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q.ant使云访问其第一个光子芯片用于AI推理实时测试q。在内部具有光子芯片的节能本机处理单元。第一代是针对人工智能推断量身定制的，以改善下一代 - 纳特纳特人的碳足迹。Stuttgart - 2024年9月12日 - Q。通过用光而不是电子处理数据，Q.ant的光子本地计算技术预计将比当今的芯片技术更有效地执行复杂的计算任务。通过允许对公司NPU的云访问，用户可以通过示例性展示柜体验这种创新的光子芯片技术：手写的合理化。Q.ant邀请创新者和研究人员参加可以重塑数字景观的转变。在此演示中，Q.ant可以瞥见高性能计算（HPC），物理模拟和人工智能的下一代计算应用程序。感兴趣的人可以在q.ant网站上查看演示，网址为https://native.qant.com/。Light vs Silicon -NPU在数据处理中的能量优势这个展示是当今每个数据中心中发现的任务的代表性示例。与标准CMOS处理器不同的是，Q.Ant的NPU过程数据。此范式偏移允许q.ant以更有效的方式执行基本的数学操作。例如：虽然传统的CMOS处理器需要1,200个晶体管才能执行简单的8位乘法，但使用单个光学元素实现了这一点。仅对于此操作，Q.ant NPU的功率比其常规CMOS对应物高三十倍。“随着对AI的需求的不断增长，对节能解决方案的需求也会增长。Q.ant正在以功能正常的光子处理器的身份领先 - 大多数其他研究阶段仍在。”“此演示突出了解决AI能源需求和更广泛的碳挑战的重要一步。我们邀请研究人员和开发人员通过动手演示探索光子计算的现实潜力。”秘密酱：芯片材料是Q的关键要素它是所有Q.ant npus的骨架，可确保在芯片水平上精确的光控制。该初创公司自2018年成立以来就一直在开发该平台，并控制整个价值链 - 从原材料到完成的芯片。
电子回旋共振推进器技术
1 阿米蒂空间科学与技术研究所学生 2 阿米蒂空间科学与技术研究所教授 摘要 电子回旋共振 (ECR) 推进器正成为一种有前途的高效航天器推进技术，利用电子回旋共振现象产生推力。这篇全面的评论综合了该领域的关键进步、设计策略和持续挑战。ECR 推进器通过使用微波能量加热磁化等离子体中的电子来运行，从而产生高电离率和有利的推力功率比。与传统推进系统不同，ECR 推进器具有显着优势，包括更高的比冲和更低的燃料消耗，使其成为长时间太空任务的理想选择。本文深入探讨了 ECR 推进器设计的各个关键方面，例如天线配置、气体注入方法和磁场优化，重点介绍了这些因素如何影响整体性能。它还讨论了解决效率、寿命和功率传输等问题的最新实验结果和理论模型。此外，该评论还探讨了未来的发展方向，强调需要在材料和自动阻抗匹配方面取得进步，以提高可靠性和推力产生能力。通过这一分析，本文旨在全面了解 ECR 推力器，强调其成为未来太空探索有竞争力和可持续选择的潜力。关键词：电子回旋共振 (ECR) 推力器、等离子推进、电力推进技术、微波等离子体加速、推力器中的磁场配置、离子加速简介电子回旋共振 (ECR) 等离子推力器于 20 世纪 60 年代首次推出，利用电场和磁场加速等离子体，为航天器提供推力。与传统推力器不同，ECR 推力器无需电网，只需要一个电源，这使得它们在太空推进领域具有潜在的颠覆性作用 [4,10,14]。最近的进展主要集中在解决过去的实验限制、提高测量精度和优化各种推力器参数。等离子体物理学涵盖了在电离气体中观察到的各种现象，其应用范围涵盖自然现象、聚变研究和工业过程[22,30,35]。尽管存在这种多样性，但等离子体的本质可以描述为带电粒子和中性粒子在电、磁和电磁相互作用影响下的集体行为。在工业等离子体社区中，等离子推力器社区专注于开发用于
研究管理办公室 2019 年度报告
