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飞机成本/重量优化结构 - DiVA 门户
复合材料结构可以显著降低客机的重量。然而，增加的生产成本需要应用具有成本效益的设计策略。因此，需要一个比较值，用于评估设计方案的成本和重量。直接运营成本 (DOC) 可用作此比较值；它捕获了飞机飞行时产生的所有成本。在本文中，提出了一种复合材料结构的成本/重量优化框架。它考虑了制造成本、无损检测成本和基于飞机重量的终生燃油消耗，因此使用简化版本的 DOC 作为目标函数。首先，解释飞机设计的不同阶段。然后重点讨论复合结构的优点和缺点、设计约束和允许值以及无损检测。此外，还讨论了多目标优化和成本与重量的综合优化等主题。制造成本可以通过不同的技术来估算；在这里，基于特征的成本估算和参数成本估算被证明最适合所提出的框架。最后，对所附论文进行了简要总结。第一篇论文包含一项参数研究，其中针对一系列成本/重量比（重量损失）和材料配置优化了蒙皮/纵梁面板。重量损失定义为特定的终生燃油消耗，取决于飞机的燃油消耗、燃油价格和优化器的观点。结论是，设计方案的理想选择既不是低成本也不是低重量，而是两者的结合。第二篇论文提出在部件的设计过程中纳入无损检测成本，并根据检测参数调整每个层压板的设计强度。因此，超声波检测的扫描间距被视为一个变量，代表（保证的）层压板质量的指标。结果表明，在早期设计阶段分配和调整层压板的质量水平可以降低直接运营成本。
对优化结构，电子结构，光谱分析和热力学参数的计算DFT
以12个步骤实现了胞嘧啶分子的优化结构，其优化能为-10749.84 eV。4.94 eV的Homo-Lumo能隙表示化学稳定性。氧原子表现出最负电位，氢原子显示出最积极的电位。状态的密度揭示了4.92 eV的能隙，确认了等效轨道能级。计算出的硬度（2.47 eV）和柔软度（0.41 eV -1）表明稳定性和极化性。化学势为-3.97 eV，电负性为3.97 eV。3.19 eV的亲电指数表示强烈的亲电行为。Mulliken电荷分析鉴定H13具有最高的正电荷和最高负电荷的N5。振动分析显示，在3100-3300 cm -1，N-H处的C-H振动为3500-3700 cm -1，而C = O时为1771.10 cm -1。热力学特性，例如热容量，内部能量，焓和熵随温度的增加，而Gibbs自由能降低。
计算 DFT 洞察胞嘧啶的优化结构、电子结构、光谱分析和热力学参数
胞嘧啶分子的结构优化通过12步实现，优化能量为-10749.84 eV。4.94 eV的HOMO-LUMO能隙表明化学稳定性。氧原子表现出最负的电势，氢原子表现出最正的电势。态密度显示能隙为4.92 eV，证实了等效轨道能级。计算的硬度（2.47 eV）和柔软度（0.41 eV -1 ）表明稳定性和极化性。化学势为-3.97 eV，电负性为3.97 eV。亲电指数为3.19 eV，表明亲电行为强。Mulliken电荷分析确定H13具有最高的正电荷，N5具有最高的负电荷。振动分析表明CH振动在3100-3300cm -1 ，NH在3500-3700cm -1 ，C=O振动在1771.10cm -1 。热力学性质如热容量、内能、焓和熵随温度的升高而增大，而吉布斯自由能则降低。
氟化可以同时改进基于拨号的苯苯苯甲酸强质
图4。在其中性和自由基阳离子状态中，ANL-C2和ANL-C46的DFT优化结构。标记了C-O的长度（在苯环的相邻碳和烷氧基链的第一个氧之间）和O-C（在第一个氧和烷氧基链上的第一碳和第一碳之间）。C，O，F和H原子分别以灰色，红色，绿色和白色显示。
BIOVIA 材料工作室 DFTB+
BIOVIA MATERIALS STUDIO DFTB+ 有什么作用？Materials Studio DFTB+ 能够以量子力学精度优化和研究材料的动态特性，但所需时间却大大缩短。可以优化结构，并使用分子动力学研究结构的时间演变。可以计算和可视化能带结构、原子轨道和费米面等特性，从而深入了解材料的电子结构。可以使用群体分析和电子密度来可视化电荷分布。Materials Studio DFTB+ 使用称为 Slater-Koster 文件的参数库来封装材料中元素之间的相互作用。如果元素未参数化，Materials Studio DFTB+ 会包含一项特定的参数化任务来开发新的参数集，从而能够扩展到新系统。
