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碲化铋热电材料激光增材制造工艺开发
热电发电机在航空航天和飞机应用方面具有巨大潜力。然而，传统的热电设备制造方法严重限制了设备的适应性，从而限制了其市场化程度。激光粉末床熔化是一种增材制造方法，在生产热电设备方面显示出巨大的潜力。与金属相比，热电材料由于导热系数低、脆性断裂特性和不规则粉末颗粒形貌而面临独特的挑战。本文，我们介绍了通过激光粉末床熔化制造 Bi 2 Te 3 热电部件的加工程序。我们确定了关键工艺参数的成功组合——激光功率、扫描速度、扫描距离和粉末层厚度——以获得在密度和物理性能方面高质量的部件，并且我们展示了工艺参数变化对成品部件质量的影响。虽然体积能量密度不能唯一地决定部件质量，但它是确定热电材料工艺参数的有用指南，对于 Bi 2 Te 3 ，最佳值在 9 到 11 J/mm 3 之间。我们成功制备了不同自由形状的Bi 2 Te 3 粉末。结果表明，该方法可以更广泛地扩展到其他半导体材料，包括适用于空间应用的热电发电材料。
用于温度传感应用的先进电磁超材料
具有新特性的超材料在过去的几十年中引起了广泛的研究关注。已报道的超材料已在各个工程领域中被提出和开发了许多应用。具体而言，对于具有窄谐振线宽和强谐振强度的谐振型超材料，谐振频率和强度高度依赖于由环境物理或化学参数变化引起的超原子结构和/或基底介质性质的变化。因此，近年来开发了用于谐振型超材料单元或阵列的物理或化学传感应用。在这篇小型综述中，为了帮助这些领域的研究人员赶上最新的研究进展，我们想总结一下最近报道的基于不同种类超材料的高性能超材料启发式传感应用，特别是温度传感应用。重要的是，通过分析几种传统超材料单元的优缺点，讨论了新提出的高品质因数超材料单元在灵敏度和分辨率方面的高精度传感应用。这篇小型评论可以指导超材料启发传感器领域的研究人员找到一些高精度传感的新设计路线。
通过强大的优化，可证明神经网络的强大和合理的反事实解释
反事实解释（CES）已成为解释神经网络分类器的主要方法的越来越多的兴趣。通常，输入输出对的CES定义为具有最小距离的数据点，该数据点与输入分类的输入最小距离，而该输入与输出标签相比。要解决模型参数时很容易无效的确定问题（例如，重新培训）研究提出了方法来证明在模型参数变化下由标准球界定的CES鲁棒性。但是，针对这种鲁棒性形式的现有方法并不完整，它们可能会产生令人难以置信的CES，即离群值WRT WRT训练数据集。实际上，没有现有的方法同时优化邻近性和合理性，同时保留鲁棒性保证。在这项工作中，我们提出了可证明的强大和合理的反事实表达（PREPLACE）1，这是一种利用强大优化技术来促进上述文献中限制的方法。我们制定了一种迭代算法来计算可证明可靠的CES并证明其收敛性，健全性和完整性。通过涉及六个基线的比较实验，其中五个靶向鲁棒性，我们表明，在三个评估方面，预言实现了针对指标的最新表现。关键字：可解释的AI；反事实解释；解释的鲁棒性
在使用机器学习模型的植物分类中优化的特征集
摘要：拯救地球成为任何个人的最大优先和责任。环境和生态系统健康评估研究需要精确耕作，使疾病的早期鉴定并优化作物管理。自动植物叶检测将是对生物多样性研究的关键贡献之一。建议的工作提供了在分类植物叶子中的优化功能。这项工作使用了十四个二植物植物叶，即苹果，蓝莓，樱桃，玉米，棉花，葡萄，花生，桃子，胡椒，土豆，覆盆子，大豆，草莓，草莓和番茄。拍摄20，357张图像大约是用于培训和测试目的。功能包括形状，纹理，HSI和小波。使用特征优化技术（例如XG增强，Pearson相关，卡方和ANOVA）降低功能。寻找最佳分类器，五个分类器，即随机森林，k-neart邻居，支持向量机，na'贝叶斯和决策树的超参数变化。SVM分类器给出了最佳结果，并通过四倍的交叉验证获得了99.59％的精度。这项工作的新颖性在于使用农民获得的知识来部署特征。关键字：生态系统：生物多样性：分类：HSI：小波：
