工程组件和结构细节可能会处于完全不同的负载条件下:高周期或低周期疲劳(具有恒定或可变幅度),静态载荷和/或过载,振动,蠕变,应力腐蚀 - 只是引用了一些例子。无论负载条件是什么,对结构细节的结构完整性的评估都必须确保与潜在的灾难性后果的意外故障保持足够的安全边缘。通过使用理论,数值和实验方法通常合并的理论,数值和实验方法来追求这个目标。例如,实验室测试以估计基本材料特性或进行全尺度测试,以验证实施合适强度模型的有限元分析。最常见的是,科学研究通过提出非常规强度标准,开发数值技术或测试传统材料和先进材料的特定类别的耐用性来分别处理这些领域。本研究主题的四篇论文通过理论和/或实验研究介绍了一些上述研究主题,这些研究涵盖了从机械到土木工程的应用领域。Gaidai等人的论文。提出了一种基于极端价值统计和双变量校正方法的风力涡轮机(FWT)系泊系统中极端响应的方法。作为案例研究,该方法应用于10 MW大三叶fwt。通过开源仿真工具快速(疲劳,空气动力学,结构和湍流),对FWT进行了完全耦合的空气氧弹性 - 弹性 - 弹药动态分析。快速工具计算了叶片上的空气动力载荷,除了结构性动态响应外,除了结构性动态响应以外,在半可覆盖的平流上的流体动力载荷,并最终在不同的操作条件下返回了风力涡轮机的锚点张力和潮流运动的时间序列,并在
越来越多的问题是由于其对建筑成本和运营安全的影响,在地下隧道开挖期间的关键问题。面临跨越和爆破控制面临的一项关键挑战是在制定各种复杂工程条件方面的指南方面的困难。在这项研究中,使用焦点S 150激光扫描仪进行了一系列的越过和突破的领域测量,在中国的Kaiyang磷酸盐矿山的一条深处进行。根据收集到的点云数据准确分析了道路轮廓周围围绕道路轮廓周围的分布和范围。随后,建立了简化的三维模型,以模拟使用显式动态分析代码LS-DYNA的预压道路的爆炸发掘。的数值和测量结果的比较表明,该模型是模拟爆破发掘引起的过渡和未进行的可靠工具。此后,进一步研究了不可控制的地质因素(例如在原位应力条件下以及可控的爆破因子)的影响,包括轮廓孔间隙(S),电荷浓度(B)和解耦合(F)以及茎的脱钩。模拟结果表明,横向压力系数显着影响了过度和突破的分布模式,而应力幅度则导致了它们的范围。本研究的研究发现对类似的爆炸发掘项目具有重要意义。此外,对模拟发现的比较和场测量数据表明,分别在S = 0.70 m,b = 0.9 kg/m和f = 2.5的情况下获得了超爆破和未突破的最小范围。此外,轮廓蓝螺物被沙子造成的石头造成了较小的道路外围岩石质量的损坏,并增强了爆炸能量的利用率。
2021 年 1 月 – 2022 年 5 月 高级首席机器人软件工程师 ,iRobot,宾夕法尼亚州匹兹堡(远程)。{实施用于所有机器人软件的静态和动态分析测试增强功能,定期在开发早期和部署给客户之前识别软件缺陷{开发了多个团队使用的代码质量指标来监控和改进开发实践{开源软件审查委员会成员 - 简化 iRobot 对开源项目的使用和贡献 2019 年 3 月 – 2021 年 1 月 高级软件工程师,机器人技术,Bossa Nova Robotics,宾夕法尼亚州匹兹堡。 { 通过第三方 L1 员工支持 >550 个已部署机器人的远程机器人操作系统首席工程师 { 负责所有远程操作和人机交互功能的技术团队负责人 { 所有机器人软件的发布经理,通过 QA 和多阶段车队部署跟踪性能 { 集成第三方基于 Web 的机器人监控和控制工具,提高远程机器人操作的安全性、可访问性、可扩展性和成本效益 { 设计和构建新颖的机器人 HRI 行为以寻求人工帮助,减少现场服务调度 { 推动自主性、现场支持和远程操作之间的跨职能努力,不断提高车队性能和可靠性 { 指导与多家供应商的产品开发,以确保所提供的产品能够快速有效地满足公司需求 2017 年 9 月 - 2019 年 3 月 机器人科学家,Bossa Nova Robotics,宾夕法尼亚州匹兹堡。 { 负责开发新颖的、事件驱动的远程车队监控堆栈的技术团队 { 负责维护和改进机器人代码库的多个领域 { 设计并将新架构部署到核心业务逻辑模块以提高质量和可维护性 { 为整个公司的人机交互和人为因素设计提供专家指导
