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World File Search System动态模型
用于电力系统稳定性分析的大规模电池储能系统动态模型
电池储能系统 (BESS) 在电网中日益增长的兴趣凸显了其在未来电网中的重要作用。在电网的传输层，大型电池由于其快速响应可以提供负载频率控制。电池集成到电网中可以有效地减少由小负载扰动引起的频率和联络线功率曲线的振荡 [1]。一般来说，较小的时间常数、快速响应和高能量密度为 BESS 在电力系统中创造了广泛的潜在应用。关于 BESS 在电力系统中的不同应用，有大量的文献。[2] - [3] 研究了结合 AGC 的电池对负载频率调节的影响。此外，[4] 和 [5] 研究了作为微电网和大型风电场备用电池。在 [4] 中，表明孤立微电网中的大规模电池储能可以改善微电网响应电力系统动态的动态性能。在 [5] 中，从电力系统稳定性和控制的角度研究了电池集成在风电场中的影响。此外，电力系统中的电池集成可以改善大型风电系统的频谱响应，并抑制系统的频率振荡。在 [6] 中，设计了用于充电模式的风电场和 BESS 的协调控制器，以保证电网频谱响应与期望响应几乎完美匹配。电力系统中的大规模电池集成还可以提高电力系统的暂态稳定性
超越 IC50 - 酶抑制治疗中药物耐药性的计算动态模型
耐药性是癌症和传染病治疗的一大临床障碍。慢性粒细胞白血病 (CML) 是一种用 Abl1 抑制剂治疗的血癌，通常被视为靶向治疗和耐药性的模型。大约四分之一的患者对一线治疗产生耐药性。耐药性的最常见原因是 Abl1 酶突变。不同的突变型 Abl1 酶对不同的 Abl1 抑制剂表现出耐药性，而导致对各种突变和抑制剂组合产生耐药性的机制尚不完全清楚，因此选择 Abl1 抑制剂进行治疗是一项艰巨的任务。我们开发了一个基于催化、抑制和药代动力学信息的模型，并将其应用于研究三种 Abl1 抑制剂对 Abl1 酶突变体的影响。从这个模型中，我们表明，产物形成率的相对下降（本研究中定义为“抑制降低能力”）比检查突变体的产物形成率或倍数 IC 50 值的大小更能指示耐药性。我们还研究了指导治疗选择的当前想法和实践，并提出了选择可以提高疗效从而对患者结果产生积极影响的治疗方法的新参数。
Robin Maialeh 的《动态模型与不平等：市场机制在经济分配中的作用》深入探讨了经济
本书的重要部分集中在生存约束和竞争上。第一章讨论了生存约束如何影响主体的优化行为。本章介绍了将生存水平纳入主体决策过程的模型，展示了这些约束如何导致行为和经济分配的结构性变化。模拟用于探索生存约束如何影响经济不平等，支持这些模型的理论潜力和普遍性。后者将竞争市场原则与经济不平等联系起来。它提出了三个强调竞争不同方面的模型：创新和垄断租金、企业资产的不均衡持有以及资源竞争。这些模型展示了竞争对不平等的矛盾影响，突出了市场内部的趋同和发散趋势。
血脑屏障微流控体外三维动态模型用于研究免疫细胞的迁移
摘要：为了研究新化学和生物实体的生物分布，血脑屏障 (BBB) 的体外模型可能成为药物发现早期阶段的重要工具。在这里，我们展示了我们设计的内部三维 BBB 生物芯片的概念验证。这种三维动态 BBB 模型由内皮细胞和星形胶质细胞组成，它们在模拟血流的流动条件下共培养在聚合物涂层膜的相对两侧。我们的结果证明了 BBB 非常有效，证据是 (i) 跨内皮电阻 (TEER) 增加了 30 倍，(ii) 紧密连接蛋白的表达显著增加，以及 (iii) 与静态体外 BBB 模型相比，我们的技术解决方案具有较低的 FITC-葡聚糖渗透性。重要的是，我们的三维 BBB 模型有效地表达了 P-糖蛋白 (Pg-p)，这是脑源性内皮细胞的标志性特征。总之，我们在此提供了一种完整的整体方法和对整个 BBB 系统的见解，可能在临床和制药领域带来转化意义。
使用复杂系统建模和与动态模型进行比较的北大西洋大气循环的概率季节性预测
