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World File Search System垂直位移
在具有可变车辆速度的非平稳条件下垂直轨道不规则性的定量检测
摘要：跟踪不规则性直接影响铁路车辆操作的质量和安全性。定量检测和对轨道不规则性的实时监测非常重要。然而，由于频繁的可变车速，车辆操作是一个典型的非平稳过程。传统的信号分析方法不适合非平稳过程，因此难以定量检测轨道不规则的波长和振幅。为解决上述问题，本文提出了一种定量检测方法，在非平稳条件下，通过订单跟踪分析，在非平稳条件下具有可变的车辆速度。首先，建立了简化的车轮 - 权轨动态模型，以得出轴盒垂直振动与轨道垂直不规则性之间的定量关系。其次，提出了Simpson Double Integration方法，以根据Axle-Box垂直加速度计算轴框垂直位移，并优化了过程误差。第三，基于顺序跟踪分析理论，角域重采样是在轴框垂直位移时域信号上进行的，并结合了车轮旋转速度信号，并实现了轨道不规则不规则的定量检测。最后，根据模拟和现场测试分析案例对所提出的方法进行验证。我们提供了理论支持和方法参考，用于轨道不规则的定量检测方法。
岩土工程报告 - 03-26-24
• 对于统一土壤分类为 SP 的压实粒状材料，地面楼板的路基反应模量可高达 190 pci。• 应在柱子周围和承重墙沿线的楼板上设置隔离缝。• 在包含销钉或键的接头处，楼板应设计为允许楼板各部分之间旋转，同时减少急剧的垂直位移。此细节不适用于地基构件处的接头。• 在使用任何地板覆盖物的建筑楼板下方应使用聚乙烯防潮层。防潮层的厚度至少为 6 毫米。• 在楼板放置期间，在混凝土放置前立即保持基材湿润但不潮湿，以尽量减少由于楼板顶部和底部之间的温差而导致的楼板卷曲。在固化期间，楼板表面也应进行湿度调节。
连续的听觉反馈促进了小鼠的精细运动技能学习
运动技能学习使生物可以与环境有效相互作用，并依靠将感觉反馈与电机输出相结合的神经机制。虽然感觉反馈（例如与运动动作相关的听觉提示）增强了人类运动性能，但其作用机理的理解很少。开发可靠的增强运动技能学习动物模型对于开始剖析这种增强的生物系统至关重要。我们假设在运动任务期间连续的听觉反馈将促进小鼠的复杂运动技能。我们使用DeepLabcut开发了一个闭环系统，以实时无标记跟踪鼠标前爪动作，并具有高处理速度和低延迟。通过将前言的动作编码到不同频率的听觉音调中，小鼠在到达任务期间接收了连续的听觉反馈，需要将左前爪垂直位移到目标。成年小鼠在4 d培训中接受了听觉反馈或没有反馈的培训。与对照组相比，接收听觉反馈的小鼠表现出明显增强的运动技能学习。对轨迹的聚类分析表明，在运动训练的第2天之前，听觉反馈小鼠建立了一致的到达轨迹。这些发现表明，实时，运动编码的听觉反馈有效地促进了小鼠运动技能。这种闭环系统利用高级机器学习和实时跟踪，为探索运动控制机制和通过增强的感觉反馈开发运动障碍的治疗策略提供了新的途径。
使用带有可变形天花板的微设备来探测3D细胞骨料内的刚度异质性
摘要机械生物学领域的最新进展已导致开发了表征单细胞或单层机械性能并将其链接到其功能行为的方法。但是，仍然需要建立三维（3D）多细胞聚集体的联系，从而更好地模拟组织功能。在这里，我们提出了一个平台，以在一个可变形的微设备中启动并观察许多此类骨料。该平台由在3D打印的模具上铸造的单个聚二甲基硅氧烷片组成，并粘合到载玻片或盖玻片上。它由一个包含细胞球体的腔室组成，该腔室与流体独立的空气腔相邻。控制这些空气腔中的气压会导致房间天花板的垂直位移。该设备可以在秒钟到小时的时间尺度上以静态或动态模式使用，并且位移幅度从几µm到几十万微米。此外，我们通过比较不同级别的压缩级别的球体的图像相关性与有限元仿真来展示如何使用压缩方案来获得单个共培养球体内刚度异质性的测量。将细胞的标记及其细胞骨架与图像相关方法结合使用，以将共培养球体的结构与其在不同位置的机械性能相关联。该设备与各种显微镜技术兼容，包括共聚焦显微镜，可用于观察聚集体内单细胞和邻域的位移和重排。现在可以使用完整的实验和成像平台来提供多尺度的测量，这些测量将单细胞行为与聚集体的全局机械响应联系起来。
基于管道的微尺度压缩空气存储（PPMS-CAE）的实验研究
