这份由 CIMdata 撰写的白皮书追溯了西门子 PLM Software 下一代 Teamcenter“统一”平台的根源——从一套集成的 PLM 支持应用程序到新的扩展企业支持的四层统一架构,该架构融合了最新的技术和业务功能。本文介绍了 Teamcenter 8,它代表了“统一”平台的第二个版本,以及它如何成为 Teamcenter 套件多年稳步发展和演变的顶峰。此外,本文还提供了来自许多已经迁移到新统一平台的西门子 PLM Software 客户的推荐信——客户报告说,他们向新平台的过渡没有出现任何意外问题,并且由于其业务建模器集成开发环境,与 Teamcenter 的早期实施相比,他们能够降低定制级别。
EEE G541 配电设备和配置 [3 2 5] 消费者端配电装置的基本配置。变压器类型、规格、性能、保护和尺寸。电缆和绝缘层的类型、电缆参数、载流量和保护。低压开关设备的额定值及其在选择、开关瞬态和清除时间中的应用。保险丝的属性(以载流量为参考)。仪表、仪器变压器及其应用。配电层的电压控制。电能质量功率因数、频率和谐波含量的基本概念 EEE G542 电力电子转换器 [3 2 5] 转换器的重要性在于它是电源和负载之间的接口。DC-DC 转换器:降压、升压和降压-升压配置。ACDC 转换器:单相和三相二极管和晶闸管转换器。晶闸管转换器中的逆变和线路换向逆变器的应用。 DCAC 转换器:单相和三相开关模式电压源逆变器、不同类型的 PWM 操作、多级 VSI 操作、空间矢量调制技术。AC-AC 转换器:晶闸管供电交流负载、循环换流器。矩阵转换器阵列及其作为 DC-DC 和 DC-AC 转换器的操作。EEE G543 功率器件微电子学与选择 [ 3 0 3] 功率器件封装的热特性、R θJC 和 R θCS 的问题、热流及其对器件温度的影响、散热器设计和选择。双层结行为、漂移区的概念、功率二极管的特性。厚膜 BJT 中的基极操作、稳态特性、开启和关闭时间、多级功率达林顿。四层结行为、晶闸管的两个晶体管模型、四层结器件的动态模型。GTO 晶闸管、四层结器件的关闭机制、当前的技术问题。 MOS 的工作原理和特性、功率 MOSFET 的特性和结构。MOSFET 到 IGBT 的发展、技术优势、特性和动态行为。绝缘栅技术的当前技术问题。矩阵转换器简介。EEE G545 电力电子系统控制与仪表 [3 0 3] 参考电力电子转换器的调节和控制问题。反馈转换器模型:基本转换器动态、快速切换、分段线性模型、离散时间模型。DC-DC 转换器的电压模式和电流模式控制、整流器系统的比较器控制、比例和比例积分控制应用。基于线性化的控制设计:传递函数、补偿和滤波、补偿反馈控制系统。滞后控制基础知识以及在 DC-DC 转换器和逆变器中的应用。一般边界控制:边界附近的行为以及合适边界的选择。模糊控制技术的基本思想和性能问题。电力电子电路传感器、速度传感器和扭矩传感器。EEE G552 固态硬盘 [3 2 5] 驱动系统简介:要求、组件和基准;电机理论回顾;电机的电力电子控制:要求和操作问题;感应电机的静态速度控制:交流电源控制器、滑差能量回收、VSI 和 CSI 控制的感应电机;同步电机和相关机器的速度控制;直流电机速度控制问题:整流器和斩波控制器;先进的感应电机驱动控制:矢量控制,
摘要 ─ 人工智能 (AI) 已经历了 60 年的发展,技术日趋成熟,并正在走向广泛的应用和产业化。本文回顾了人工智能技术和工程应用的内涵和演变。本文总结了人工智能技术体系的四层框架,以帮助读者了解人工智能家族。近年来,人工智能技术的工程应用取得了显著的进展,例如在故障诊断、医学工程、石油工业和航空航天工业中的应用。通过介绍人工智能技术的最新进展,它可以帮助工程和科学领域的研究人员了解如何应用人工智能技术来解决他们自己研究领域的应用相关问题。索引词 ─ 人工智能 (AI)、工程应用、技术框架。