A_13_4_总干事2023-2027年中期战略报告
多重危机凸显了将经济体与易受价格冲击和供应风险影响的燃料命运挂钩的成本，这些燃料是全球气候变化的最大贡献者。此外，对能源安全的担忧加剧，促使一些国家和地区将其能源转型战略修改为更雄心勃勃的水平和时间表。目前已经存在到 2030 年所需的大量解决方案。可再生能源、氢能和可持续生物质带来的电气化和效率正在成为能源转型的支柱。投资于全面和系统的变革——不仅涉及技术组合，还包括实施这些变革并优化结构、经济和社会影响的政策方案——将是实现发展和气候目标的集体能力的关键。
主管赛车运动工程表演
获得的技能 - 确定赛车运动中不同类别，赛道和法规； - 了解传感器技术，分析信号的可靠性，分析和创建性能工具，以提出可量化的汽车开发 /性能结果； - 确定赛车架构，制造和分析尺寸计算，试点和分析机械测试，提出新的解决方案，优化结构，了解“新”材料； - 定义空气动力学原理，确定空气动力学现象，进行和分析风洞测试，使用CFD进行分析，组织轨道试验； - 识别燃烧发动机，电动机和氢发动机的结构； - 分析变速箱技术； - 确定轮胎中使用的材料，分析轮胎行为，分析轮胎对性能的影响； - 分析飞行员行为，识别轨道安全性，在轨道和模拟器上进行驾驶分析； - 管理项目，撰写报告，交流并在公共场合讲话。
探索生物和人工神经网络在建筑环境中的交叉点，并研究支持设计过程演进的算法
摘要。本篇评论探讨了神经网络与建筑之间的关系，特别是在外观设计、室内设计和建筑施工领域。它研究了两种类型的神经网络：生物神经网络，代表人类大脑的神经系统；人工智能，受大脑结构和功能启发的计算系统。本研究对这些神经网络及其在各个领域的应用进行了描述性概述。它进一步研究了这些网络如何在不同层面与建筑相结合。该研究强调了“神经架构”的概念，它将人工神经网络 (ANN) 与建筑相结合，以产生多种设计可能性并揭示隐藏的模式。ANN 用于创建智能建筑和优化结构设计流程以降低成本。此外，该研究还探索了“神经架构”，它探索了生物神经网络 (BNN) 与建筑的相互作用，重点关注建筑环境对大脑和行为的影响。它结合了神经科学、建筑和环境心理学的原理。案例研究分析表明，“pix2pix”、GCNN、DCGAN、CycleGAN 和 StyleGAN 等 AI 工具在通过融合传统和现代风格以及增强创作过程来实现建筑设计的现代化方面的重要性。
使用量子卷积的多类分类...
多类分类对于各种应用程序非常感兴趣，例如，它是计算机视觉中的常见任务，其中一个需要将图像分为三个或更多类。在这里，我们提出了一种基于量子卷积神经网络来解决多类分类问题的量子机学习方法。相应的学习过程是通过TensorFlowquantum作为混合量子 - 古典（变化）模型实现的，其中量子输出结果通过优化量子电路的参数优化跨熵损失的随后最小化量符号。我们在这里的构思改进包括量子感知器的新模型和量子电路的优化结构。我们使用建议的方法来解决MNIST数据集的4类分类问题，使用八个量子位用于数据编码和四个Ancilla Qubits；三级分类问题已经获得了先前的结果。我们的结果表明，解决方案的准确性类似于具有相当数量的可训练参数的经典卷积神经网络。我们期望我们的发现将为使用量子神经网络朝着解决NISQ时代及其他地区的相关问题提供新的一步。
柔性CMUT微加工的结构和钝化膜的介电表征
电容性微机械超声传感器（CMUT）技术在过去十年中一直在迅速发展。在制造和集成方面的进步，再加上改进的建模，使CMUT能够进入主流超声成像。与常规技术相比，CMUT超声传感器传达了许多优势，例如大带宽和效率[1]，[2]，易于制造大型阵列和较低的成本。CMUT是一种高电场设备，通过通过充电和分解等问题来控制高电场，可以具有具有优越的带宽和敏感性的超声传感器，可以与电子设备集成并使用传统的集成电路制造技术制造，并具有所有优势。可以使CMUT设备灵活地包裹在圆柱体甚至人体组织上，并且由于使用Su-8 [3]，[4]，[8]或Polyirimide [5]，[8]，所有这些都可能使所有这些可能。在本文中，我们介绍了两种具有基本重要性的电介质材料的电气表征，以制造具有提及的特征的设备：氧化硅（SIO 2）在电荷注入和击穿方面对高电场具有出色的响应，以及具有优化且具有优化结构和