砂浆金属抹子顶部的聚酯装饰胶合板 EP-G 砂浆金属抹子顶部的聚酯装饰胶合板 EP-G 砂浆金属抹子顶部的聚酯装饰胶合板 EP-G 砂浆金属抹子顶部的聚酯装饰胶合板 EP-G
分层 1. 分层主要是由于冲击损伤或制造不良引起的 [3, 23-25]。 2. CFRP 复合材料层合板的抗分层性较低 [26]。 3. 分层会降低复合材料的抗压强度,因为分层很容易使板层发生平面外位移 [27]。 这可能直接导致由于弯曲或锥形几何形状而导致的全厚度失效,或由于裂纹、层片脱落或自由边缘而导致的不连续性 [23]。 4. 分层可能导致横向基体裂纹连接并产生断裂面,从而导致结构失效,在纤维不断裂的情况下卸下载荷 [23]。 它还可能导致 CFRP 层合板的刚度和强度显著降低,并降低 CFRP 的结构可靠性 [10]。
摘要:铜及其合金的电源产品的使用寿命增加与材料耐磨性的抗酸盐直接相关。结构性抑制和与镉合金的合金对铜的强度特性和耐耐磨性具有积极影响,这使得它的CD含量为1%,以增加铜的耐磨性几次,但镉被认为是一种环境不安全元素。在这方面,本文介绍了在超铁颗粒(UFG)状态中广泛使用的CU-CR-ZR合金系统的研究结果,该状态与镉(0.2%,重量)微合成,以改善物理,机械,机械和操作特性,以及环境安全。严重的塑性变形,可供应结构的细化至〜150 nm,以及与Cu-Cr-ZR系统合金的镉微合成,在完整的处理周期后,可提供570±10 MPa的拉伸强度和67%的电导率。同时,相对于工业系统Cu-CD和Cu-Cr-ZR,Abra-Sion抗性分别增加了12%和35%。在强烈磨损条件下运行的连续焊接尖端,集合板和接触线的连续焊接尖端,集合板和接触线非常有前途。
随着新生量子处理单元中量子比特数量的增加,第一代实验中使用连接式 RF(射频)模拟电路变得极其复杂。物理尺寸、成本和电气故障率都成为控制系统可扩展性的限制因素。我们开发了一系列紧凑型 RF 混频板来应对这一挑战,通过在具有 EMI(电磁干扰)屏蔽的 40 mm × 80 mm 4 层 PCB(印刷电路板)上集成 I/Q 正交混频、IF(中频)/LO(本振)/RF 功率电平调整和 DC(直流)偏置微调。RF 混频模块设计用于 2.5 至 8.5 GHz 之间的 RF 和 LO 频率。测得的典型镜像抑制和相邻信道隔离分别为 ∼ 27 dBc 和 ∼ 50 dB。通过在环回测试中扫描驱动相位,模块短期幅度和相位线性度通常测量为 5 × 10 − 4 (V pp /V mean ) 和 1 × 10 − 3 弧度 (pk-pk)。通过将 RF 混合板集成到超导量子处理器的室温控制系统中并执行单量子比特门和双量子比特门的随机基准测试表征,验证了 RF 混合板的运行。我们测量了单量子比特过程不保真度为 9 . 3 ( 3 ) × 10 − 4 和双量子比特过程不保真度为 2 . 7 ( 1 ) × 10 − 2 。
研究超声速气流作用下复合材料层合板的气动弹性失稳问题,通过求解气动弹性特性的广义特征值问题进行分析。通常通过计算不同来流速度下层合结构的固有频率,得到层合板在气流作用下的临界失稳速度,这是由于层合结构刚度减小,导致结构失稳。应根据复合材料壁板所处的力学环境合理设计结构参数,避免在气流作用下出现结构失稳问题。活塞理论最初由Lighthill在Hayes对Tsien高超声速相似理论的扩展基础上发展起来。在壁板颤振研究中,为了更好地模拟实际的气动变化过程,许多研究者提出了各种气动计算模型,但这些气动模型的不足之处在于考虑了较为复杂的边界条件,因此方程的求解过程相当复杂。在结构力学的框架下,利用二维模型,利用活塞理论推导了能够预报超声速范围内先进结构壁板颤振的精细气动弹性模型。活塞理论被广泛应用于许多气动模型,它提供了体表某点处表面下洗流与气动压力之间的准定常点函数关系。