CIMdata 撰写的这份白皮书追溯了西门子 PLM Software 下一代 Teamcenter“统一”平台的根源——从一套集成的 PLM 支持应用程序到新的扩展企业支持的四层统一架构,该架构融合了最新的技术和业务功能。本文介绍了 Teamcenter 8,它是“统一”平台的第二个版本,以及它如何成为 Teamcenter 套件多年稳步发展和演变的顶峰。此外,本文还提供了许多已经迁移到新统一平台的西门子 PLM Software 客户的推荐信——客户报告说,他们向新平台的过渡没有出现任何意外问题,而且与 Teamcenter 的早期实施相比,由于其业务建模器集成开发环境,他们能够降低定制级别。
我们提出了来自欧盟,美国和中国的八项政府政治派出的全面AI风险分类法,以及全球16个公司政策,迈向建立统一语言来建立统一的语言来生成AI安全评估。我们确定了314个独特的风险类别,该类别组织为四层分类法。在最高级别,该分类法包括系统和运营风险,内容安全风险,社会风险以及法律和权利风险。分类法建立了各种描述与风险方法之间的联系,突出了公共和私营部门风险概念之间的重叠和差异。通过提供这个统一的框架,我们旨在通过跨部门的信息共享以及促进生成AI模型和系统的风险减轻风险的最佳实践来提高AI安全性。
摘要:脑机接口 (BMI) 代表着一种变革性技术,可实现人脑与外部设备之间的直接交互。在各种 BMI 方法中,脉冲神经网络 (SNN) 因其能够有效模仿大脑的脉冲行为而脱颖而出。本文介绍了一种先进硬件架构的设计和实现,该架构能够在现场可编程门阵列 (FPGA) 上执行与脑电图 (EEG) 采集系统集成的 SNN 计算。首先使用四层将数据预处理成数组以进行特征提取。该模型在软件中训练,存储权重和参数,然后用于创建硬件模型并生成比特流文件。Python 覆盖连接软件和硬件,允许输出模拟以进行精度计算。
摘要:隧道内部变形是由于上部结构附加荷载、超载、岩土体内部应力等因素引起的。隧道变形测量对于确定隧道塑性变形的大小具有重要意义,是隧道安全监测的重要环节。本研究采用有限元法分析了位于四层岩层中、受地下水影响、采用新奥隧道施工方法 (NATM) 逐步开挖的马蹄形或蛋形隧道的三维非线性行为。详细研究了随着开挖步骤的不同,拱顶和隧道周围受到不同载荷条件作用而发生的永久变形。此外,通过变形曲线对两种隧道几何形状下所有开挖阶段隧道关键段发生的永久变形进行了相对比较。已经确定,选择隧道几何形状为蛋形而不是马蹄形更有利于减少浅层和层状岩石环境中的下沉和收敛量。
测试在 Fronius International GmbH, Guenter Fronius Strasse 1, Wels-Thalheim, 4600 Austria 按照 CSA SMTC 计划进行,由 CSA 认证机构见证,测试针对型号 Fronius Symo Advanced 12.0-3 208-240 和 Fronius Symo Advanced 24.0-3 480(代表系列)。上述型号与现有认证和 CEC 列出的 Symo 系列完全相同(参见项目证书编号 2760387 和项目编号 70163421),但型号名称中增加了“Advance”字样,固件已更新,装饰盖略有改动,并添加了替代组件。此外,滤波板已从六层布局改为四层,添加了 PLC 变压器,并修改了 AFCI 检测以包括环和球以满足未来要求。根据 UL 1741-3 rd 的要求,使用补充 SA - 电网支持公用事业交互式逆变器和转换器 (2017 年 6 月和 9 月) 进行了以下测试,结果可接受。
