随着社会电气化趋势,机场面临着不可避免的电动汽车(电动汽车)和电动航空潜在升高(EA)的不可避免的过渡。对于航空,短途航班首先是燃料交换到电气运输的排队。这项工作研究了Visby,瑞典的机场以及EA和EV充电对电力系统的影响。它使用了一年操作中测得的机场负载需求以及模拟的EA和EV充电配置文件。太阳能光伏(PV)和电池电池储能系统(BES)进行了建模,以分析潜在的技术 - 经济增长。用四种方式对BESS电荷和放电控制进行建模,包括新型的多目标(MO)调度,以结合自消耗(SC)增强和峰值功率。将每个模型方案进行比较的峰值剃须能力,SC速率和付款额(PBP)。还评估了BESS控件的年度退化和相关成本。结果表明,新颖的MO调度在峰顶剃须和SC方面表现良好,从而有效地减少了Bess的闲置时期。MO调度还通过名义经济参数导致电池控制最低的PBP(6。9年)。此外,对PBP的灵敏度分析表明,峰值关税显着影响BESS投资的PBP。
我们基于蒙特卡洛树搜索形式主义引入了一种多目标搜索算法,以进行反归结计划。多目标搜索允许将各种目标组合起来,而无需考虑其规模或加权因素。为基于这种新型算法进行基准测试,我们在八个反曲面实验中采用了四个目标。目标范围从基于起始材料和步骤计数的简单目标到基于综合复杂性和路线相似性的复杂范围。我们表明,通过仔细的复杂目标,多目标算法可以优于单目标搜索,并提供更多样化的解决方案。但是,对于许多靶标化合物,单目标设置是等效的。尽管如此,我们的算法为合成计划中的特定应用程序纳入了新的目标。
本文提出将氨基酸改性氧化石墨烯衍生物 (GO-AA) 作为活性材料,用于捕获水介质中的有机污染物并进行电化学检测。草甘膦 (GLY) 是一种存在于许多水体中的除草剂,被选为基准物质,以测试这些材料的电活性有效性,从而为捕获事件提供直接证据。通过环氧环开环反应将 L -赖氨酸、L -精氨酸或 L -蛋氨酸接枝到 GO 表面,促进氨基酸结合并伴随 GO 的部分还原。合成过程导致电荷电阻从 GO 的 8.1 K Ω 降至各种 GO-AA 的 0.8 – 2.1 K Ω,从而支持这些材料在电化学传感中的适用性。所得 GO-赖氨酸、GO-精氨酸和 GO-蛋氨酸用于从水中吸附 GLY。 GO-Lysine 与 GLY 的相互作用最强,1 小时后的去除效率为 76%,大约是工业基准吸附剂颗粒活性炭的两倍。当用作活性材料捕获 GLY 并进行电化学检测时,GO-AA 的性能也优于原始未改性材料。GO-Lysine 表现出最佳灵敏度,即使浓度低至 2 μ g/L 也能识别水中的 GLY。分子动力学模拟证实,这种材料增强的性能可归因于赖氨酸部分和 GLY 之间的氢键和盐桥相互作用,而氢键和盐桥相互作用源于氢键和盐桥相互作用。
研究了工艺气体、激光扫描速度和样品厚度对激光粉末床熔合制备的 Ti-6Al-4V 中残余应力和孔隙率形成的影响。使用纯氩气和氦气以及它们的混合物(30% 氦气)来建立残余氧含量低至 100 ppm O 2 的工艺气氛。结果表明,通过 X 射线衍射测得的薄样品(220 MPa)的亚表面残余应力明显低于长方体样品(645 MPa)。这种差异归因于较短的激光矢量长度,导致热量积聚,从而实现原位应力释放。即使增加了扫描速度,在工艺气体中添加氦气也不会在简单的几何形状中引入额外的亚表面残余应力。最后,在氦气下构建的悬臂(从底板移除后)的偏转比在氩气和氩气-氦气混合物下制备的悬臂的偏转更大。该结果表明,由于氦气的高热导率、热容量和热扩散率,在氦气下制造涉及大面积扫描的复杂设计可能受到更高的残余应力。
摘要碳纤维(CF)的复合材料的使用越来越重要,因为它们在航空航天,汽车,建筑,体育和休闲等高端分节中的应用都越来越重要。但是,他们目前的高生产成本,高碳足迹和降低的生产能力将其用于高性能和奢侈品应用程序。CF生产总成本的大约50%是由于聚丙烯硝基烯(PAN)前体纤维(PF)的热转化为CF,因为它涉及在大型炉中使用高能量消耗和低加热效率。研究了这种情况,本研究建议在本研究中使用微波炉(MW)加热将PF转换为CF。这是科学和技术上具有挑战性的,因为PF没有吸收微波能量。虽然MW血浆已用于碳化纤维,但血浆的高温才能实现碳化,而不是纤维的MW吸收。因此,这项研究首次表明了如何通过使用新型微波(MW)启发器纳米纳米化方法在几秒钟内达到碳化温度> 1000°C,该方法是通过通过多沃尔碳纳米纤维(MWCNTS)在pf表面上开发的。值得注意的是,这些CF可以在廉价的家用微波炉中产生,并且具有与常规加热产生的CF相当的机械性能。此外,这项研究还提供了生命周期和环境影响分析,该分析表明,MW加热将基于木质素的CF产生的能源需求和环境影响分别降低了66.8%和69.5%。