混合可再生微电网中电池和氢能存储系统配置的优化尺寸
摘要。考虑到全球电力结构中可变和不可调度的可再生能源的渗透率不断提高，为了将生产和需求分开，预计对能源存储容量的需求将不断增加。电化学电池系统和/或氢系统（电解器和燃料电池）为在本地中小型微电网环境中实施提供了一种合适的替代方案。该研究旨在解决位于西班牙韦尔瓦的实际混合可再生微电网中由铅酸电池和氢回路（电解器、压缩储罐和燃料电池）组成的能源存储系统的最佳尺寸。能源存储系统必须将 15 kW p 太阳能光伏系统和 3 kW nom 水平轴风力涡轮机的可变生产与实际监控的住宅负载相结合，这代表了时移电力需求。利用之前开发和验证的组件模型，通过以小时为单位的年度模拟中的参数变化评估三种存储配置（仅电池、仅氢和混合电池-氢），分析负载损失 (LL) 和过量生产 (OP) 输出值。结果提供了有关每种配置中最佳存储系统容量的定量信息，为长期确定能源存储系统的规模提供了宝贵的见解。
具有增强储能容量和稳定性的 Nb 掺杂 MXene
MXenes 作为储能材料具有独特的特性；然而，有限的层间距离和持续循环下的结构稳定性限制了它们的应用。在这里，我们开发了一种独特的方法，涉及将 Nb 原子掺入 MXene（Ti 3 C 2 ）中，以增强其实现更高离子存储和更长时间稳定性的能力。使用密度泛函理论进行了计算分析，从原子细节上解释了材料结构、电子结构、能带结构和态密度。Nb 掺杂的 MXene 显示出 442.7 F/g 的良好电荷存储容量，这使其可应用于超级电容器。X 射线衍射（XRD）表明在 MXene 中 Nb 掺杂后 c 晶格参数增强（从 19.2A ◦ 到 23.4A ◦ ），这显示了引入具有较大离子半径的元素（Nb）的效果。此外，带隙从原始 MXene 的 0.9 eV 变为 Nb 掺杂 MXene 的 0.1 eV，这表明后者由于金属性质更强而具有导电性增加的特征，这与实验结果相符。这项工作不仅展示了 MXene 中的掺杂效应，还有助于解释物理参数变化所涉及的现象，推动了基于二维材料的储能领域的发展。
用于治疗杜氏肌营养不良症儿童的步态辅助外骨骼的机电一体化设计
摘要：本文介绍了一种用于治疗杜氏肌营养不良症 (DMD) 儿童的步态辅助外骨骼的机电一体化设计。这种类型的肌营养不良症是一种严重的疾病，会导致肌肉萎缩，从而导致活动能力逐渐丧失。临床研究表明，物理治疗有助于延长杜氏肌营养不良症患者的活动能力。然而，治疗过程是由高素质康复人员执行的繁琐活动，这使得为每位患者提供适当的治疗变得困难。本文开发了一种步态辅助外骨骼的机电一体化设计，以实现治疗过程的自动化。外骨骼设计使用适应性机制来根据患者的需求调整设备，并包括串联弹性致动器的设计，以减少外骨骼和患者之间旋转轴不对齐的影响。利用六岁儿童的人体测量数据，开发了外骨骼和儿童身体的数学动态混合模型。混合模型用于设计非线性控制策略，该策略使用微分几何进行反馈线性化并确保稳定的参考跟踪。所提出的控制律在模拟中进行了数字验证，以评估在使用轨迹跟踪程序进行治疗期间，控制系统在参数变化下的性能和鲁棒性。
国际可再生能源发展杂志