然而,令人印象深刻的高 PCE 是使用氮气中不可升级的旋涂法从小面积电池(< 1 cm 2 )获得的。[1–3] 为了使 PSC 具有商业可行性,开发在环境空气中低成本大面积制造工艺势在必行。工业上可用于大面积涂覆的许多工艺,例如浸涂、刮刀涂覆和狭缝模涂覆等。其中,狭缝模涂覆是优选的,因为它可以精确控制涂层厚度和溶液使用量(即材料浪费最少)。[4–7] 狭缝模涂覆也适合用于连续工艺,这可以进一步降低制造成本。高性能 PSC 已经通过刮刀涂覆、狭缝模涂覆和喷涂等可扩展工艺制造出来。[8–14] 然而,大多数研究集中在受控环境下的钙钛矿层处理。关于在环境空气中操作的可扩展工艺的报道有限。 [15–18] 常用的 pin 型 PSC 结构包含通过溶液工艺沉积的四层,这四层包括空穴传输层 (HTL)、光吸收钙钛矿层、电子传输层 (ETL) 和功函数调节层 (WFL)。首先,为实现可扩展的工艺,每层加工过程中使用的所有溶剂都应无毒。[19–21] 然后,在每层的合适化学组成、溶剂类型、薄膜形貌控制、层间兼容性、每层的稳定性之间的平衡以拥有可行的环境空气处理系统在科学和工程方面都是相当具有挑战性的。PSC 每层的薄膜形貌和兼容性由每层的化学组成和工艺条件控制。对于钙钛矿层,薄膜形貌由溶剂蒸发和结晶的动力学速率决定。[22–23] 对于旋涂,大多数溶剂通过涂布机旋转和反溶剂滴落迅速去除。 [24] 但狭缝涂布的溶剂挥发速度低于旋涂。[17,25–26] 采用反溶剂浴、气体淬火和预热基片法等策略来增加溶剂挥发速度。[11,27–31] 虽然可以实现高PCE器件,但结果仅限于小面积基片。如果
2、3、4电气工程,部门工程学院,印度坎纳尔,摘要:智能网格是高级系统,结合了灵活的电网,通信以及IT,以实时监控和控制能源流,从生产到公用事业区域。 他们有效地整合了转移和分销系统,客户和可再生集成以及智能解决方案,以衡量和管理能源使用情况。 电力对现代生活至关重要,传统上是由TNEB人员手动测量的。 我们为TNEB客户提供了一个基于物联网的功率计,以通过使用ESP 8266测量能源消耗并将数据上传到云中来自动化此过程。 随着化石燃料资源的耗尽,智能电网,利用物联网进行广泛的信息传感,传输和处理,提供了有希望的解决方案。 本文回顾了智能电网中的物联网集成,讨论了四层和启用Web的体系结构,以及使用用于大数据管理的云计算的SCADA系统的增强。 智能电网将通过解决能源消耗,废物以及网格可靠性和安全性来彻底改变电网。 关键字:智能电网,物联网,能源管理,TNEB,ESP 8266,SCADA,云计算,可再生集成。2、3、4电气工程,部门工程学院,印度坎纳尔,摘要:智能网格是高级系统,结合了灵活的电网,通信以及IT,以实时监控和控制能源流,从生产到公用事业区域。他们有效地整合了转移和分销系统,客户和可再生集成以及智能解决方案,以衡量和管理能源使用情况。电力对现代生活至关重要,传统上是由TNEB人员手动测量的。我们为TNEB客户提供了一个基于物联网的功率计,以通过使用ESP 8266测量能源消耗并将数据上传到云中来自动化此过程。随着化石燃料资源的耗尽,智能电网,利用物联网进行广泛的信息传感,传输和处理,提供了有希望的解决方案。本文回顾了智能电网中的物联网集成,讨论了四层和启用Web的体系结构,以及使用用于大数据管理的云计算的SCADA系统的增强。智能电网将通过解决能源消耗,废物以及网格可靠性和安全性来彻底改变电网。关键字:智能电网,物联网,能源管理,TNEB,ESP 8266,SCADA,云计算,可再生集成。