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World File Search System数值模型
优化在产品开发早期阶段的应用，使用小型无人机案例研究
摘要。创新产品开发涉及许多工具、方法和途径，以便更快地创造更好的产品并满足客户需求。两种广泛使用的方法是产品生命周期管理 (PLM) 和基于模型的系统工程 (MBSE)。然而，结合方法论 PLM MBSE 的软件工具并不多；可以提到 LMS 系统合成软件，目前正在积极开发中。它用于创建系统模型，其中包括能够描述多物理域中系统行为的功能模型。因此，当产品的系统模型是多学科的时，参数值描述系统的最佳状态并不明显。出于这些原因，在产品开发的早期阶段，应用多学科优化技术和特定工具来计算开发系统的适当参数至关重要。本研究致力于将不同的优化工具（如 pSeven 和 Optimus Noesis）应用于构成小型无人机 (UAV) 数字孪生的数值模型。本文介绍了这项研究的结果，特别是优化问题的公式、详细的数值模型和计算结果。主要思想是，优化不应作为单独数值模型的附加工具，而应将其作为与 PLM 和 MBSE 工具一起应用的强大手段，以确保产品
一种新的简化流体动力学模型，用于数字孪生...
摘要目的 — 本文旨在提出一种新的简化数值模型，该模型基于一个非常紧凑的半经验公式，能够模拟电液伺服阀的流体动力学行为，同时考虑由于阀门几何形状（例如阀芯和套筒之间的流动泄漏）和操作条件（例如可变供应压力或水击）引起的多种影响。 设计/方法/方法 — 所提出的模型通过简化表示来模拟阀门性能，该表示源自基于压力和流量增益的线性化方法，但能够评估边界条件、压力饱和和泄漏评估之间的相互作用。 与其他流体动力学数值模型（详细的基于物理的高精度模型和文献中其他简化模型）相比，对其性能进行了评估。发现 – 尽管由于其简化的公式，所提出的模型仍然存在一些局限性，但它克服了文献中最常见的流体动力学模型的几个典型缺陷，描述了水击和输送压差与阀芯位移的非线性依赖关系。原创性/价值 – 尽管仍然基于简化的公式，降低了计算成本，但所提出的模型引入了一种新的非线性方法，该方法以适当的精度近似压力-流量流体动力学特性
革命性的早期疾病检测：阿曼2型糖尿病筛查的高临界性4D CNN模型
在高强度钢（HSS）梁中使用周期性的基于椭圆形的网络（EBW）开口在近年来越来越受欢迎，这主要是由于高强度重量比和降低地板高度，这是由于允许不同的公用事业服务通过网络开放的原因。但是，这些部分容易受到Web-Post屈曲（WPB）故障模式的影响，因此必须使用准确的设计工具来预测Web-Post屈曲容量。因此，本文旨在通过（EBW）开口（EBW）开口来预测HSS光束中WPB容量的各种机器学习（ML）方法的能力，并评估现有分析设计模型的性能。为此，考虑了S460，S690和S960钢等级，开发和验证了数值模型，目的是进行总共10,764个Web-POST有限元模型。该数据用于训练和验证包括人工神经网络（ANN），支持向量机回归（SVR）和基因表达编程（GEP）的不同ML算法。最后，本文提出了用于WPB电阻预测的新设计模型。结果将详细讨论，并将其与数值模型和现有的分析设计方法进行了比较。基于机器学习预测的提议的设计模型被证明是功能强大，可靠和高效的设计工具，可用于对HSS梁的WPB电阻进行定期（EBW）开口的WPB电阻。
我们的地下水可持续发展计划
实施前瞻性重点：填补数据空白，以支持持续监测和模型改进 • 扩大地下水位和质量监测 • 扩大海水入侵监测网络 • 扩大自愿井计量 • 评估地下水 - 地表水相互作用 • 利益相关者激励计划：回扣 • 增强地下水井数据库：井登记 • 更新盆地数值模型项目以 GSP 开发期间启动的项目为基础，并将尽可能继续争取赠款资金
![arxiv：2402.00059v1 [cs.lg] 2024年1月28日](/simg/g:\will\search\icon\source\d\df4199e81fd68f37b31a66ca712d83262d1423f7.webp)
arxiv：2402.00059v1 [cs.lg] 2024年1月28日
全球大气动力学的公里尺度建模可实现细粒度的天气预测，并降低了灾难性的天气和气候活动的风险。因此，建立公里尺度的全球预测模型是气象域中的持久追求。在过去的几十年中，已经做出了积极的国际努力，以改善数值天气模型的空间分辨率。尽管如此，由于大量消耗了计算资源，开发更高的分辨率数值模型仍然是一个长期的挑战。数据驱动的全球天气预测模型的最新进展利用重新分析数据进行模型培训，并且比数值模型表现出可比甚至更高的预测技能。但是，它们都受到重新分析数据的分辨率的限制，并且无法产生更高分辨率的预测。这项工作介绍了Fangwu-GHR，这是以0.09◦水平分辨率运行的第一个数据驱动的全球天气预测模型。Fengwu-GHR引入了一种新颖的方法，该方法通过从预处理的低分辨率模型中继承了先验知识，为基于ML的高分辨率预测打开了大门。2022年天气预测的后广播表明，风水GHR优于IFS-HRES。此外，对极端事件的施加观测和案例研究的评估支持了风口GHR在高分辨率下的竞争性操作预测技能。