线束是现代汽车车辆中电子系统的必不可少的硬件。随着汽车行业向电力和自动驾驶的转变,越来越多的汽车电子设备负责能源传输和关键安全功能,例如操纵,驾驶员援助和安全系统。此范式转移从安全角度来看,对汽车线束的需求更大,并强调了在车辆中高质量的线束组件的更重要性。但是,熟练的工人仍然手动执行电线线束组件的大多数操作,并且某些手动过程在质量控制和人体工程学方面都是有问题的。行业对提高竞争力并获得市场份额的需求也持续存在。因此,需要确保组装质量,同时提高人体工程学并优化人工成本。由机器人或人类机器人协作完成的机器人组装,是实现越来越苛刻的质量和安全性的关键推动力,因为它可以使比完全手动操作更具复制,透明和可理解的过程。然而,由于可变形物体的灵活性,在实际环境中,机器人的汇编组装在实际环境中具有挑战性,尽管在简化的工业结构下提出了许多初步的自动化解决方案。先前的研究E↵Orts提出了使用计算机视觉技术来促进线束组件的机器人自动化,从而使机器人能够更好地感知和操纵灵活的线束。本文介绍了针对机器人线束组件提出的计算机视觉技术的概述,并得出了需要进一步研究的研究差距,以促进更实用的机器人丝带线束。
蚊子(Culicidae)代表全球主要的媒介昆虫,它们还居住在世界上许多陆地和水生栖息地。DNA条形码和元法编码现在广泛用于涉及蚊子的研究和常规实践中。但是,这些方法依赖于由代表分类学凭证标本的条形码序列组成的数据库中可用的信息。在这项研究中,我们评估了主要在线数据库中蚊子的公共数据的可用性,专门针对Culicidae:COI及其2的两个最广泛使用的DNA条形码标记。此外,我们对影响物种覆盖范围的可能因素(即在线数据库中覆盖的物种的百分比)对不同国家的COI以及COI的DNA条形码间隙的出现进行检验。我们的发现显示了存储库公开可用的数据差异,Bold + GenBank的COI的分类学或物种覆盖率为28.4–30.11%,而GenBank的ITS覆盖率为12.32%。非洲,澳大利亚和东方的生物地理区域的覆盖范围最低,而近乎度,果皮和大洋洲的覆盖范围最高。新热带区域具有中间覆盖范围。通常,蚊子多样性和较高数量的医学重要物种的覆盖率较低。此外,较高数量的特有物种的国家往往具有更高的覆盖范围。我们希望这项研究可以帮助指导蚊子的区域物种清单,并为所有蚊子物种的DNA条形码提供公开可用的参考文献库。尽管我们的DNA条形码间隙分析表明,需要在数据库中可用的一半蚊子中修改物种边界,但必须收集其他数据以确认这些结果并允许解释DNA条形码间隙的发生。
在过去的二十五年中,MAX 相及其衍生物 MXenes 已成为材料研究的焦点。这些化合物无缝融合了陶瓷和金属特性,具有高导热性和电导性、机械强度、低密度和耐极端条件性。它们的多功能性使其成为各种应用的有希望的候选材料,特别是在用于氢气释放的先进光催化和电催化中。此外,MAX 相和 MXenes 是潜在的储氢材料,具有独特的结构,可为高效的氢气储存和释放提供充足的空间,这对于燃料电池等清洁能源技术至关重要。本综述旨在全面分析它们在光催化、电催化和储氢中的作用,重点关注它们的层状晶体结构。MAX 相集成了优越的金属和陶瓷属性,而 MXenes 提供可调节的电子结构,可增强催化性能。持续探索对于充分发挥其潜力、推动清洁能源技术及其他领域至关重要。
本文对海浪能驱动的反渗透进行了分析。市售的海水淡化系统通过 DC/AC 转换器连接到可变 DC 电源,并改变输入电压以模拟可再生能源系统的响应。具体而言,使用了 2015 年肯尼亚基利海的波浪数据。波浪资源变化会导致波浪能转换器的估计功率输出以及波浪能驱动的海水淡化系统的估计淡水产量发生变化。对于基利海,研究了最多三个用于海水淡化的波浪能转换器。此外,还提出了一种包括太阳能和波浪能的混合系统。实验表明,反渗透海水淡化系统可以在低于额定值的功率水平下运行,但淡水流量较低。结论是,波浪能或波浪能与光伏系统相结合,可被视为海水淡化的电源,带或不带电池储存。
量子计算承诺在许多范围内的指数计算加速度,例如加密,量子模拟和线性代数[1]。即使一台大型,容忍故障的量子计算机仍然有很多年的距离,但在过去的十年中,使用超导电路[2-4]取得了令人印象深刻的进步,导致嘈杂的中间尺度量子(NISQ)ERA [5]。可以预测,NISQ设备应允许“ Quantum-tumpremacy” [6],也就是说,解决了在合理时间内在古典计算机上棘手的问题。最近通过对随机电路的输出分布进行采样[7],这是在53 QUIT的处理器上证明的。最突出的NISQ算法是用于组合优化问题的量子近似优化算法(QAOA)[8-10]和用于计算分子能量的变量量子量化量化算法[11-13]。QAOA是一种启发式算法,可以将多项式速度带到量子中编码的特定问题的解决方案