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World File Search System加载条件
耐撞性 - 分析认证
测试后进行模拟 – 数值模型经过“调整”以匹配大型测试件/EA 子组件结果。计算模型只能预测在实验阶段测试的特定配置。例如，如果加载条件发生变化（即撞击位置、速度等）和/或几何形状发生变化，则模型可能会或可能不会预测结构的耐撞性行为。
基于计算机视觉的实时识别桥梁结构性健康监测的车辆负载
摘要：各种加载条件的耦合效应可能会导致偏转，定居点甚至在服务桥梁的失败。不幸的是，尽管它是最关键的负载之一，但通过桥梁监控系统目前为可持续操作，很难实时捕获行驶车辆的加载条件。要充分了解桥梁的状态，必须在动态的交通环境中获得瞬时车辆负载分布。尽管有一些可以识别超重车辆的方法，但捕获的车辆相关信息却分散且不完整，因此无法支持有效的桥梁结构性健康监测（BSHM）。本研究提出了一种基于视觉的非接触式方法，用于识别车辆负载，以实时监测桥梁结构健康。该提出的方法由四个主要步骤组成：（1）使用Yolov7为车辆建立双对象检测模型，（2）在桥面上开发一个混合坐标转换模型，（3）为移动车辆的实时轨迹监视的多对象跟踪模型，以及（4）建立级别融资模型的车辆和位置，并为车辆的负载和位置确定型号和位置。所提出的方法有效地可视化3D时空车辆载荷分布，速度低30fps。结果表明，混合坐标转换可确保车辆位置误差在1 m以内，与传统方法相比降低了5倍。轴距是通过双对象检测和转换来计算的，是车辆位置校正的主要参考。与传感器测得的速度相比，保留了车辆的轨迹和实时速度，平滑速度误差均低于5.7％。作者设想所提出的方法可以构成一种新的方法来进行实时的服务桥梁。
混合发电对电压，损耗和电力成本Indisripution网络的影响
根据结果，可以注意到，虽然由于高短路功率而在电网附近的总线634上不变电压，但与分散的混合DG相比，与对电压改善的单个位置集成相比，它会随着偏离网格的转移而增加。此外，可以看出，尽管电压下降是Bus 675的最高，但由于混合DG系统，该下降可以得到补偿。此外，直到达到06.00，PV系统才发电。因此，需求功率由WTG和网格提供。由于工业工厂的生产活动，基本案例的节点电压在白天有所不同。可以清楚地看出，尽管需求功率在13.00到16.00之间降低，但混合DG的总功率增加了。因此，电压调节升高。另一方面，虽然需求功率在16.00到18.00之间增加，但混合DG产生的总功率也会降低，电压调节也降低了。除了评估外，整个系统的总功率需求是2370 kW。因此，与前一个小时相比，每次总线的加载条件增加。由于与总线634中的标称功率需求相比，负载增加大于其他总线的增量，因此电压
机械工程中拓扑优化的概念模型，以提高结构效率和材料利用率。
摘要拓扑优化已成为机械工程的关键技术，可提高结构效率和材料利用率。此概念模型提出了一个框架，该框架将高级拓扑优化方法与计算设计工具集成在一起，以优化给定设计空间内的材料分布。主要目标是最大程度地提高性能，同时最大程度地减少材料使用情况，这对于降低成本和提高制造和建设的可持续性至关重要。提出的模型强调了优化算法的应用，例如遗传算法，模拟退火和粒子群优化，并与有限元分析（FEA）一起探索各种设计配置。通过系统地删除不必要的材料并加强关键的结构区域，该模型可确保创建轻质但强大的组成部分。此外，还合并了多目标优化，以平衡竞争目标，例如在保持结构完整性，耐用性和安全标准的同时最大程度地减少重量。该模型的关键组成部分是它与添加剂制造（AM）技术集成，从而使传统制造方法无法实现的复杂几何形状创建复杂的几何形状。这种协同作用允许实现优化的结构，这些结构既具有物质效率又具有成本效益。此外，该模型还结合了灵敏度分析，以评估材料特性和外部加载条件的变化如何影响整体性能，
疲劳寿命分析广义的POM齿轮...