2020 年 3 月 2 日研究管理办公室 2019 年度报告这是一份关于加州理工学院 2019 财年（2018 年 10 月 1 日至 2019 年 9 月 30 日）赞助研究提案和奖励活动的报告。该报告由一个简短的叙述摘要和一系列图表组成，描述了加州理工学院 2019 财年奖项和提案的各个方面。1 奖项。2019 财年的奖励总额为 3.92 亿美元，比 2018 财年颁发的研究资金增加了 19%。联邦资金增加了 23%，总计 2.89 亿美元。这是过去十年来联邦资金的最高水平，反映了加州理工学院提案的力度以及国会对加州理工学院获得支持的联邦研究机构的有利拨款。在 2019 财年，联邦资金占收到的所有赞助资金的 91%。 2019 财年，加州理工学院赞助的研究组合包括 1,618 个有效奖项。美国国家科学基金会仍然是加州理工学院最大的联邦赞助商，占联邦资金的 32%；美国国立卫生研究院占 23%。联邦“流通”资金来自联邦机构，并由其他联邦资金接受者授予加州理工学院。流通资金占所有联邦资金的 20% 多一点，通常来自加州理工学院教员正在合作的其他大学。报告包括一张显示流通资金来源的图表，其中大部分来自 NASA，代表 JPL 为加州理工学院教员与其 JPL 同事之间的研究合作提供的资金。提案。提交的提案数量保持不变，约为 1,200 份。2019 财年，共申请 9 亿美元。该报告包括 2004 财年至 2018 财年期间提交的提案成功率的信息。截至 2019 财年末，2018 年提交的竞争性提案中有 46% 已获批准。与这些机构公布的全国成功率相比，加州理工学院的教职员工在向 NIH 和 NSF 提交竞争性提案的成功率方面继续表现优异。加州理工学院研究人员的全国成功率比 NSF 高出 22%，比 NIH 高出 14%。
太阳能模块的输出通常夸大了
弗劳恩霍夫太阳能系统研究所的研究团队ISE评估了该研究所校准实验室Callab PV模块的70,000多个电动汽车模块的功率测量，自2012年以来。在此过程中，研究人员发现，自2017年以来，PV模块制造商的性能数据与研究所的测量结果之间的负差异一直在增加。直到2016年，在实验室中平均测量的功率比制造商承诺的要多。从那时起，在2020年至2023年的情况下出现了负趋势，导致平均功率降低约1.3％。2024年的最新数据显示出轻微的周转。Fraunhofer ISE的Callab PV模块自2012年以来一直在测试超过70,000个太阳能模块。为了全面审查性能一致性，该研究所的研究学家介绍了这一广泛的数据集，并分析了1034个在标准化条件下从单晶硅PV模块中进行的1034个收集的性能测量。对PV模块的功率测量值的分析表明，从2012年到2016年，在通常的部分中存在测量偏差；差异的平均水平不到百分之一。尤其是正常测量的正偏差。在2016年，制造商的功率特异性与研究所实验室中测得的功率之间的差异平均为0.6％。“从那以后，数据显示出负面趋势，”弗劳恩霍夫ISE的分离模块表征和可靠性的负责人丹尼尔·菲利普（Daniel Phillip）说。” 2023年，这在制造商的规范和我们对约1.3％的审查之间的负面偏差达到顶点。几乎没有观察到积极的偏差。”去年，研究科学家发表了有关经纪人指定的权力和实验室中的权力的统计数据在本周在Bad Staffelstein举行的第40届PV研讨会上，他们正在提供有关功率符合性的最新数据，该数据现在还包括2024年收集的数据。“在2024年，我们遇到了轻微的趋势逆转，但平均强的负偏差为1.2％，”丹尼尔·菲利普（Daniel Philipp）解释说。这可能表明制造公司已经意识到“乐观”功率等级的趋势是一个问题。“如果我们假设我们的数据代表了德国安装市场，则表现不佳1.2％，额外的16.2吉瓦在2024年
考虑控制非线性的双向DAB转换器现代控制策略
华沙理工大学，控制与工业电子学院 (1) 格但斯克理工大学，电力电子与电机系 (2) ORCID：1. 0000-0001-9589-7612； doi:10.15199/48.2024.05.01 考虑控制非线性的双向DAB转换器的现代控制策略摘要。本文重点介绍用于微电网系统的现代通用双向双有源桥 (DAB) 转换器的控制策略。对变换器方程进行了分析，并讨论了死区时间对系统工作影响的典型问题。开发了一个闭式控制回路，然后通过模拟和实验室测试。抽象的。本文讨论了用于微电网系统的现代通用双向双有源桥（DAB）转换器的控制策略。