北大西洋喷气流强烈影响西北欧洲的天气，并在确定北大西洋大气循环指数（如北大西洋振荡（NAO），东大西洋（EA）模式）和斯堪的纳维亚（SCA）模式的强度和迹象中发挥了重要作用； the anomalous weather pat- terns of a particular season can be described by the inter- play of these modes of variability (Hall & Hanna, 2018 ).最近的极端季节的特征是不同的喷气流配置，喷气强度和位置与西北欧洲各地经验丰富的极端天气条件（例如，在温度和降水量）之间有着密切的联系（Hall＆Hanna，2018年）。极端的季节性天气在避免风险方面具有重要的社会经济影响，其成本对保险业（例如，2013/14年冬季英国的15亿英镑（Davies，2014年））对农业，粮食安全，能源供应，公共健康/公共卫生/福祉和恶劣天气计划的影响。直到最近，北大西洋大气变异性很大程度上是由于不可预测的波动（Stephenson等，2000）。然而，动态季节性预测系统已被用来开发熟练的季节性预测，从未来几个月开始为英国冬季天气（Scaife等，2014）。这些喷气流变异性的驱动因素可以互相反对或加强，并且有迹象表明它们之间的相互作用（Hall等，2019）。喷射流变异性的驱动因素显示出季节性变化和喷气流变异性的独特驱动因素在不同的海子中起作用。Many fac- tors (drivers) appear to influence the NAO and jet-stream changes, and these potential drivers can be broadly grouped into cryosphere effects from variations in sea-ice extent and snow cover, oceanic effects from North Atlan- tic sea-surface temperatures (SST), tropical influences such as the El-Niño Southern Oscillation (ENSO), and stratospheric effects due to stratospheric circulation vari- ability, solar variability, volcanic eruptions and the Quasi-Biennial Oscillation (QBO) (Hall et al., 2015 ).除了这些可识别的驱动因素外，由于混乱的内部动力学过程，北大西洋喷气机的一部分的特征是内部未强制性的可变性驱动的（Kushnir等，2006； Lorenz，1963）。现在已经达成共识，即在气候模型中可以再现了一些观察到的驱动因素，但对最近确定的北大西洋地区驱动器的驱动因素的理解提高了，这对于在英国季节性气候预测中取得进展至关重要（Hall等人，2015年，2015年）。The focus of government-funded research is on dynami- cal forecast systems; however, such forecasts are not always
蒸发需求，土壤水分和闪光干旱的下午预测技能从连续美国的两个动态模型
摘要：闪存干旱正在迅速发展中季气候极端事件，这些事件突然降低了土壤水分，这是由于蒸发需求增加和/或持续的降水所驱动的。在连续美国的每个气候区域（conus）中，我们评估了每周根区域土壤水分（RZSM）的预测技能，蒸发需求（et o）和相关的泛烟（FD）索引（FD）索引（FD）索引（FD）索引，源自两个动态模型[GODDARD EARKENT SYSTEM MODEL SYSTEM V2P1（GEOS-VP1）foref and Geos-V2P1（Geos-V2p1（Geos-V2p1）（Geos-V2p1（Geos-V2p1））在2000年至2019年之间针对三个参考数据集之间的亚季节实验（SUBX）项目中：现代时代的研究和应用版本2版（MERRA-2），北美土地数据同化系统，第2阶段（NLDAS-2）和GEFSV12重新分析。ET O及其在第1周的强迫变量具有中度至高度的异常相关系数（ACC）技能（; 0.70 - 0.95）（;除了下降短波辐射以外），到第3-4周，所有强制变量（ACC，0.5）的预性能较低。RZSM（0 - 100 cm）在高平原，西，西部，中西部和南方区域的领先第1周（; 0.7 - 0.85 ACC）中表现出高技能。当针对GEFSV12重新分析时，对MERRA-2和NLDAS-2和ACC的技能较低时，与MERRA-2和ACC的技能相比，第3-4周至0.5的技能仍然较低。gefsv12分析尚未针对原位观察结果进行评估，并且与NLDAS-2相比，RZSM隔离差异很大，我们的分析识别GEFSV12重新质量预测极限，这可以最大程度地实现ACC； RZSM第3和第4周之间的RZSM预测为0.6。对主要FD事件的分析表明，GEFSV12的重新记录不一致地捕获了有助于FD发作的大气和RZSM异常的正确位置，这表明需要改善动态模型的同化和初始化程序以提高亚季节性FD可预测性。