本文档旨在指导读者了解与固定式海上风力涡轮机支撑结构相关的不同分析,以及 Sesam 和 Bladed 如何支持这些结构。Sesam 可以执行适用于海上风力涡轮机 (OWT) 支撑结构行业的多种不同分析,这些分析基于海上石油和天然气行业多年来经过验证的技术,并根据 IEC61400-3-1、DNV 标准 DNV-ST-0126(风力涡轮机支撑结构)和 DNV-ST-0437(风力涡轮机载荷和场地条件)等国际标准扩展了针对海上风电行业的新功能,以及 DNV 建议实践 DNV-RP-C203(海上钢结构疲劳设计)和 DNV-RP-0585(风力发电厂抗震设计)。在初步设计中,Sesam 可用于固定式海上风力涡轮机结构的建模和各种类型的分析。支撑结构可在 3D 建模环境中建模。建模过程中的优势包括参考点建模和参数化脚本,从而形成一个强大的界面,可以快速高效地对多个概念设计进行权衡研究。概念设计阶段可以执行的一些分析包括固有频率分析(特征值分析)、极限状态 (ULS) 和正常使用极限状态 (SLS) 分析(包括构件和接头规范检查),以及使用损伤等效载荷或波浪载荷的疲劳极限状态 (FLS) 分析。在这些静态分析中可以执行非线性桩土分析,而动态分析中要使用的等效线性化桩土弹簧矩阵可以由软件自动获得。在详细设计阶段,Sesam 可用于固定式海上风力涡轮机结构,从定制工作台 Sesam Wind Manager 执行时域分析。Sesam Wind Manager 可以在时域中执行疲劳分析 (FLS) 以及极限强度分析 (ULS) 和地震分析。这些分析可以通过两种方式执行,要么使用超元素方法,要么使用完全集成的方法:
该项目的目标是制定有限元分析在船舶结构设计和评估中的应用指导说明。当前的设计和评估实践包括广泛使用强大的数值建模技术,如果应用不当,可能会导致分析结果的质量和可靠性差异很大。该项目的目标是为审查与 FEA 质量保证 (QA) 相关的方面提供指导,包括进行 FEA、软件和人为因素所使用的程序。2.0 背景 2.1 船舶结构委员会 (SSC387) 于 1996 年处理了这个问题,然而,在过去的 15 年中,有限元建模的使用在以下方面取得了进展:• 可用工具(例如自动网格划分、与绘图/实体建模工具的交互),• 考虑的材料(钢、铝、塑料、复合材料、非线性(屈服后)行为),• 负载条件(例如流体结构相互作用、碰撞、爆炸模拟),• 分析类型(隐式与显式(时间域)建模),• 元素公式(非线性、混合和接触元素),以及• 结构几何形状(裂纹尖端元素、连接和焊件、接触/滑动部件装配)。2.2 此前 SSC 对此主题的处理以及其他行业指南提供的指导侧重于: • 船舶结构的线性弹性分析, • 仅限于自然频率(模态)分析的动态分析, • 结构组件而非连接和整船模型,不处理子结构, • 各向同性材料, • 局部载荷而非整船载荷, • 基准建模工具,以及 • 错误检查程序的开发。2.3 为了产生高质量的有限元分析结果,需要对模型准备和解释进行指导,以便从当前先进的数值建模工具中开发出一致的质量水平。本指南可以考虑: • 规划和准备, • 工程模型的开发, • 有限元模型的构建, • 有限元模型的执行,以及 • 结果的解释 3.0 要求