分析了变换器方程，并讨论了空载时间对系统运行影响的典型问题。开发了闭环控制系统，然后通过模拟和实验台进行测试。 （考虑控制非线性的双向DAB转换器的现代控制策略）。关键词：DAB，设计，优化，控制。关键词：DAB，设计，优化，控制。简介微电网是现代电力工业的一个重要问题。这一概念涉及将交流和直流装置组合成一个连贯的整体系统，以适应世界各地开发的电气工程领域各种解决方案的需求。技术应用包括可再生能源解决方案中使用的AC/DC/DC/AC转换器；智能储能充电系统；采用氢技术的电动汽车充电站[1]；采用直流双极装置的网络系统[2]。这种系统的稳定性和运行可靠性对于实现电动汽车、V2G（车辆到电网）[3] 的假设至关重要。无法安全地控制和断开系统部件阻碍了这些概念的实现。当前所有电力系统面临的问题包括电网的发展、增加电力需求、提高电力质量、增加可再生能源在能源市场中的份额、以及管理不断扩大的电网。微电网的概念就是为了解决这个问题，目前正在世界各地的研究单位进行测试。本文重点介绍适合微电网系统的现代通用双向双有源桥 (DAB) 转换器的适当控制策略。预计将在国内和本地微电网系统内推进安全和环保的电力分配方面取得积极的进展。一项研究 [1] 强调，DAB 转换器由于其双向性、隔离能力、效率和功率比，是平衡良好的微电网中的关键元素。然而，为各种应用制定适当的双向转换器控制策略并非易事。DAB 的非线性特性要求在设计用于各种应用的磁性元件时仔细考虑，包括
锂离子电池模拟用于充电和排放...
学生，电气工程系2,3,4,5 Sveri工程学院，Gopalpur，Pandharpur，Maharashtra，印度印度摘要：在EV和HEV应用中，电池优化增加了。尤其是锂离子电池，由于其高功率和能量密度，因此越来越多地用作绿色技术应用中的储能系统。缺点。多国家充电被认为是最好的选择。使用MATLAB Simulink工具讨论了锂离子电池的状态充电及其用于长电池寿命的充电和排放标准。用于评估和评估充电特性的测量和用于评估充电特性的最新电荷（SOC）是确定电池性能的关键因素。因此，需要准确的社会估计来维护电池并避免过度充电和收费不足。此外，通过这样做，电池的寿命将延长。多国家充电用于需要更高效率的应用。关键字：Matlab，Li-ion，电荷，电动汽车I.简介电池在太阳能系统，EV，HEV和其他智能网格系统中非常有用。“主电池（PB）”和“次级电池（SB）”是两种最常见的电池类型。与铅酸和其他镍金属氢化物电池（SB，尤其是锂离子电池）相比，由于其充电性，高能量与功率比和高功率与能量比，因此高度使用并首选[1]。设计师认为电池行为是为了预期性能和优化能源争端。因此，当构建电路以实现高功率性能和效率时，对锂离子电池充电和排水的了解至关重要。电池行为受许多因素的影响，其中之一是电池的最先进（SOC）。存储的电荷（Q）和流过电池的集成电流（i）会影响电池的充电状态。电池的SOC定义为当前能力与名义容量的比例[2]。由于电池的SOC信息揭示了如何管理其充电/放电法规，因此SOC的准确报告对于混合电动汽车应用至关重要。没有传感器来衡量SOC的价值，因此无法确定它。为了确定SOC的目的，这是由以下方式给出的：C。Park建议一种基于物理测量的方法。soc = 1-（1-1/q∫T0（）一些化学技术使用电解质，例如非密封的铅酸电池，并使用其特定的重力和pH。利用电池的放电曲线，采用电压技术将电池电压转换为SOC。但是，电池电压受电池电流和温度的影响。可以通过用更正术语校正电压来解决此问题，该校正项的值与电池电流成正比。为了估算充电，放电和多国家充电状态的SOC，需要基于称为MATLAB/SIMULINK的数学工程的强大工具。这是由数学工程提供的软件/工具，可以帮助特定元素的设计和分析，并建立在Python和C编程语言上。这是一个简单的程序，具有少量用户友好的工具箱，库，仿真块，符号，算术和逻辑操作块以及电池（这是至关重要的）其他功能。此软件包包括SIM Power Systems库中建议的电池模型。基于Shepherd方程的模型在此开发的模型无法辨别电池所描述的性能。因此，需要一个更好的模型才能更准确。使用Simulink库的建筑物