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World File Search System变形
数字全息干涉法测量变形
摘要。无损检测 (NDT) 方法和技术在提高各行各业的产品质量方面发挥着至关重要的作用。在这些方法中，光学方法脱颖而出，它依赖于对光辐射如何与测试对象相互作用的分析。物体光学测试的关键信息参数包括其光谱和整体光度特性。这些特性受物质结构、温度、物理状态、微起伏、入射辐射角度、偏振度和波长等因素的影响。通过利用光学方法，可以在不损坏物体的情况下检测出材料内部的缺陷。这些缺陷包括空隙（不连续性）、分层、孔隙、裂纹、异物夹杂、内部应力、材料结构的改变、物理和化学性质的变化，以及与指定几何形状的偏差。值得注意的是，光学方法仅限于检测由光谱区域内透明的材料制成的产品的内部缺陷。通过利用无损光学检测的力量，行业可以确保其产品的完整性和质量，检测潜在缺陷，并保持严格的质量标准，而不会对测试对象造成任何损害。描述了使用傅里叶变换对全息图序列进行处理的方法，这些全息图被记录在不同的时间点。通过低功率激光辐射可以测量复合材料在加热时的变形。
可持续变形物质：设计和工程实践
变形物质会根据外界刺激而改变形状和性质，这种物质在材料科学、机器人技术、生物医学工程、可穿戴设备、建筑和设计领域引起了人们的极大兴趣。随着功能的进步，人们越来越关注变形物质在其生命周期内对环境的影响。变形物质的独特制造和使用方式意味着，现有的一般实体产品的可持续设计框架和原则可能不直接适用。例如，制造变形物质通常需要设计和预测材料随时间的行为，而使用用变形物质制造的设备通常需要利用可再生能源和自我重构，这带来了独特的可持续性机遇和挑战。本研究反映并总结了该领域在变形物质的可持续制造、运输、使用和报废处理方面的实践。“可持续变形物质”（SMM）一词的诞生表明，可持续性意识因素可以成为变形物质不可或缺的组成部分。此外，还提出了应用可持续性意识因素来增强现有的变形物质设计流程的方法，并且需要更多的定量和算法级别的开发才能将这些因素严格地应用于设计过程。
vrmm：容积可靠的可变形头模型
在本文中，我们介绍了体积可靠的形态模型（VRMM），这是3D面部建模的新型体积和参数面部的先验。虽然最近的实数模型提供了比传统方法（例如3D形态模型（3DMM））的改进，但它们在模型学习和个性化重建方面面临挑战。我们的VRMM通过采用一个新颖的训练框架来克服这些方法，该培训框架有效地将身份，表达和照明的潜在空间编码为低维表示。该框架是通过自学学习的学习设计的，可大大减少培训数据的限制，从而使其在实践中更可行。博学的VRMM提供了重新的功能，并涵盖了全面的表达方式。我们演示了多功能性和有效性
变形镜的建模与状态空间识别
摘要：要开发用于自适应光学 (AO) 系统的高性能控制器，首先必须推导出足够精确的可变形镜 (DM) 状态空间模型。然而，开发考虑系统阻尼、执行器动力学、边界条件和影响系统动力学的多物理现象的逼真的大规模有限元 (FE) 状态空间模型通常具有挑战性。此外，建立一个能够自动快速推导出不同执行器配置和系统几何形状的状态空间模型的建模框架也具有挑战性。另一方面，为了实现精确的基于模型的控制和系统监控，通常需要从实验数据中估计状态空间模型。然而，这是一个具有挑战性的问题，因为 DM 动力学本质上是无限维的，并且具有大量的特征模态和特征频率。在本文中，我们提供了解决这些挑战的建模和估计框架。我们开发了一个面板 DM 的 FE 状态空间模型，该模型结合了阻尼和执行器动力学。我们研究了不同模型参数的频域和时域响应。使用 COMSOL Multiphysics 软件包中包含的 LiveLink for MATLAB 工具箱，状态空间建模过程完全自动化。开发的状态空间模型用于生成估计数据。该数据与子空间识别算法一起用于估计降阶 DM 模型。我们解决了模型阶数选择和模型验证问题。本文的结果为广大 AO 和机电一体化科学界提供了必要的建模和估计工具。开发的 Python、MATLAB 和 COMSOL Multiphysics 代码可在线获取。
Clifford 变形表面代码 - Knowledge UChicago
对于有偏 Pauli 噪声，Kitaev 表面码的各种实现都表现得出奇的好。受这些潜在收益的吸引，我们研究了通过应用单量子比特 Clifferd 算子从表面码中获得的 Clifferd 变形表面码 (CDSC) 的性能。我们首先分析 3 × 3 方格上的 CDSC，发现根据噪声偏差，它们的逻辑错误率可能会相差几个数量级。为了解释观察到的行为，我们引入了有效距离 d ′ ，它可以缩短为无偏噪声的标准距离。为了研究热力学极限下的 CDSC 性能，我们专注于随机 CDSC。利用量子码的统计力学映射，我们发现了一个相图，该相图描述了在无限偏差下具有 50% 阈值的随机 CDSC 家族。在高阈值区域，我们进一步证明，典型代码实现在有限偏差下优于最著名的平移不变代码的阈值和亚阈值逻辑错误率。我们通过构建属于高性能随机 CDSC 系列的平移不变 CDSC 来证明这些随机 CDSC 系列的实际相关性。我们还表明，我们的平移不变 CDSC 优于众所周知的平移不变 CDSC，例如 XZZX 和 XY 代码。