在宇宙学中,直到90年代初期,具有挑战性的问题是找到高度非线性并在本质上耦合的进化方程的分析解决方案。结果,很难从宇宙学模型中找到任何宇宙学推断。但是,自90年代末[1]以来,当动态系统方法已应用于宇宙学领域时,情况就会发生变化。动态系统分析是一种非常强大的数学工具,可从演化方程提供信息,而无需任何参考初始条件或任何中间时刻的任何特定行为[2]。对于一般的宇宙学场景,可能会发生无限的进化,但其渐近行为尤其是在后期的渐近行为仅限于几个不同的类别。如果可以将宇宙进化方程转换为自主形式,则可以将这些类别识别为稳定的关键点。因此,通过分析此类临界点,可以推断宇宙的较晚时间演变,而不会引起任何分析解决方案或对初始条件的歧义。到目前为止,宇宙学场景的大多数动态分析都限于背景级别,即自主系统的形成,临界点的确定以及相关宇宙学参数的估计,即密度参数,状态参数等方程。目前的工作涉及在当前加速阶段的背景下的标准宇宙学模型,即具有指数潜力的典型的深色能量标量场模型。vi。使用适当的选择变量,将演化方程转换为离散的自主系统,并使用中心歧管理论分析了临界点,并且已经用Schwarzian衍生品提出了稳定性分析。手稿的组织如下:在第二部分中,我们讨论了FLRW时空下的典型场景的背景。在第三节中,我们在本节中确定了与宇宙学模型基本方程相对应的自主系统。从离散动态系统分析的角度显示,第四节显示了所有涉及参数的各种关键点的稳定性分析。我们在第五节中介绍了全球动力学分析和宇宙学的含义。最后,在SEC中提出了简短的讨论和重要的总结。
人脑是具有非线性时空动力学的复杂系统。高级大脑功能从神经元在各种时间和空间尺度上的复杂相互作用中出现,并且在正常情况和患病状况下评估大脑信号的非线性动力学在正常和患病状态下都具有新的视角。随着神经影像学方面的持续进步,近年来对非线性动态分析的应用的兴趣和研究越来越多。因此,该研究主题是“神经影像学中非线性动态分析的方法论发展和应用”,致力于非线性动态分析方法和神经影像应用的应用。特别是,研究主题介绍了大脑熵和复杂性,动态大脑网络和动态因果模型(DCM),均在非线性动态分析的更广泛背景下。复杂度指标(例如样品熵)已广泛应用于各种大脑功能和疾病的研究,揭示了与认知功能和疾病相关的模式。Liu等。 在经典的三叉神经痛(CTN)中应用静息状态fMRI的样品熵,这是一种常见且严重的慢性神经性面部疼痛障碍。 与健康对照组(HCS)相比,他们发现丘脑和脑干中的样品熵增加,并减少了CTN下半肺叶的样品熵。 此外,丘脑样本熵和神经心理学评估显示出显着的正相关。 Liu等。 )。 在这个研究主题中,Roediger等。Liu等。在经典的三叉神经痛(CTN)中应用静息状态fMRI的样品熵,这是一种常见且严重的慢性神经性面部疼痛障碍。与健康对照组(HCS)相比,他们发现丘脑和脑干中的样品熵增加,并减少了CTN下半肺叶的样品熵。此外,丘脑样本熵和神经心理学评估显示出显着的正相关。Liu等。 )。 在这个研究主题中,Roediger等。Liu等。)。在这个研究主题中,Roediger等。还使用机器学习使用样品熵作为CTN和HCS分类的特征,并显示了样品熵改变作为CTN的诊断标记的潜在效用(Liu等人。fMRI复杂性的估计可以受到许多因素的影响,例如信号时间尺度和灵敏度阈值以及头部移动引起的信号变化。先前的研究在理解和评估这些潜在影响方面已经引起了一些影响(1-3)。提出了一种优化的多尺度样品熵方法,采用窗口方法来减少运动效果和过程
