MarcünigMarc, *,Werner Rammer A,Katharina Albrich。巴斯克国家,Meike Bouwman F,Daniela Bugmann。 David I. Marco Minas,Franks Mohren F,Xaxier Morin U,Bart Peltoniemi。
1巴塞罗那超级计算中心,PlaçaD'EusebiGüell,1-3,08034,巴塞罗那,西班牙2德国气候计算中心,Bundestraße45a,20146年,汉堡,德国3 Max Planck Institute,Hofgartenstr。8, 80539 Munich, Germany 4 Institut Pierre-Simon Laplace, 11 Bd d'Alembert, 78280 Guyancourt, France 5 Euro-Mediterranean Center on Climate Change, Via della Libertà, 12, 30121 Venice, Italy 6 Swedish Meteorological and Hydrological Institute, 601 76 Norrköping, Sweden 7 Norwegian Research Centre, Nygårdsgaten 112, 5008 Bergen, Norway 8 National Centre for Atmospheric Science, Fairbairn House, 71–75 Clarendon Rd, Woodhouse, Leeds LS2 9PH, United Kingdom 9 Royal Netherlands Meteorological Institute, Utrechtseweg 297, 3731 GA De Bilt, the Netherlands 10 European Center for Advanced Research and Training in Scientific Computing, 42 av。Gaspard Coriolis,31100法国图卢兹,法国1111气象官,菲茨罗伊路,埃克塞特,德文郡,德文郡,EX1 3PB,英国12个国家海洋与大气管理局,康德斯大街1401号,西北1401号,5128室,华盛顿室,华盛顿特区20230,美国13号高级梅多斯环境机构,霍尔特·霍尔特·霍尔,普林多特,普林多特·普林多特, 08544-1003,美国14加泰罗尼亚研究与高级研究机构,PasseigLluís公司23,08010西班牙巴塞罗那
由于降雪过程漂移,极时间和时间上的极性环境中的积雪积聚和表面密度是可变的。我们提供了手动测量的新现场数据,重复限制激光扫描以及来自南极洲的莫德土地的雪微小测量法,显示了新的积雪积累的密度。我们将这些数据与已发表的漂流降雪观测值结合起来,以评估1-D,详细的,基于物理的雪覆盖模型的雪计划,以表示降雪和表面密度的漂移。对于有多年数据的东部南极洲的两个地点,我们发现了模拟的降雪r 2 = 0.42和r 2 = 0.50的测定系数。场观测表明,在低风条件下存在低密度积雪。连续的高风速事件通常会侵蚀这些低密度层,同时产生具有几米典型的长度尺度的空间可变侵蚀/沉积模式。我们发现,能够在低风速条件下积累低密度积雪的模型设置,以及随后在降雪事件中较高密度下的降雪侵蚀和重新沉积,大多数人能够描述该田间表面密度的观察到的时间变化。
在过去几十年中,跟踪结构损害并预测其演变一直是一个永久的工程问题。这是强化研究工作的主题,既有实验性和数值进步。一方面,如今具有嵌入式微传感器阵列的板载传感技术可以准确地进行机械应变的原位测量,因此提供了有关内部损伤状态的非常丰富的实验信息(Azam,2014)。尤其是,使用标准光纤与雷利反向散射结合的技术(Sanborn等,2011)非常有吸引力,因为它可以通过无与伦比的空间分辨率对应变场进行实时分布式表征(每米的数千个测量值)。这种技术已经在几种应用中使用,并且越来越多地设想了工业家进行结构性健康监测(SHM)(Di Sante,2015年)。