避免碰撞的可变形物体的多动物传输
摘要 - 在自动运输可塑造对象的问题中，我们提出了一种多机器人方法，将大对象转向目标配置（对象维度，方向和位置）。首先，我们基于对象边界框的尺寸和旋转时间的演化提出了一个变形模型。我们认为该对象是由一组带有双积体动力学的移动机器人抓住的。然后，我们提出了一组名义控制器，允许达到建模可变形对象的边界框的所需配置。为了防止对象与静态或动态障碍物的碰撞，我们制定了利用我们变形模型的控制屏障函数（CBF）。最后，我们将标称控制器和CBF集成到二次编程控制器中，其中包括过度拉伸的回避和速度约束。我们报告模拟结果，以显示在不同的测试方案中这种方法的性能。
仿生变形无人机纵向稳定性分析
无人驾驶飞行器 (UAV) 的固有特性使其能够开发新颖和创新的设计，通常采用最先进的技术，而无需处理与大型飞行器开发相关的许多限制，特别是在确保上述飞行器获得认证方面。此外，无人机的开发成本明显较低，微型飞行器 (MAV) 尤其如此。因此，在过去几年中，国立航空航天技术研究所“Esteban Terradas” (INTA) 一直在开发一种全新的仿生无人机，该无人机基于变形机翼技术，采用 Zimmerman 平面形状，使用宏纤维复合材料 (MFC) 执行器。由于该项目仍处于早期开发阶段，确保无人机的稳定性至关重要，尤其是考虑到其几何配置。为了实现上述稳定性，选择了 T 型尾翼配置。虽然已经通过稳定性增强系统 (SAS) 和基于 PID 的俯仰自动驾驶仪对仿生变形无人机的基本配置进行了初步纵向稳定性分析，但使用 MFC 执行器修改机翼对纵向稳定性的影响仍有待评估。因此，在目前的工作中，将对具有修改配置的仿生变形无人机的纵向稳定性进行分析，并将其与基本配置的纵向稳定性进行比较。还将评估修改 PID 系数是否有益。
第1页，共23页变形机制过渡...
抽象的微结构依赖性变形和断裂行为是针对使用激光指导能量沉积（L-DED）方法打印的添加成分成分分级合金（CGA）的，以探索核能系统中不同金属关节的替代方法。从扫描电子显微镜（SEM）中的电子后散射衍射（EBSD）映射显示出明显的微观结构过渡，并降低了奥氏体形成元件（Ni和Mn），从奥斯丁岩（）主导结构，包括一个复杂的复合结构，包括一个复杂的复合结构，并完全含有铁矿（ferrite），然后又有一位（），martensente and martense and themente and and and and and and and and and，以及ferente ant and and o and' 结构。EBSD数据，并使用Kikuchi衍射模式分析分析了变形机制和微观结构的演变。还使用扫描透射电子显微镜（STEM）进行了互补分析。富含Ni/Mn的奥斯丁岩含量的微观结构显示出两步性马塞塞利志转换的复杂变形机制（→→'），而保留在铁矿和/或mar虫基质中的次要奥氏体相位显示了单个变换途径（'）。普通的错位滑行和通过部分脱位滑动的孪生在奥氏体变形中也很常见。同时，铁氧体和马氏体晶粒主要由普通位错滑和明显的晶格（晶粒）旋转变形。静态拉伸骨折也高度依赖于局部组成和相成分。
通过相同粒子波函数的空间变形
摘要：我们通过适当利用相同子系统的空间不可区分的程序来解决纠缠纠缠保护防止周围噪声的问题。为此，我们采用了两个最初分离和纠缠的相同Qubits与两个独立的嘈杂环境相互作用的相同量子。考虑了三种典型的环境模型：振幅阻尼通道，相阻尼通道和去极化通道。在交互后，我们将两个量子位的波函数变形以使它们在执行空间局部操作和经典通信（SLOCC）之前使它们在空间上重叠，并最终计算出所得状态的纠缠。以这种方式，我们表明可以在SLOCC操作框架中使用相同Qubits的空间不可区分性，以部分恢复环境破坏的量子相关性。总体行为出现：通过变形实现的空间不可区分越高，回收纠缠的量就越大。
使用卷积网络学习条件可变形模板
我们开发了一个用于构建可变形模板的学习框架，该模板在许多图像分析和计算解剖学任务中起着基础性作用。用于模板创建和图像与模板对齐的传统方法经历了数十年的丰富技术发展。在这些框架中，模板是使用模板估计和对齐的迭代过程构建的，这通常在计算上非常昂贵。部分由于这一缺点，大多数方法为整个图像群体计算单个模板，或为数据的特定子组计算几个模板。在这项工作中，我们提出了一个概率模型和有效的学习策略，该模型和有效的学习策略可以产生通用或条件模板，并与一个神经网络联合使用，该神经网络可以有效地将图像与这些模板对齐。我们展示了该方法在各种领域的实用性，特别关注神经成像。这对于不存在预先存在的模板的临床应用特别有用，或者使用传统方法创建新模板的成本可能过高。我们的代码和地图集可作为 VoxelMorph 库的一部分在线获取，网址为 http://voxelmorph.csail.mit.edu 。