这使得活塞理论成为一种计算成本低廉的空气动力学模型。在本论文中,CUF工具的高效性允许推导任意阶模型,Carrera统一公式允许使用紧凑统一的公式推导任何模型。强形式解和提出的CUF模型的有限元近似。本文推导了二维模型的FEM特征矩阵,基本核允许使用自动程序推导矩阵。有限元法(FEM)由于其多功能性和数值效率而仍然值得关注。已经解决了力学的各种问题,包括静态,自由振动和动态响应问题。通过求解气动弹性特性的广义特征值问题对其进行分析,并考虑了许多参数来研究它们对颤振边界的影响。关键词:有限元方法、活塞理论、气动弹性不稳定性、气动弹性、Carrera 统一公式、超音速、复合层压板。
O-04研究中AI驱动的手动分析,以区分新手和医学教育专家技能Jafar Arash Mehr博士;医学博士Eric S. Hungness; Amy L. Halverson,医学博士,FACS;以及伊利诺伊州芝加哥的西北大学杰弗里·H·巴尔苏克(Jeffrey H.西北医学 - 西北大学,伊利诺伊州芝加哥,简介:人工智能(AI)可以增强教师教育者对学习者任务绩效的评估。 我们旨在开发一种创新的工具,可以使用计算机视觉和AI在缝合任务过程中跟踪和分析手动运动,以区分新手和专家表现。 方法:我们对一位作者(JAM)进行了视频记录的简单中断缝合任务,该任务(JAM)在缝合板上模拟了专家和新手表演。 使用深度摄像头和开源机器学习和计算机视觉工具(图)记录了每个任务的视频。 使用OpenCV库检索视频帧,然后传递到Google MediaPipe库,该库在每只手上都跟踪21个地标。 intel pyrealsense2每0.1秒钟在3D空间中提取地标的坐标。 总共定义了16个指标,以表征手提动作。 来自这些指标的汇总组数据用于训练多层感知神经网络,以区分专家和新手。 构建了一个评分系统,用于定量评估。 16个指标中有14个可以区分新手和专家组(p值<0.05)。 评分系统已在另外10个专家和10个新手视频上进行了验证。O-04研究中AI驱动的手动分析,以区分新手和医学教育专家技能Jafar Arash Mehr博士;医学博士Eric S. Hungness; Amy L. Halverson,医学博士,FACS;以及伊利诺伊州芝加哥的西北大学杰弗里·H·巴尔苏克(Jeffrey H.西北医学 - 西北大学,伊利诺伊州芝加哥,简介:人工智能(AI)可以增强教师教育者对学习者任务绩效的评估。我们旨在开发一种创新的工具,可以使用计算机视觉和AI在缝合任务过程中跟踪和分析手动运动,以区分新手和专家表现。方法:我们对一位作者(JAM)进行了视频记录的简单中断缝合任务,该任务(JAM)在缝合板上模拟了专家和新手表演。使用深度摄像头和开源机器学习和计算机视觉工具(图)记录了每个任务的视频。使用OpenCV库检索视频帧,然后传递到Google MediaPipe库,该库在每只手上都跟踪21个地标。intel pyrealsense2每0.1秒钟在3D空间中提取地标的坐标。总共定义了16个指标,以表征手提动作。来自这些指标的汇总组数据用于训练多层感知神经网络,以区分专家和新手。构建了一个评分系统,用于定量评估。16个指标中有14个可以区分新手和专家组(p值<0.05)。评分系统已在另外10个专家和10个新手视频上进行了验证。创建工具后,同一位作者将模拟更多的专家和新手表演,并允许该工具根据评分系统预测性能水平:初步结果:使用50个模拟专家和50个新手视频对神经网络进行了培训。分别发现评分的准确性和精度分别为85%和90%。下一步:我们开发了一个创新的基于AI的视频分析框架,能够区分专家和新手的基本缝合技能。该工具有可能通过减少教师培训和评估学习者的需求,在其他医疗任务中使用有意义的医学教育贡献。