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钒氧化还原的开发 - 电池技术 - KIT
挑战：VRFB 的运行效率不仅取决于其电气状态，还取决于其热状态。VRFB 独特的双重用途创造了一个新的三维优化问题陈述，其中 EMS 必须在操作量中找到最佳操作点，其中混合存储系统不仅在电气方面进行了优化，而且 VRFB 也在热方面进行了优化，如上图所示。
太阳能最大功率点跟踪算法...
Beta 方法包括应用可变 D 步骤，以便系统在瞬态状态下快速响应，而在永久状态下无振荡 [32]。所述增加是参数β的函数，该参数β是在每个采样中根据操作点[32]和面板的特征参数计算的。MPP 中的这一参数对于不同的大气条件保持在一个小范围内，并且随着远离 MPP [9]、[11] 而变化。因此，虽然复杂性更高，但可以获得更精确和更快的操作。主要缺点是需要提前知道光伏组件的参数[9]，以计算不同大气条件下MPP中的β区间。
过滤元素多平台I（MP65，85，95）
过滤元件多平台I（MP65，85，95）使用由超精微型玻璃纤维制成的特殊纸张羊毛，它们经过加工以形成稳定的折叠式折叠；折叠的数字和高度旨在匹配最佳额定操作点；在这里，通过连续的合成线（热熔体）将折叠的最大深度分开，这些折叠是粘合在一起的，由于紧凑的折叠结构，这提供了巨大的稳定性；作为标准版本，过滤器元件在进气（Dusty）空气侧的外围密封件提供，并且过滤器框架由MDF或Pla-pla-pla-pla-pla-pla-pla-pla-pla-pla-pla。
调查模拟模型的验证... - DiVA
图 1 – 展示简化燃油系统的组件（备用模式）。 _______________________________ 3 图 2 - 萨博的仿真模型开发过程 _________________________________________________ 6 图 3 - 概率框示例以及添加不确定性信息对其的影响 [15] _____________ 10 图 4 - 来自 [14] 的概率框示例 _____________________________________________________________ 11 图 5 - 本论文中使用方法的概述。 _________________________________________________ 18 图 6 - 建模系统的框图。标有 PX 的块表示“管道 X”，CX 表示“止回阀 X”，SX 表示“过滤器 X”，其中 X 是任意字母。 ____________________________________________________________ 19 图 7 – 简化框图，测量信号标记为红色。 ________________________________ 21 图 8 - 显示输送泵模型。 ____________________________________________________________ 22 图 9 - 显示喷射泵图。 _________________________________________________________________ 23 图 10 - 步长比较。 ________________________________________________________________ 25 图 11 - 显示实施了不确定性的模拟模型。 ________________________________ 28 图 12 - 显示当 V1 中的不确定性变化时 SRQ 如何变化。 __________________________________ 32 图 13 - 显示当 V2 中的不确定性变化时 SRQ 如何变化。 __________________________________ 32 图 14 - 显示当 h2 中的不确定性变化时 SRQ 如何变化。 __________________________________ 33 图 15 - 显示第一种情况的 VV&UQ 评估后的最小和最大传输量。 __ 35 图 16 – 显示第二种情况的 VV&UQ 评估后的最小和最大传输量。 36 图 17 - 显示 SRQ 中的最小和最大输出以及不同操作模式的最小传输限制，对于第一种情况，在每个操作点都有总传输量。 _________________ 37 图 18 - 显示 SRQ 中的最小和最大输出以及不同操作模式的最小传输限制，第二种情况是 𝑡𝑠𝑖𝑚 期间每个操作点的传输量。 _________ 38 图 19 - 显示验证数据、标称模拟输出和最小/最大输出。 ______________________________________ 39
使用 COMSOL Multiphysics ® 中的人工智能 (AI) 创建机器学习工具
在工业标记领域，连续喷墨技术以墨滴的高速发射为基础。发射出的墨滴形状是墨水特性和刺激操作点的结合，对打印质量有直接影响。本文通过使用 COMSOL Multiphysics ® 模拟多种粘度的液滴形状（正问题）并使用机器学习技术从液滴形状推断粘度（逆问题）来探索粘度的作用。此用例说明了如何设置机器学习逆问题解决策略的主要阶段：收集数据、选择和训练模型、测试模型并提高其预测能力。COMSOL Multiphysics ® 的灵活性使其易于与 Python 机器学习工具交互，从而高效地产生有价值的结果。
基于CMOS的小型多传感器平台，用于分析和诊断，Alexander Hofmann 1，FlorianKögler1，Elisa Hilbrecht 1，Victoria Dimo
图1：具有标准钝化为离子敏感层的CMOS ISFET，信号转换的扩展门电极和下方的MOSFET，对氢离子（H +）敏感。H +的吸附或释放改变了闸门的电池，这会改变源和排水之间的电流。因此，可以测量与与表面结合的H +离子成正比的电信号变化。与可自定义的特殊过程相比，标准CMOS流程中的ISFET可以开发和制造更具成本效益。，这也面临着几个挑战：首先，作为离子敏感层的标准钝化会引起对最大斜率的敏感性，因为在25°C时NERNST的59 mV/pH值和信号漂移中的59 mV/pH值。此外，ISFET的操作点移动和
粒子群优化的飞机配平分析
在本研究中，首先开发了 F-16 飞机全动力学的详细非线性模型，并用 MATLAB 进行编码。该模型包括重力模型、可变大气参数、表格气动函数、推进模型、非线性控制面驱动模型和六自由度运动方程。然后开发了一种使用上述模型计算所有可能配平值的数值工具。该工具可以计算不同操作点的配平值。在开发的算法中，使用了粒子群优化 (PSO) 方法，这是一种在连续搜索空间上具有高收敛速度的元启发式方法。然后使用开发的模型围绕计算出的配平值进行模拟。模拟结果证实，基于 PSO 的配平算法可以高精度地找到所有配平值。