摘要。压缩空气储能（CAES）技术一直在重新出现，这是解决可再生能源间歇性挑战的有希望的选择之一。与大型CAE（受地质位置的限制）不同，使用人造压力容器的小和微尺度CAE适用于配备有能量产生能力的网格连接和独立的分布式单元。研究小组最近提出了一个新的基于管道堆基的微尺度CAE（PPMS-CAE）的概念，该凯斯（PPMS-CAES）将建筑物的管子基础作为压缩空气储存容器。为了确定新概念的机械可行性，我们在模型和致密的土壤室中使用模型测试桩进行了实验室规模的桩载测试，该桩模拟了实际的闭合端管桩。在实验研究期间，对测试桩进行了重复的压缩气电荷（p max = 10 MPa）和放电（至P min = 0.1 MPa）的循环。在重复的空气加压和抑制过程中，密切监测了测试桩顶部的位移，有和没有结构载荷，在有和没有结构的载荷中受到密切监测。观察到在不同条件下堆积的垂直位移在延长的气电和排放循环中累积了，但是位移速率在周期内逐渐减弱。，并且土壤的结构负荷和密度影响了累积的垂直位移的大小。从分析中可以得出结论，PPMS-CAE的概念不太可能损害管道桩的机械完整性，同时显示出有希望的能量存储能力。
结合数值模拟、人工智能和智能采样算法建立替代模型并计算城市隧道失效概率
摘要：当需要用概率方法评估城市隧道与邻近结构的相互作用时，计算能力是数值模型面临的重要挑战。因此，即使样本数量较少，智能采样算法也可以成为获得结果领域更好知识的盟友。无论如何，当采样有限时，风险评估也会受到限制。在这种情况下，人工智能 (AI) 可以通过插入结果并快速生成更大的样本来填补风险分析中的一个重要空白。人工智能算法的目标是找到一个近似函数（也称为替代模型），该函数可以重现原始数值模拟行为并且可以更快地进行评估。该函数是通过在智能采样技术获得的特殊点执行多次模拟来构建的。本文使用了一个假设案例来验证方法建议。它涉及一条深度约为三倍直径的隧道的连续挖掘，与一座七层楼的建筑物相互作用。首先，对三维数值模型 (FEM) 进行确定性求解，然后对其域和网格进行细化。之后，从 FEM 软件中以数值方式获得另外 170 个解决方案，并对所涉及的随机变量进行策略性抽样。接下来，基于 31 种人工智能技术，评估哪些变量对于预测周围建筑物地基元件的垂直位移量级最重要。然后，一旦选出了最重要的变量，就再次对 31 种人工智能技术进行训练和测试，以确定 R 平方最小的技术。最后，使用这种最佳拟合算法，可以使用大量样本（大小约为 10 7 ）来计算失败的概率。这些样本用于说明简单蒙特卡罗抽样 (MC) 和拉丁超立方抽样 (LHS) 的收敛性。本文的主要贡献是方法论上的；因此，该新程序可以汇总到与隧道相关问题相关的最先进的风险评估方法中。
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在地质力学风险下模拟CO 2存储通常涉及由于多相流和地质力学之间的耦合而导致的大量计算成本。实施标准工作流程，例如位置优化，使用此类耦合物理模型可以显着增加计算开销，并使模型不切实际地使用。我们研究使用深度学习模型以显着减少与模拟和量化CO 2存储的地质力学风险相关的计算开销的可行性。所提出的方法利用基于深度学习的替代建模来显着提高耦合流动地球力学模拟的效率，以识别合适的注入井位置以存储CO 2。使用模拟数据，我们训练U-NET卷积神经网络，以了解井位置和空间分布的模型参数（渗透率）之间的映射到感兴趣的仿真输出。一旦经过固定的模型输入参数训练，U-NET模型可以将不同的井位置场景映射到相应的压力场，CO 2饱和度和地质力学输出，包括垂直位移和塑性应变。随后采用U-NET模型作为替代识别注入井位置所需的耦合流动地球力学模拟以最大程度地减少地质力学风险所需的有效工具。我们报告的初步结果表明，受过训练的U-NET模型可以预测井位置的压力和饱和场，所有其他输入仍与训练中使用的仿真模型保持一致。我们在不同的假设下研究网络的性能，并估计不同的流量和地质力学输出。结果表明，U-NET模型可以通过使用快速代理模型替换耦合物理模拟来大大降低井位置工作流的计算成本，该模型可用于预测与不同的井位置和注入策略相关的地质机械风险。开发的框架可用于改善耦合物理建模的计算需求，并促进其在决策工作流程和现场管理中的应用。
跑步生物力学与跑步经济性之间的关系：观察性研究的系统评价与荟萃分析
