业[6] [7]，搜救[8]和林业[9]等。尽管如此，这种机制意味着高功率要求[10] [11]，并使动态建模更加复杂[12] [13]。此外，在倾斜的地形上运行[14] [15]，
BS-Physics-Course-Outline.pdf-Lahore
在提供课程时，将向学生提供课程的课程概述。课程将根据拉合尔旁遮普大学通知的课程指南进行。CORE COURSES (Credits = 89) Phys 1101 ELEMENTARY MECHANICS (CR3) Prerequisite None Vector derivatives and operations, divergence theorem, Stokes' theorem, particle dynamics with emphasis on effect of frictional and drag forces on motion, non-inertial frames and pseudo forces, work-energy theorem, conservative and non-conservative forces, two particle and many-particle systems, centre of固体物体的质量，动量变化可变质量系统。质量参考框架中的碰撞，旋转动力学，重点是平行轴定理，各种形状的身体惯性矩，旋转和翻译运动的结合。角动量，旋转对象的角速度和稳定性，球形质量分布的重力效应，开普勒的行星运动定律。建议：
在不同条件下TBM椎间盘切割器的可靠性分析
摘要摘要©2020 Tongji University圆盘切割器的可靠性对隧道钻孔机（TBMS）的安全性和工作效率有重大影响。为了在不同的地质和操作条件下研究圆盘切割器的可靠性，我们使用不同的倾角和室内层进行了一系列新型的滚动切割测试，对完整和接头的砂岩块进行了一系列新型的滚动切割测试。刀头头的不同正常力和旋转速度。然后提出了一种基于逻辑回归模型的新型可靠性估计方法，并分析了倾角，地层，正常力和旋转速度对圆盘切割器可靠性的影响。可靠性估计方法包括有关正常力和切割器磨损的数据采集，使用小波包装转换和相关分析提取特征，以及对逻辑回归模型的估计。为了获得每个频带的频谱和标准化的小波能量，我们通过小波数据包转换分解了正常力的时域。使用相关分析来确定对磨损损失敏感的特征频带。根据显着特征参数和磨损损失，建立了逻辑回归模型，以评估椎间盘切割器的可靠性。分析结果表明，岩石切割的最佳倾角为30°。在存在混合面和单个地面的情况下，椎间盘切割器的可靠性主要受TBM发掘和磨损损失的难度的影响。提高刀具上的正常力和旋转速度加剧磨损，从而降低了可靠性。此外，与Rabinowicz的公式相比，该建议的方法考虑了各种地质和操作条件，这使得拟议的方法更适用于估计椎间盘切割器的可靠性。
用于预测撞击载荷后人脑变形空间分布的多体模型
随着对脑震荡损伤的长期后果的关注日益增加，人们开始重视开发能够准确预测大脑对冲击负荷的机械响应的工具。虽然有限元模型 (FEM) 可以估计动态负荷下的大脑响应，但这些模型无法快速（几秒内）估计大脑的机械响应。在本研究中，我们开发了一个多体弹簧质量阻尼器模型，该模型可以估计大脑对围绕一个解剖轴或同时在三个正交轴上施加的旋转加速度的区域运动。总的来说，我们估计了 50% 人类大脑内 120 个位置的变形。我们发现多体模型 (MBM) 与计算的有限元响应相关，但不能精确预测（平均相对误差：18.4 6 13.1%）。我们使用机器学习 (ML) 将 MBM 的预测与负载运动学（峰值旋转加速度、峰值旋转速度）相结合，并显著减少 MBM 和 FEM 之间的差异（平均相对误差：9.8 6 7.7 %）。使用独立的运动损伤测试集，我们发现混合 ML 模型也与 FEM 的预测有很好的相关性（平均相对误差：16.4 6 10.2 %）。最后，我们使用这种混合 MBM-ML 方法来预测出现在大脑不同位置的应变，对于复杂的多轴加速度负载，平均相对误差估计范围为 8.6 % 到 25.2 %。总之，这些结果展示出一种快速且相当准确的方法，用于预测大脑对单平面和多平面输入的机械响应，并提供一种新工具来快速评估整个大脑撞击负载的后果。 [DOI: 10.1115/1.4046866]
材料与热计量计划 2007+ 2007 年 4 月...
• 第 1 阶段：开发用于小规模、高速率瞬态旋转流变测量的技术和程序，测量时间和长度尺度通常为微处理，同时保持数据的准确度和精度达到可接受的水平。包括仪器设置和校准程序。输出为报告，用于制定流变测量标准。
2-2生产 - sheep-Stock.pdf
需要在商业农业（托管交配，旋转放牧和计划的羊群健康计划）中进行固定且有限的交配季节，该决定何时何地与母羊交配多长时间实际上是农民控制的唯一管理决定。，但是这个决定决定了小股票的整个生产周期的管理计划。