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World File Search System力系数
通过负载能力系数进行环境评估
全球环境恶化现象通常意味着生态足迹和排放水平的增加，从而对地球的生物承载力产生不利影响。这是发展中国家大量使用化石燃料能源、工业化和广泛的经济活动的结果。在此背景下，本研究考察了能源枯竭、技术合作补助和工业化对 1970 年至 2022 年巴基斯坦负荷能力系数的影响。为此，本研究采用了创新的动态自回归分布滞后 (ARDL) 模拟方法，提供了与先前结论形成鲜明对比的新见解。作者致力于从巴基斯坦的角度关注生态恶化指标的供应侧动态，即负荷能力，使我们的研究有别于现有的学术出版物。然而，我们的结果表明，技术合作补助对负荷能力系数在提高环境安全方面具有明显的有利影响。此外，能源枯竭和工业化对负荷能力动态产生不利影响，加剧了环境恶化。此外，本研究还通过比较使用负荷容量因子得到的结果与生态足迹得到的结果来进行敏感性分析。因此，我们提倡制定切实可行的政策，通过有效利用能源来保护生物多样性，以减轻能源枯竭和工业化的不利影响。
基于机器学习的预测雷诺的翼型空气动力系数
摘要。本研究研究了各种机器学习（ML）算法在预测两个关键空气动力系数的应用，即最大升力系数（𝐶𝐶）和最小阻力系数（𝐶𝑑），对于任何给定的雷诺数，风力涡轮机翼型。我们建议使用聚类技术对类似的机翼形状进行分组，并使用创建的分区来预测使用它们相似性的看不见的机翼属性。在这里，我们还代表了Parsec低维空间中的机翼，而不是高维翼型点空间，以弥补少量训练数据。为此，创建了一个扩展的实验机翼数据库，并用于基于五种不同ML算法的培训模型。我们观察到决策树集合（DTE），随机森林（RF）和多层感知器（MLP）模型成为𝐶𝐶𝑙和𝐶𝑑𝑑𝑚𝑖𝑛𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑚𝑖𝑛𝑑𝑚𝑎𝑥𝑚𝑖𝑛𝑙的最有效预测指标。在培训数据库中未包含的三个其他机翼案例上测试这两个ML模型表明，𝐶𝐶𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙预测性能通常是合理的，错误级别的平均值约为5％。相比之下，𝐶𝑑的预测误差水平通常更高，平均约为15％。