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World File Search System平均流速
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让我们假设基准通过下点1。因此，点1点，z 1 = 0。作为点2位于0.3 m的垂直高度处的点1上方，我们在点2，z 2 = 0.3 m处有基准头。让点1和2的平均流量分别为V 1和V 2。由于管道的直径是恒定的，因此管道中心线上每个点的平均流速必须相同。即，点1处流量的平均速度，V 1 =点2，V 2处流量的平均流速。让点1和2的压力强度分别为p 1和p 2。在点1和2之间应用Bernoulli方程，我们有，
Willis 环、脑动脉、
本文介绍了关于大脑供血动脉和 Willis 环 (CW) 模型中的流动的实验结果。血管模型是根据解剖标本准备的。考虑了最典型的动脉形状和尺寸。提供了 6 个特征点的压力分布，以及大脑前部、中部和后部的平均流速。在复制生理状态（即供血动脉完全畅通时）和病理条件下进行了测试，其中颈内动脉和椎动脉在一侧或两侧被阻塞。将所得结果与基于线性和非线性流动模型的计算机模拟结果进行了比较。为了估计血管段的非线性阻力，提出了两个现象学公式。从实验中获得的值与非线性计算机模型中记录的值之间的高度相关性证明了所提公式的实用性。验证了以下假设：血管段的流动特性非线性很大程度上是由其曲折和长度相对于直径较小造成的。非线性效应在供血血管病理性闭塞的情况下尤为明显。
将水动力能融入混合可再生能源系统：优化设计与比较分析
摘要：可再生能源和能源效率措施是减少二氧化碳排放的有效手段。太阳能和风能技术主要是为了满足离网偏远地区或没有电网连接地区的能源需求而开发的。然而，众所周知，这些资源的发电量受到日常波动和季节性变化的影响。减轻这种影响的一种方法是将水动力资源纳入能源系统，但这种方法尚未得到很好的研究。因此，本研究探讨了设计一种混合系统的前景，该系统将水动力能整合到离网区域进行电气化。水动力能的产生取决于水流速度 (WFV)。我们采用基于模型的方法估计 WFV，以地理和天气数据作为输入。结合微电网中其他组件（风力涡轮机、光伏板、电池和柴油发电机）的模型，以总净现值成本和能源成本作为性能标准，制定了一个优化问题。遗传算法 (GA) 用于解决该问题，以确定最佳系统配置。将我们的方法应用于尼日利亚的一个小社区，我们的研究结果表明附近河流的流速在 0.017 到 5.12 米/秒之间，平均流速为 0.71 米/秒。最终的最佳微电网由 320 千瓦光伏、120 台 6.91 千瓦时电池、2 台（27 千瓦）水力涡轮机、一台 120 千瓦转换器、零风力涡轮机和一台 100 千瓦柴油发电机组成。因此，每年产生的总能量将达到 471,743 千瓦时，其中 12% 来自水力能。总净现值成本、能源成本和资本成本分别为 1,103,668 美元、0.2841 美元/千瓦时和 573,320 美元。