图 2:混合算法 [19](图 (a) 和 (b))和 ATiTA(P)(图 (c) 和 (d))的示意图。图 (a) 和 (c) 代表神经网络的观点,而 PU 的观点则显示在图 (b) 和 (d) 中。由于膜电位或强度的整合,所有地方的脉冲都用红色表示,突触传递事件用橙色表示,下一个脉冲的预测用绿色表示。对于 ATiTA(P),灰色也表示计算后丢弃的潜在脉冲。在 (a) 中,由于大小为 T com 的突触延迟,下一个大小为 T com 的容器中的神经元会接收脉冲,然后对其进行整合以计算膜电位。在 (b) 中,每个 PU 的计算都是按大小为 T com 的容器进行的,并且需要在每个 T com 进行同步。根据 PU 的数量,一些 PU 可能会等待其他 PU,而不会在每个线程上进行大量计算,因此它们的负载较低。在 (c) 中,对于 ATiTA(P),在网络级别使用离散事件方法:计算会跳转到下一个潜在尖峰。最小的尖峰被保留为实际的下一个尖峰。然后,仅对突触后神经元进行突触传递、相应强度的更新和下一个潜在尖峰的新计算。在 (d) 中,(c) 的不同操作按单个线程在单个 PU 上执行的连续操作的顺序排列,因此单个 PU 会随着时间的推移满负荷运行。请注意,两种算法(混合算法和 ATiTA(P))都具有时间精度,可以是经典的数值精度 10 15,从这个意义上讲,它们都计算连续时间。
本文根据低压差稳压器的行为,演示了如何使用数值模拟数据,基于加速退化测试数据进行可靠性性能评估。该稳压器采用 Cadence Virtuoso 软件和 180 nm AMS CMOS 技术设计,并通过模拟评估其输出电压随温度和输入电压的变化。输出电压退化数据是根据环境参数(输入电压和温度)约束生成的,这使得我们能够利用数值模拟模型和所提出的退化模型定义加速条件下的故障阈值。采用退化路径模型确定指定故障标准(5%)下的伪故障时间。然后,我们推导出加速度定律模型,通过执行最大似然估计法来估计可靠性模型参数,不仅可以分析,还可以预测不同电压和温度应力条件下稳压器的寿命数据分布。
摘要 本文报告了使用 COMSOL Multiphysics 对一氧化碳气体传感器的模拟,其所用的活性传感材料是碳纳米复合材料(即 0.1 wt% 的单壁碳纳米管以及 PEDOT:PSS(聚(3,4-乙烯二氧噻吩):聚(苯乙烯磺酸盐))以 1:1 的等体积比。鉴于开发这些传感器的成本高昂,必须建立一个经济地预测其行为的数学模型。使用 COMSOL Multiphysics 进行模拟,通过高斯脉冲进料口引入浓度范围为 1 至 7 ppm 的一氧化碳气体来获得传感器的表面覆盖率。在给定的浓度范围内,可以实现 14% 至 32.94% 范围内的表面覆盖率,从而给出在给定时间内吸附到传感材料表面的气体分子量的信息。使用纳米复合材料可以增强传感器的表面覆盖率,从而提高传感器的灵敏度气体传感器。
本文是一系列研究,该系列研究了从其新生的原始磁盘(PPD)中积聚的行星的观察性外观。我们评估了在辐射流体动力(RHD)类似物中确定的气温分布与通过蒙特卡洛(MC)辐射转运(RT)方案重新计算的差异。我们的MCRT模拟是针对全局PPD模型进行的,每个模型由嵌入在轴对称全局磁盘模拟中的局部3D高分辨率RHD模型组成。我们报告了两种方法之间的一致性水平,并指出了几个警告,这些警告阻止了温度分布与我们各自的选择方法之间的完美匹配。总体而言,一致性水平很高,高分辨率区域的RHD和MCRT温度之间的典型差异仅为10%。最大的差异接近磁盘光球,光学密集区域和薄区域以及PPD的遥远区域之间的过渡层,偶尔超过40%的值。我们确定了这些差异的几个原因,这些原因主要与用于流体动力模拟(角度和频率平衡以及散射)和MCRT方法(忽略内部能量对流和压缩和扩展工作的典型辐射转移求解器的一般特征有关)。这提供了一种清晰的途径,以减少未来工作中系统的温度不准确。基于MCRT模拟,我们最终确定了整个PPD的通量估计值的预期误差和从其环境磁盘中积聚气体的行星的预期误差,而与山相中的气体堆积量和使用模型分辨率无关。
在第一部分中,我们描述了我们的方法。我们从标准微电子 CAD 软件中的像素布局描述开始,然后在光学射线追踪软件上生成三维模型。该光学模型旨在尽可能真实,同时考虑到像素所有组件的几何形状和材料的光学特性。还开发了一种特定的射线源来模拟真实条件下的像素照明(物镜后面)。在光学模拟之后,结果被传输到另一个软件以进行更方便的后处理,其中我们使用由角度响应模拟结果与测量值的拟合确定的加权表面作为感光区域。利用这个表面,我们计算基板内的射线密度以评估传感器的模拟输出信号。
摘要 — 采用标准制造技术制造的纳米级 CMOS 量子点器件在低温下的可靠运行对于量子计算应用至关重要。我们研究了使用意法半导体标准制造工艺在极低温度下制造的超薄体和埋氧 (UTBB) 全耗尽绝缘体上硅 (FD-SOI) 量子点器件的行为。使用 Nanoacademic Technologies 最近开发的 3D 量子技术计算机辅助设计 (QTCAD) 软件模拟和分析了量子点器件的性能,实现了低至 1.4 K 的收敛。在本文中,我们介绍了这项工作的初步模拟结果,并将其与从同一器件的测量中收集的实际实验数据进行了比较。关键词-FD-SOI CMOS、硅量子点、量子计算、3D TCAD 模拟、低温