[1] Y. Elbitar,A。Hart和S. Bugiel,“单词的力量:对理由的全面分析及其对用户许可决策的影响”,第32届年度网络和分布式系统安全研讨会(NDSSS'25),互联网社会,2025年,2025年。[2] E. Ackermann,N。Mauthe和S. Bugiel,“工作中的工作:Northcape:基于实时的实时能力及其嵌入式的问题”,2024年,IEEE欧洲安全与隐私工作室(EUROS&PW)的IEEE欧洲,IEEE计算机协会,IEEE计算机协会,IEEE计算机社会,2024年,2024年。[3] A. Jallow,M。Schilling,M。Backes和S. Bugiel,“测量堆栈溢出代码码头的影响对Open -Source软件安全性的影响”,第45届IEEE安全和隐私研讨会(SP'24),IEEEE,2024。[4] D. Chakraborty,M。Schwarz和S. Bugiel,“距离:通过加密协调加强T恤机密性”,在第27届金融加密和数据安全国际会议上(FC'23,2023。[5] S. Ghorbani lyastani,M。Backes和S. Bugiel,“对两因素authenti -cation -cation -cation -cation -cation usposium and Internation Security Security Ancomposium(NDSSS '23)的系统研究,互联网社会,2023年。[6] A. Dawoud和S. Bugiel,“实现平衡:Android应用程序框架的动态分析”,第28届年度网络和分布式系统安全研讨会(NDSS '21),ISOC,2021。[7] Y. Elbitar,M。Schilling,T。Nguyen,M。Backes和S. Bugiel,“真正重要的是:定时和理由对用户运行时许可决策的影响”,在USENIX SECURESSECUIM(SEC '21),USENIX,USENIX,2021。[8] J. Huang,M。Backes和S. Bugiel,“ A11Y和隐私不必相互排斥:限制Android上的滥用Accessity Service Service Service Service Security Ensposium(SEC '21),USENIX,2021。[9] S. Ghorbani Lyastani,M。Schilling,M。Neumayr,M。Backes和S. Bugiel,“ Fido2是用户Authentication的Kingslayer吗?对FIDO2无密码身份验证的比较可用性研究”,在第41届IEEE安全与隐私研讨会上(SP '20),IEEE,2020年。[10] D. C. Nguyen,E。Derr,M。Backes和S. Bugiel,“ FixDep:Android工具支持修复不安全的代码依赖关系”,第36届年度计算机安全应用会议(ACSAC '20),ACM,2020年,2020年。
电台。因此,这些控制变量的最佳计划方法可以解决上述问题,其中尺寸和位置会影响微电网中的功率流,从而导致功率损失,电压偏差和整体成本的变化。许多研究讨论了与微电网中电动汽车的最佳杂交可再生能源。参考文献中的作者。[1,2]提出了一种基于机器学习的可再生微电网的基于机器学习的能量管理,并考虑了电动汽车的充电需求。参考文献中已经提出了一种基于优化的方法。[3 - 5]在当天 - 考虑电动汽车和RER的微电网之前运行。参考。[6],作者开发了一个模糊的云随机框架,用于根据电动汽车的最大分布来管理使用RER的微电网的能量。通过使用智能聚合器,一种能源管理系统已被优化,用于在微电网中转移电源(车辆到车辆)。7[8],通过考虑不受控制和智能充电模式对微电网最佳操作的影响来评估EV的行为。在参考文献中讨论了EVS的最佳分配和调度操作问题。[9 - 11]。在参考文献中提出了一种随机能源管理算法。[12]解决电力市场中智能微电网的贡献,同时最大程度地减少总成本并确定RER的最佳尺寸。参考。参考。参考。参考。参考。参考。[13],作者解释了光伏面板产生的波动功率的效果,并将EV引入了储能,以在紧急条件下为电网提供电网。