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摘要:用于确定聚合物齿轮的牙根负载能力的当前计算方法(例如VDI 2736)基于与钢齿轮的假设相同的假设。由于非线性材料行为,温度和聚合物速率依赖性,这些预测通常是不准确的。一项先前的研究采用了依赖速率的非线性粘塑料元件(Fe)对聚氧甲基(POM)的建模来量化标准金属齿轮假设中未考虑的材料影响。开发并验证了寿命模型,以根据恒定牙根几何形状的旋转速度预测牙根断裂。在这项研究中,现有的损害模型进行了调整和验证,以包括对缺口(牙根)几何形状的依赖性。将模型扩展到两个损伤参数eTers允许与牙根断裂的非线性速度依赖性无关的表示。这种相关建模方法在材料内部包含两个独立的大坝年龄机制,从而导致齿轮的牙根断裂故障。为了绘制这些机制,将裂纹起始点处的局部材料状态用作损害参数。使用实验数据对双参数损伤模型的校准表明,模型预测属于实验散射。正在进行进一步的研究,以扩大有关广义扭矩加载条件的损坏模型。
银行在JGB持有的份额预计将在一段时间内保持极大的范围,并且JGB市场运作可能需要一段时间才能恢复。一些银行贷款可能包含向借款人贷款的借款,具有相对较低的抗收入或贷款利率上升的弹性,而提供的贷款持续时间以及金融机构持有的债券也越来越长。这些要点可能是在外部环境发生重大变化的情况下阻碍金融中介活动的因素。
摘要:需要长时间需要持续关注的任务是几十年来认知疲劳研究的焦点,这些任务包括空中运输控制,手表保持,行李检查等。最近对精神疲劳生理标志物的研究表明,存在标记,这些标记范围延伸到所有个人和所有类型的警惕任务中。这表明可以构建一个脑电图模型,该模型检测到这些标记物以及随后的任何任务(即任务生成模型)和任何人(即跨派对模型)的随后警惕性降低。到目前为止,尚未构建或测试任务生成的脑电图跨参与模型。在这项研究中,我们探讨了任务生成脑电图跨参与模型的创建和应用,以检测看不见的任务和看不见的个体的警惕性降低。我们利用三种不同的模型来研究这种能力:多层感知神经网络(MLPNN),采用了从传统的EEG频率频段提取的光谱特征,临时卷积网络(TCN),以及TCN自动设备(TCN-ae),以及这些两个TCN模型,以及使用这些eeg eeg at eeg at i.值。MLPNN和TCN模型都达到了比随机机会更高的精度(50%),而MLPNN的表现最佳,其7倍CV平衡精度为64%(95%CI:0.59,0.69),并且验证精度比14名参与者中9个参与者中的9个比随机机会大。这个发现的示例表明,即使是从看不见的个人和看不见的任务中脑电图中,也可以使用脑电图对警惕性降低进行分类。
建议引用推荐引用Anandhkumar,M。; A. Bobin; S. M. Chithra;和V. Kamalakannan。“广义的对称的Fermatean中性粒细胞模糊矩阵”。中性粒细胞和系统70,1(2024)。https://digitalrepository.unm.edu/nss_journal/vol70/iss1/7
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