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World File Search System圆柱体
2022 年 6 月 - 国际海上保险联盟
塑料树脂颗粒是小颗粒，通常呈圆柱体或圆盘状，直径为几毫米。这些塑料颗粒是工业原料，运输到制造现场，通过重新熔化和模塑成最终产品，制成“用户塑料”。这些颗粒（通常称为塑料颗粒）可能会在制造和运输过程中无意中释放到开放环境中，从而对海洋和海滩造成污染。释放的树脂颗粒最终通过地表径流、溪流和河水进入海洋。树脂颗粒也可能通过运输过程中的意外泄漏直接进入海洋。
3- 高等固体力学课程规范...
本课程为毕业生提供应力和应变的理论知识以及材料力学的高级概念，以解决机械设计问题，并使任何组件的设计都不会在其使用寿命内失效。课程内容包括：应力和应变的三维分析、平衡和兼容性方程、三维胡克定律、弹性中的二维问题、失效准则、数值方法、能量方法、疲劳和断裂力学以及材料的塑性行为。学生将能够将所学知识和技术应用于弯曲梁、弹性地基梁、非对称梁、棱柱元件的扭转、厚壁圆柱体和旋转圆盘的应力分析。
深度强化学习找到了涡流的新策略...
是一种有前途的机器学习方法，用于主动流量控制（AFC），深入加固学习（DRL）已成功地用于各种情况下，例如在层状和易变的湍流条件下的固定气缸的拖动减少。但是，DRL在AFC中的当前应用仍然存在缺点，包括过度传感器使用，不清楚的搜索路径和不足的鲁棒性测试。在这项研究中，我们的目标是通过应用DRL引导的自我旋转来抑制圆柱体在锁定条件下的涡流诱导的振动（VIV）来解决这些问题。只有由圆柱体的加速度，速度和位移组成的状态空间，DRL代理就学习了一种有效的控制策略，该策略成功地抑制了99的VIV幅度。6％。通过在感觉运动提示的不同组合和灵敏度分析之间进行系统的比较，我们确定了与流动物理学相关的搜索路径的三个不同阶段，其中DRL代理会调整动作的幅度，频率和相位滞后。在确定性控制下，仅需要一点强迫来维持控制性能，并且体内频率仅受到略微影响，这表明目前的控制策略与利用锁定效应的效果不同。通过动态模式分解分析，我们观察到，在受控情况下，主导模式的增长率均为负面，表明DRL明显增强了系统稳定性。此外，涉及各种雷诺数字和上游扰动的测试证实了学习的控制策略是可靠的。最后，本研究表明，DRL能够用很少的传感器控制VIV，从而使其有效，有效，可解释和健壮。我们预计DRL可以为AFC提供一个一般框架，并对基础物理学有更深入的了解。
演示者主题：物理代码：459时间-NTRCA通知
单位：两个（物质的特性）引力：牛顿的普遍重力定律，由于重力及其变化而引起的加速度，化合物摆的重力和Kater的摆造成的加速度的测量以及简单的情况下的重力和场，逃避速度，行星，行星和卫星。弹性：胡克定律，弹性模量及其相互关系，对杨氏和刚性模量的确定，圆柱体的扭转，横梁和悬臂的弯曲。流体力学：表面张力和表面能量，表面张力的分子起源，接触角及其测量，确定水和汞下降的表面张力，流线和湍流，Bernoulli的方程和应用，粘度性Poiseuille公式的粘度良好，其校正及其校正，确定Capill capilly Capilly Flow方法。
不明空中现象的物理限制
我们根据标准物理学和已知的物质与辐射形式，推导出对“高度机动性”不明空中现象 (UAP) 的解释的物理约束。具体而言，我们表明，UAP 与周围空气或水的摩擦预计会产生明亮的光学火球、电离壳和尾巴——这意味着有射电特征。火球光度与推断距离的 5 次方成比例。雷达截面与流星头回波的比例类似，为物体周围球体有效半径的平方，而由此产生的电离尾的雷达截面与电离圆柱体的半径成线性比例。对于不具备距离门功能的单站点传感器来说，缺少所有这些特征可能意味着距离测量不准确（从而得出速度）。
MRI 中植入物射频加热测量过程中传感器放置的重要性
在实验中评估 MRI 扫描期间植入物的安全性时，传感器放置的位置至关重要。使用测量和有限元建模的组合来评估测量对传感器放置的敏感性，以评估一组校准圆柱体末端的温度升高。模拟使用 COMSOL Multiphysics 创建的耦合热电磁模型来虚拟复制测量条件。评估了不同长度和直径的圆柱形植入物的参数模型中的热梯度，以量化在估计的温度测量不确定度内测量植入物加热所需的传感器放置精度。通过这种方式，我们旨在增强对 MRI 中植入物加热的实验程序和安全标准的要求的理解。
主动流控制的基于伴随的机器学习
我们使用深度学习PDE增强方法（DPM）开发神经网络活动流量控制器。使用管理方程的伴随计算优化的端到端敏感性，而无需限制目标函数中可能出现的术语。在具有分析性（制造）控制功能的一维汉堡的示例中，基于DPM的控制功能与样本外溶液的标准监督学习相当有效，并且对不同的分析控制功能更有效。分析了优化时间间隔和中性网络宽度的影响，其结果影响算法设计和超参数选择，平衡控制功效与计算成本。随后，我们为两个流动方案开发了基于伴随的控制器。首先，我们比较了基于伴随的控制器的拖放性能和优化成本和基于深入的强化学习（DRL）的控制器，用于在RE = 100处二维，不可压缩的，不可压缩的，可压缩的，限制性的流动，并通过沿圆柱体边界的合成体力来控制。基于DRL的控制器所需的模型复杂性是基于DPM的控制器所需的4,229倍。在这些测试中，基于DPM的控制器的效率高4.85倍，而训练的计算量则比基于DRL的控制器少63.2倍。第二，我们测试了基于DPM的控制，以在圆柱体上进行可压缩的，无约束的流量，并将控制器推断为样本外雷诺数。我们还根据DPM控制法训练简化，稳定的离线控制器。在线（DPM）和离线（稳定）控制器都以减少99％的阻力稳定涡旋脱落，证明了学习方法的鲁棒性。对于样本外流（RE = {50，200，300，400}），在线和离线控制器都成功地减少了阻力和稳定涡流脱落，这表明基于DPM的方法会导致稳定的模型。一个关键的吸引人特征是基于伴随的优化的灵活性，该功能允许对任意定义的控制定律进行优化，而无需匹配先验已知的功能。
通过环形束在圆柱形波导
我们通过环形梁研究表面极化子的辐射，该环形梁同轴封闭了一个圆柱形波导，该波导被均匀的介质包围。通过使用绿色二元组，电磁电位以及电磁场在波导的内部和外部。对于圆柱体内外的介电渗透率的一般情况，能量损失的表达是得出的。在与表面极化子辐射相对应的光谱范围内进行了全面分析。对于梁速度的中间值获得了光谱分布中的最高峰。在透明培养基的极限中，辐射表面极化子的光谱是离散的，相应的频率由圆柱波导的特征值方程确定。的数值示例。