摘要背景跑步生物力学被认为是跑步经济性 (RE) 的重要决定因素。然而，研究跑步生物力学和 RE 之间关联的研究报告了不一致的结果。目的本系统评价的目的是确定跑步生物力学和 RE 之间的关联并探索不一致的潜在原因。方法搜索并监测了三个数据库，截至 2023 年 4 月。如果观察性研究 (i) 研究了跑步生物力学和 RE 之间的关联，或 (ii) 比较了 RE 不同的组之间的跑步生物力学，或 (iii) 比较了健康人类 (18-65 岁) 在平速、恒速和亚最大速度跑步期间跑步生物力学不同的组之间的 RE，则将其纳入。使用改进的观察性研究工具评估偏倚风险，并在使用 GRADE 解释结果时考虑偏倚风险。当两项或多项研究报告相同结果时，进行荟萃分析。使用元回归探索速度、身高、体重和年龄的变异系数作为连续结果，跑鞋标准化、氧气与能量成本以及静息氧气或能量成本校正作为分类结果的异质性。结果 共纳入 51 项研究（n = 1115 名参与者）。大多数时空结果与 RE 显示出微小且不显著的关联：接触时间 r = − 0.02（95% 置信区间 [CI] − 0.15 至 0.12）；飞行时间 r = 0.11（− 0.09 至 0.32）；步幅时间 r = 0.01（− 0.8 至 0.50）；占空比 r = − 0.06（− 0.18 至 0.06）；步幅 r = 0.12（-0.15 至 0.38），摆动时间 r = 0.12（-0.13 至 0.36）。较高的节奏与较低的氧气/能量成本显示出轻微的显著关联（r = -0.20 [-0.35 至 -0.05]）。较小的垂直位移以及较高的垂直和腿部僵硬程度与较低的氧气/能量成本显示出显著的中等关联（分别为 r = 0.35、-0.31、-0.28）。踝关节、膝盖和臀部在初始接触、站立中期或脚趾离地时的角度以及它们的运动范围、峰值垂直地面反作用力、机械功变量和肌电图激活与跑步经济性没有显著关联，尽管在某些结果中观察到了潜在的相关趋势。结论 单独考虑跑步生物力学可以解释跑步效率 (RE) 的 4-12% 的个体间差异，而结合不同变量时，这一差异可能会增加。本综述讨论了对运动员、教练、可穿戴技术和研究人员的影响。协议注册 https://doi.org/10.17605/OSF.IO/293 ND（OpenScience 框架）。
异常的大厅晶体或Moir´e Chern绝缘子？石墨烯Pentalyers中的自发性与显式翻译对称性
原子薄材料的高度可调的Moir'E异质结构的出现振兴了二维材料中复杂订单的探索。虽然对二维电子气体（2DEGS）的研究是一种古老的，例如导致发现整数和分数量子厅效应，但由于层之间的晶格间距不匹配或层之间的旋转角度的不匹配引起的Moir'E超级突变性增加了新的复杂性。这是因为纯静电门可以用于调整与完全填充由超级晶格形成的Bloch带所需的电子密度相当的，该级别的波长通常在数十纳米中。（相反，由于少数埃斯特罗姆的晶格尺度周期性，门控能否访问显微镜结构的特征。）除了允许实验者能够在单个样本中访问宽掺杂范围，在这种状态下，传统的2DEG近似将电子分散剂视为有效质量近似中的抛物线，通常不再适当，并且需要考虑到其充实的丰富度，包括与乐队拓扑的现象相连的太多。这些系统的第二个特征是，在相互作用效果等于或超过带宽的相互作用效果中，Moir´e重建的频段通常是“窄”的。因此，Moir´e异质结构已成为探索二维相互作用和拓扑相互作用的重要平台。[2]。）该评论专门用于Moir´e名册的相对较新的参赛者：与六边形硼（HBN）硝酸盐底物对齐的菱形诉状石墨烯（R5G）。首先，让我简要总结实验设置，然后再转向本评论的主要重点：他们的理论分析。（对实验的更详细讨论是在Ashvin Vishwanath的最新评论中（JCCM，2023年12月）。）n -layer菱形石墨烯由石墨烯层组成，这些石墨烯层以楼梯状模式堆叠。沿着堆叠方向捕获物理的层间隧道式汉密尔顿式隧道是让人联想到su-schrieffer-heefer模型，因为低能电子状态是限制在堆栈顶部和底部附近的“零模式”。这些“零模式”的分散体表现出n倍带触摸和从单个石墨烯层∗继承的山谷变性。如果多层的一侧（几乎）与HBN对齐，那么石墨烯和HBN之间的轻微晶格不匹配会强烈修改频带结构，从而导致几乎平坦的频段对垂直位移位移场的应用非常敏感。（许多不同的作品都研究了Pentalyer的单粒子物理；在d的较大值下进行了R5G-HBN [1]的实验，其中单粒子计算名义上给出了Chern数字C =±5的传导带（valleys以相等的和相反的方式，以时间逆转对称性的方式获得了相等和相反的数字），但与其他频段相比隔离很差（这些频段非常小）（非常小）。这使得两个实验结果非常引人注目：