摘要：用于确定聚合物齿轮的牙根负载能力的当前计算方法（例如VDI 2736）基于与钢齿轮的假设相同的假设。由于非线性材料行为，温度和聚合物速率依赖性，这些预测通常是不准确的。一项先前的研究采用了依赖速率的非线性粘塑料元件（Fe）对聚氧甲基（POM）的建模来量化标准金属齿轮假设中未考虑的材料影响。开发并验证了寿命模型，以根据恒定牙根几何形状的旋转速度预测牙根断裂。在这项研究中，现有的损害模型进行了调整和验证，以包括对缺口（牙根）几何形状的依赖性。将模型扩展到两个损伤参数eTers允许与牙根断裂的非线性速度依赖性无关的表示。这种相关建模方法在材料内部包含两个独立的大坝年龄机制，从而导致齿轮的牙根断裂故障。为了绘制这些机制，将裂纹起始点处的局部材料状态用作损害参数。使用实验数据对双参数损伤模型的校准表明，模型预测属于实验散射。正在进行进一步的研究，以扩大有关广义扭矩加载条件的损坏模型。
左心室射血分数：临床，病理生理和技术局限性
心力衰竭（HF）心血管死亡和治疗策略的风险层次，阀门置换的最佳时机以及用于植入植入性心脏验证符号的患者选择的患者是基于大多数指南的左心室避孕分数（LVEF）的超声心动图计算。作为收缩功能的标志物，LVEF具有由加载条件和空腔几何形状以及图像质量影响的重要局限性，从而影响了观察者间和观察者内的测量变异性。lvef是缩短心肌膜的三个组成部分的产物：纵向，圆周和倾斜。因此，它是基于空腔体积变化的全球弹出性能的标记，而不是直接反映心肌收缩功能，因此即使肌纤维的收缩功能受损，也可能是正常的。亚心脏的纵向纤维是对缺血的最敏感层，因此，当功能失调时，圆周纤维可能会补偿并保持整体LVEF。同样，在HF患者中，LVEF用于分层亚组，这种方法具有预后的含义，但没有直接关系。HF是一种动态疾病，根据潜在的病理可能会随着时间的流逝而恶化或改善。这种动态性会影响LVEF及其用于指导治疗的使用。介入后LVEF的更改也是如此。在这篇综述中，我们分析了LVEF在广泛的心血管病理中的临床，病理生理和技术局限性。
认知工作负荷的综合评估滞后效应
技术的进步改变了安全关键任务中的工作动态。如今，许多系统都为操作员提供了通过将子任务转移给自动化技术来减轻复杂任务负担的选项。自适应自动化的目标是消除操作员启动/关闭自动化的需要，而是让子任务的自动控制实时适应操作员的需求。然而，自动化的每一次变化也会产生任务需求转变，这已被证明会对认知工作量指标产生意想不到的影响。自适应自动化系统需要准备好考虑操作员的工作量历史，以动态调整系统如何有效地帮助操作员。本研究的主要目的是研究认知工作量历史对最近经历的认知工作量感知的影响（即滞后）。本研究旨在通过任务控制的自动化交接来引发滞后效应，使用单-双-单任务呈现方法产生低-高-低任务需求序列。设计了两个可变需求计划序列来模拟高水平和低水平的认知需求条件。通过比较第一个和第二个低需求期，可以确定高需求期是否显著影响了第二个低需求期的认知工作量指标，表明存在滞后影响。本研究的结果表明，数据中没有出现滞后效应。多元分析表明，虽然高需求和低需求条件之间存在显著差异，但两个低需求期之间没有出现无法用其他因素解释的显著差异。这表明第二个低需求期没有受到前一个高需求期的显著影响。这些发现表明，滞后影响可能与动态自适应自动化任务卸载和重新加载条件不太相关。鉴于本研究的结果，对于滞后效应，资源耗竭假说或努力调节假说都无法提供显著的支持。需要做更多的工作来检查需求转变不太明显的任务中的滞后效应。