物理气象（C002873）
本课程可以看作是“动力学气象”课程的补充：它涵盖了气象的分支，气象的分支没有由大气中的经典运动方程明确描述。课程的内容如下：（1）研究大气中发生的许多物理现象（例如辐射，云微物理学和沉淀）； （2）对许多动态过程的研究，这些过程的作用很小，以至于大多数NWP模型都无法解决它们（例如对流）。该课程将限制在对各个过程的讨论中，而在“大气建模”课程中将讨论它们在数值模型中的实现。
与相变材料集成的热水储水罐的数值分析
摘要太阳能收集器与潜热热量储能系统（LHTESS）的组合已被用来更有效地利用太阳能，因为该技术可以提供平衡功能以符合供求的可变性，从而减少电力供应挑战。计算流体动力学（CFD）已被证明是用于优化目的的重要数学工具。因此，它可用于验证不同的设计配置。这项研究旨在使用ANSYS/Fluent进行数值模拟，以研究与热太阳能收集器集成的相变材料（PCM）存储系统的热行为，并将其与文献综述的实验数据进行了比较，目的是研究对存储介质材料的适当选择。数值仿真结果与实验结果之间的良好对应关系验证了拟议的数值模型，以置信度使用，以评估不同配置中太阳能收集器的性能。所评估的配置包括不同类型的相变材料和NEPCM（Popaffin Wax，RT64HC，Beeswax，Rt64Hc，rt64hc，占Cu的1 wt。beeswax，beeswax，占GNP的0.15 wt。％）。进行了时间步骤灵敏度分析，并获得的结果表明，数值模型不取决于时间。从获得0.15 wt的蜂蜡获得的结果中，水的最高峰值是水的平均温度的最高峰，但是PCMS的整合在热增加方面并不带来重大好处，以补偿与这些材料相关的最高成本。关键字：太阳能热水器，热量存储，相变材料（PCM），潜热存储，计算流体动力学（CFD），热性能。
2022 第三届电力、能源与电气工程国际会议 (PEEE 2022) 2022 年 11 月 18-20 日 主动相变需求响应
通过在建筑供暖系统中结合使用热泵 (HP) 和局部热能存储 (TES) 设备，可以发现转变电力消耗以适应随机可再生电力发电的巨大潜力。本文模拟了耦合有源相变材料 (PCM) TES 设备和 HP 的建筑供暖系统，以表征其在需求响应 (DR) 应用中的潜力。开发了用于 PCM TES 的控制导向数值模型，并集成了先前验证过的建筑、HP 和热水散热器数值模型，以模拟耦合建筑供暖系统的动态。设计了一种基于遗传算法 (GA) 的控制策略，以根据随时间变化的电价信号优化建筑供暖能耗和运营成本。开发的控制策略已成功实施，利用 PCM 的 TES 能力和建筑物的热惯性，将 HP 的电负荷智能地转移到低价时段，同时满足指定的室内舒适度要求。与使用显热 TES 的参考案例相比，使用主动 PCM TES 可分别节省 40% 和 30% 以上的成本和减少 30% 的消耗。模拟结果表明，与显热 TES 相比，在负载转移灵活性、能源成本和消耗方面，使用主动 PCM TES 为建筑供暖系统中的 DR 应用提供了显着优势。© 2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
1918 年 10 月 11 日莫纳海峡海啸
摘要——波多黎各岛海岸最近一次观测到的海啸发生在 1918 年 10 月 11 日，当时莫纳海峡发生了 7.2 级地震。这场地震引发的海啸主要影响了该岛的西北部海岸。海啸后调查的上升值表明海浪高达 6 米。关于海啸源头的争议导致了几种数值模拟，其中断层破裂或海底滑坡是海啸的最可能原因。在这里，我们跟进了以前对地震引发的波多黎各西海岸海底滑坡海啸的模拟。我们以前研究的改进包括：（1）更高分辨率的水深测量；（2）专门为海啸开发的 3D-2D 耦合数值模型； (3) 使用具有双向嵌套功能的非静水力学数值模型 NEOWAVE (非静水力学海洋波演变)；(4) 进行综合能量分析以确定海啸波完全发展的时间。三维 Navier-Stokes 模型海啸解采用 Navier-Stokes 算法，具有两种流体（水和滑坡）的多个界面，用于确定海底滑坡产生的初始波浪特性。使用 NEOWAVE 使我们能够解决沿海淹没、波浪传播和详细的爬高问题。我们的研究结果与以前的研究一致，其中海底滑坡被认为是海啸的最可能来源，并且水深测量分辨率的提高使沿海地区被淹没的情况与海啸后调查的值相吻合。我们独特的能量分析表明，大部分波浪能被隔离在波浪生成区域，特别是在滑坡附近的深度，并且一旦初始波浪从生成区域传播，其能量就会开始稳定。
在过去30年中，解码市场制度的机器学习洞察力对美国资产绩效的洞察力
为了捕获市场动态的复杂性，市场制度分析通常将定性和定量框架结合在一起。定性方法，例如专家判断和叙事分析，可以解释经济周期，政策转变和情感趋势，从而发现了数值模型以外的细微差别。定量方法应用统计技术，机器学习和数据驱动的见解来检测波动率，流动性和市场行为的转变。尽管两种方法都很有价值，但此分析仅使用针对美国市场的目标收益和不确定性指标，仅着眼于定量的基于机器学习的方法。为了确保我们的发现的鲁棒性，我们按照下面的方法进行了严格的检查。