[14],作者提议在欧洲三个不同地点进行环境足迹,以通过有效的计划方法与最佳电池存储与电池储存的有效计划方法减少二氧化碳气体的排放,以平衡电力生产和需求之间的间隙。[15],作者回顾了许多研究的方法,用于管理包括RER,常规分布式发电机在内的微电网能量,以及参与智能家居的需求响应和充电站对系统技术和经济运营的影响。[16],作者提出了一个有效的计划操作,用于通过与电力市场对电力市场的互动对系统最佳经济运营的相互作用来证明作为价格制造商作为价格制造商的影响,包括RERS,能源存储和常规来源。[17],作者开发了一种满足最大载荷需求的方法,在不断变化的天气条件下可能的最低成本和动态分析,从而通过从太阳能站的各种系统组合,储能,水电站和常规来源的各种系统组合中获得的最佳配置在OFF-网格中进行瞬时干扰。[18],作者表达了在
机械工程工程数学线性代数:矩阵代数,线性方程系统,特征值和特征向量。微积分:单个变量,极限,连续性和不同性,平均值定理,不确定形式的功能;评估确定和不当积分;双重和三个积分;部分衍生物,总导数,泰勒序列(一个和两个变量),最大值和最小值,傅立叶序列;梯度,差异和卷曲,矢量身份,方向衍生物,线,表面和体积积分,高斯的应用,Stokes和Green定理。微分方程:一阶方程(线性和非线性);具有恒定系数的高阶线性微分方程; Euler-Cauchy方程;初始和边界价值问题;拉普拉斯转变;热,波和拉普拉斯方程的解决方案。复杂变量:分析函数; Cauchy-Riemann方程;库奇的整体定理和整体公式;泰勒和洛朗系列。概率和统计:概率的定义,采样定理,条件概率;卑鄙,中位数,模式和标准偏差;随机变量,二项式,泊松和正常分布。数值方法:线性和非线性代数方程的数值解;通过梯形和辛普森的规则进行集成;微分方程的单步和多步法。应用力学和设计工程机制:自由图和平衡;摩擦及其应用,包括滚动摩擦,Belt-Pulley,刹车,离合器,螺丝千斤顶,楔子,车辆等。;桁架和框架;虚拟工作;平面运动中刚体的运动学和动力学;冲动和动量(线性和角度)以及能量配方;拉格朗日方程。材料力学:应力和应变,弹性常数,泊松比; Mohr的圆圈,用于平面应力和平面应变;薄缸;剪切力和弯矩图;弯曲和剪切应力;剪切中心的概念;梁的挠度;圆形轴的扭转;欧拉的专栏理论;能量方法;热应力;应变仪和玫瑰花结;通过通用测试机对材料进行测试;测试硬度和影响力。机器理论:平面机制的位移,速度和加速度分析;链接的动态分析;凸轮;齿轮和齿轮火车;飞轮和州长;往复和旋转质量的平衡;陀螺仪。振动:单个自由系统的自由和强迫振动,阻尼的效果;振动隔离;谐振;轴的关键速度。机器设计:用于静态和动态加载的设计;失败理论;疲劳强度和S-N图;机器元素的设计原理,例如螺栓,铆接和焊接接头;轴,齿轮,滚动和滑动接触轴承,刹车和离合器,弹簧。流体力学和热科学流体力学:流体特性;流体静态,淹没物体的力,浮动物体的稳定性;质量,动量和能量的控制体积分析;流体加速度;连续性和动量的微分方程;伯努利方程;维度分析;不可压缩的流体,边界层,基本湍流,流过管道,管道损失,弯曲和配件的粘性流动;可压缩流体流量的基础。传热:传热模式;一维热传导,抗性概念和电类比喻,通过鳍的传热;不稳定的热传导,集总参数系统,Heisler的图表;热边界层,自由和强制对流传热中的无量纲参数,扁平板上流动和通过管道的传热相关性,湍流的影响;热交换器性能,LMTD和NTU方法;辐射传热,Stefanboltzmann定律,WIEN的位移定律,黑色和灰色表面,视图因素,辐射网络分析热力学:热力学系统和过程;纯物质的特性,理想和真实气体的行为;零和热力学的第一定律,在各种过程中的工作和热量计算;热力学的第二定律;热力学特性图表和表,可用性和不可逆性;热力学关系。