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World File Search System各向同性
机械与航空航天工程 (MAE)
MAE 6210. 连续介质力学。3 学分。张量分析；连续介质力学的基本概念；连续介质的运动学；质量、线性动量、角动量、能量和熵的平衡定律的推导；本构理论的公理；本构理论的公式化；昂萨格原理；客观性；各向同性函数的表示定理；塑性，包括内部变量的概念、屈服面、返回映射算法。入学前需获得系里的许可。（秋季，每年）
分子电子自旋量子比特的退相干
图 1：四种钒基配合物的电子-质子超精细耦合与 V- 1 H 分离的关系，包括 B3LYP 计算的各向同性费米接触 (FC) 相互作用和各向异性空间自旋偶极 (SD) 贡献。[VO(C 3 H 6 S 2 ) 2 ] 2– 和 [VO(C 7 H 6 S 6 ) 2 ] 2– 的分子结构显示在数据上方：V - 粉色；O - 红色；S - 黄色；C - 灰色；H - 白色。
L2支持TD 6状态与井中的粒子相关 -
我们是在有吸引力的粒子上链接的iTate的存在的一部分。这个问题不仅涉及极端受损的潜在的潜在的粒子，而且还涉及通过点燃质量中心运动的相对运动，在相互作用中的两个孤立粒子的系统。我们考虑在各向同性V（r）中的质量粒子m，趋向于INFII处的0。链接的固定状态存在的条件，即能量e <0，强烈地说明了空间的维度，因此认为空间的尺寸为d。
材料方向性对机械响应的作用...
本文旨在了解定向材料特性对折纸结构机械响应的作用。我们将 Miura-Ori 结构视为目标模型，因为它们具有可折叠性和负泊松比 (NPR) 效应，广泛应用于减震器、灾难庇护所、航空航天应用等。传统的 Miura-Ori 结构由各向同性材料（铝、丙烯酸）制成，其刚度和 NPR 等机械特性已为人们所熟知。然而，这些响应如何受到碳纤维增强聚合物 (CFRP) 复合材料等定向材料的影响，需要更深入了解。为此，我们研究了 CFRP 复合材料中的纤维方向和排列以及 Miura-Ori 的几何参数如何控制此类结构的刚度和 NPR。通过有限元分析，我们表明，与铝等各向同性材料制成的 Miura-Ori 结构相比，由 CFRP 复合材料制成的 Miura-Ori 结构可以实现更高的刚度和泊松比值。然后通过回归分析，我们建立了不同几何参数与相应机械响应之间的关系，并进一步利用该关系发现 Miura-Ori 结构的最佳形状。我们还表明，在 Miura-Ori 结构中的各个复合材料特性中，剪切模量是控制上述机械响应的主要参数。我们证明，我们可以通过找到几何和材料参数来优化 Miura-Ori 结构，从而产生最刚度和最可压缩的结构。我们期望我们的研究成为设计和优化更复杂的折纸结构的起点，其中结合了复合材料。
适用于卫星通信应用的双波段、正交极化 LP 至 CP 转换器
摘要 — 提出了一种双波段、正交极化线性到圆极化 (LP-to-CP) 转换器的系统设计。这类极化转换器可以在两个独立的非相邻频带中将线性极化波转换为右旋和左旋圆极化 (RHCP 和 LHCP) 波。报道的极化器由三个级联的双各向同性薄片导纳组成，由两个各向同性介电板隔开。通过阻抗边界条件研究电磁问题。设计中采用了周期性加载传输线的传输矩阵分析。建立了一个分析模型，并推导出每个薄片导纳频率响应的闭式表达式。该方法避免了使用多参数优化程序。提出了一种用于 K/Ka 波段卫星通信应用的双波段、正交极化 LP-to-CP 转换器的示例。偏振器在 K/Ka 波段的发射和接收通道上分别执行 LP 到 LHCP 和 LP 到 RHCP 的转换。该设计通过原型进行了验证。在垂直入射下，偏振器在 18-22.2 GHz（∼ 21%）和 28.7-30.4 GHz（∼ 6%）波段上的轴比 (AR) 低于 3 dB。在相同的两个波段内，总透射率高于 -1 dB。扫描角度在 ± 45 ◦ 以内时性能稳定。对于 45 ◦ 的入射角，在 17-22 GHz（∼ 25.6%）和 28.6-30 GHz（∼ 4.7%）波段上的 AR 低于 3 dB，总透射率高于 -1.2 dB。
参考副本 S£p I J KSCLIBRARY
惠普工程师 Paul Poorman 使用各向同性壳单元对磁带进行建模，并使用运动单元对驱动器组件进行建模。在 MES 中，磁带缠绕在两个滚轴上，穿过磁带头，然后被拉入卷带盘。MES 结果显示了磁带的运动及其产生的应力。这些结果帮助惠普找到了一种专有解决方案，既能使磁带保持轨迹，又能减少磁带边缘的应力，从而延长备份磁带的使用寿命。Paul Poorman 报告说：“第一代惠普 Ultrium 驱动器目前已上市，并且性能良好。”
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第一个用于设计深网和DLSTUDIO的火炬介绍[0.4英寸] Avinash Kak Purdue University [0.1in]
对抗性学习类通过训练生成器 - 分歧仪对进行数据建模，其中生成器的作业是输出看起来像培训数据集中的数据示例，而歧视器的作业是尽力不信任生成器的输出。另一方面，GenerativeDiffusion类通过将训练图像逐渐弥补，直到被散布的Markov过渡来进行数据建模，直到它变成纯粹的噪声。此过程称为正向过程，与反向过程相互作用，该过程以纯粹的各向同性高斯噪声开头，然后逐渐降解以恢复训练图像。DeNoiser的可学习参数成为您正在寻找的概率数据模型。