摘要：电动汽车 (EV) 正在卢旺达推出，并因各种原因而变得颇具吸引力。例如，这些类型的车辆可以帮助减少空气污染和噪音排放。此外，鉴于卢旺达和世界各地的燃料资源价格上涨，它为内燃机提供了一种替代方案。本文介绍了一种专门用于优化为小型电动汽车提供服务的充电站设计的工具，利用该算法协助确定独立拖曳式充电站的规模。开发的工具基于 MathWorks 的工具箱 EventSim，该工具箱允许将离散事件（例如客户到达车站）的模拟与连续状态（例如充电过程的模拟）相结合。通过利用可再生能源的太阳能资源估算出所需的光伏电力。忍者。到达现有加油站的客户数量被标准化，以估计拖曳式车队的能源需求。提出泊松分布来模拟到达时的电池放电，并通过敏感性分析评估不同的相关参数，以确定它们对光伏充电站性能的影响。对于测试值，站点参数变化±25%，以确定关键设计参数对站点性能的影响，以及其他满意度指标，如平均等待时间和平均排队长度。光伏板增加25%，停电时间减少2.12%，而光伏板减少25%，停电时间增加2.18%。利用能源管理系统（EMS），等待时间减少了8%。
使用L9 OA Taguchi方法
在这项工作中，Taguchi方法方法用于优化氧化石墨烯（GO）作为倒置的钙钛矿太阳能电池（IPSC）中的孔传输层（HTL）。通过使用此方法，优化了来自数值建模太阳能电池电容模拟器 - 尺寸（SCAPS-1D）的数据。尽管它具有不同的参数结果和不同的原因，但完成分析过程也需要很长时间。据报道，Taguchi方法能够找到最重要的因素并减少更少的时间的参数变化。Taguchi算法在本实验中使用，因为它基于正交阵列（OA）实验，该实验为具有最佳控制参数值的实验提供了较小的方差。SCAPS-1D软件用于使用HTL模拟IPSC。 然后分析使用软件获得的结果，并将其与太阳能电池的性能进行比较。 最终结果表明，与以前的研究人员相比，Taguchi方法与HTL相比优化了IPSC，HTL的功率转化效率（PCE）提高了，效率从18.53％.23.408％提高。SCAPS-1D软件用于使用HTL模拟IPSC。然后分析使用软件获得的结果，并将其与太阳能电池的性能进行比较。最终结果表明，与以前的研究人员相比，Taguchi方法与HTL相比优化了IPSC，HTL的功率转化效率（PCE）提高了，效率从18.53％.23.408％提高。
BTI 应力对 FDSOI MOSFET 射频小信号参数的影响
最近，随着无线技术的快速发展，人们对射频操作下纳米级设备的性能和可靠性表征的兴趣日益浓厚。到目前为止，直流可靠性方法被广泛使用，在大多数情况下都需要保护带。然而，随着技术达到缩放极限，设备被推向更高的性能和更严格的保护带。因此，随着可靠性和性能的提高，表征设备老化不仅在传统直流操作方面，而且在动态和高频操作方面也变得越来越重要[1]。BTI 和热载流子注入 (HCI) 是金属氧化物场效应晶体管 (MOSFET) 中的两种主要退化机制。HCI 得到了广泛的研究，其对小信号参数的影响之前已有报道[2]、[3]。从 S 参数表征方面对 HCI 退化的研究使我们能够揭示和监测在传统直流表征方法下看不到的高频参数变化[3]。S 参数表征也有助于理解退化机制和各种应力条件引起的潜在物理扰动效应。然而，据我们所知，目前还没有关于 BTI 对 RF MOSFET 小信号行为影响的报道。为了全面理解和模拟各种应力模式引起的小信号行为，有必要评估晶体管在动态和高频操作下的 BTI 效应。在这项工作中，我们研究了 BTI 应力对全耗尽绝缘体上硅 (FDSOI) MOSFET 小信号参数的影响。