SWS 6804建模土壤，水和生态系统过程
本课程与土壤水和生态系统科学计划中的学生学习成果有关：越来越多地使用动态模型来解释经验数据。说明性模型将作为基本建模宗旨的介绍，例如状态/流动关系，质量/能量平衡，稳定性和吸引子以及预期结果。本课程允许学生进行1）概念化研究问题并探索可测量变量之间的关系以开发研究假设2）讨论数据（例如，学生的研究数据）如何专门用于开发和改进模型3）发现构建动态模型是可获得的，即使重点是实验室和现场工作，也可以将动态模型集成到研究项目中。一起，这些技能构成了土壤水和生态系统科学中批判性思维和定量科学的发展和应用的支柱。
齿轮噪声和振动——文献综述
齿轮噪声与振动——文献综述 Mats Åkerblom mats.akerblom@volvo.com Volvo Construction Equipment Components AB SE–631 85 瑞典埃斯基尔斯蒂纳 摘要 本文是对齿轮噪声与振动文献的综述。 它分为三个部分：“传动误差”、“动态模型”和“噪声与振动测量”。 传动误差 (TE) 被认为是齿轮噪声和振动的重要激励机制。 传动误差的定义是“输出齿轮的实际位置与齿轮传动完全共轭时其所处位置之间的差”。 由齿轮、轴、轴承和变速箱壳体组成的系统的动态模型对于理解和预测变速箱的动态行为很有用。 在通过实验研究齿轮噪声时，噪声和振动测量以及信号分析是重要的工具，因为齿轮会在特定频率下产生噪声，这与齿数和齿轮的转速有关。关键词：齿轮，噪声，振动，传动误差，动态模型。
EEG P-ADIC量子潜力准确地识别抑郁症，精神分裂症和认知能力下降非暴力抵抗策略的动态模型
为什么即使有适度的参与人数也能成功进行某些非暴力革命，而尽管大规模动员了，但其他革命也失败了？我们开发了一个基于代理的模型，该模型可以预测三种著名的激进主义策略的结果。第一个迅速招募了许多激进主义者，这使对手的支持网络不堪重负，并鼓励大规模叛逃。在第二个动员的激进主义者中，即使他们无法自行测试，也已经致力于成功，并激发其他平民抗议。在第三个战略中，运动将精力和影响力直接集中在政权的支持支柱上。我们发现，即使广告系列的大小很小，这第三个策略即使在产生赤字方面都优于其他策略。当激进主义者拥有有关支柱对政权忠诚度水平的信息时，他们可以针对最有可能缺陷的统治者说服力。重要的是，对于中小型运动，专注于支柱（尤其是忠诚的支柱）的策略比仅依靠快速动员和数值优势更有可能取得成功。
EEG P-ADIC量子潜力准确地识别抑郁症，精神分裂症和认知能力下降 非暴力抵抗策略的动态模型
对于大多数神经精神疾病，尚无可用来帮助早期诊断和及时治疗干预的诊断或预测工具。开发了基于常规的脑电图记录，量子潜在的平均值和可变性评分（QPMV）以高精度识别具有高精度的神经精神和神经认知失误。假定大脑中的信息过程涉及大脑各个区域中神经元活性的整合。因此，假定的量子样结构允许量化连通性作为空间和时间（局部性）的函数以及信息空间（非局部性）中类似量子的效应的函数。eeg信号反映了大脑的整体（不可分割）功能，包括大脑的高度层次结构，该功能由量子电位根据Bohmian力学表达，并结合了数据和PADIC数字的树状图表示。参与者由230名参与者组成，其中包括28名患有严重抑郁症的参与者，42名精神分裂症，65名认知障碍和95个对照。常规的脑电图记录用于基于超级分析的QPMV，与P -ADIC数字和量子理论紧密结合。新型的EEG分析算法（QPMV）似乎是诊断神经精神疾病和神经认知疾病的有用且足够准确的工具，并且可能能够预测疾病的病程和治疗的反应。基于曲线下的面积，在将健康对照与诊断为精神分裂症（p <0.0001）（p <0.0001），阿尔茨海默氏病，阿尔茨海默氏病（AD; p <0.0001）和轻度认知障碍（MCI; p <0.0001）以及与Schizeprenrren的参与者（p <0.0001）以及p <0.000 <0.000 <0.000 <0.000 <0.000 <0.0001）中获得了高准确性。 0.0001）或MCI（p <0.0001）以及与AD（P <0.0001）或MCI（P <0.0001）的抑郁症患者区分开来。