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球床的能量和火用分析...
在目前的研究中，我们开发了一种球床热能存储 (PBTES) 系统来利用发动机废气产生的废能。开发的 PBTES 与电力测功机耦合的固定式柴油发动机集成在一起，用于实验研究。比较了集成和未集成 PBTES 系统的发动机性能。在各种负载条件下，在充电过程中，60-75% 的能量可以存储在制造的系统中。研究发现，考虑到充电过程，使用该存储系统可以节省近 11-15% 的发动机燃料能量。PBTES 的热回收/排放表明可以节省 6-8.5% 的燃料一次能源。系统组合（发动机 + PBTES）效率在不同负载条件下变化范围为 11-38%。当施加 3 kW 负载时，可获得最高的能量节省，为 3.32%。开发的系统可轻松用于家庭或工业用途的空间加热或热流体需求。关键词：热能储存系统，球床，废热回收，
磁性微球的综合评论。
摘要 在制药业发展的前沿领域，磁性微球既具有可生物降解的聚合物，又具有磁性，彻底改变了药物控制输送的范式。这些微球超越了传统的载体角色，成为快速释放治疗剂的高效工具，在癌症治疗中尤其关键。本综述深入探讨了其原理、优势和制备方法的复杂细节，强调了它们对药物输送的变革性影响。通过精确的空间和时间控制，磁性微球不仅可以提高治疗反应，还可以减少副作用，使其成为制药科学中靶向药物输送的突破性创新。关键词：磁性微球、控制药物输送、可生物降解的聚合物、癌症治疗、靶向药物输送、制药创新。I. 介绍
球虫 - 动物福利联盟
彻底清洁和消毒污染区域很重要，以减少向其他猫传播的风险。可以使用稀释的漂白剂（1份漂白剂到32种水）或合适的商业消毒剂（例如F10）来杀死环境中的寄生虫。球虫病如何治疗？可以用兽医规定的抗寄生虫药物治疗。在严重的情况下，可能需要住院和支持护理。重要的是要认真对待猫中的胃肠道问题的任何症状，并立即寻求兽医护理。通过迅速治疗，几乎所有的猫和小猫都伴有球虫病完全恢复。规定的药物和治疗可能在兽医诊所之间略有不同。
包装稻球的微生物质量
这是香港特别行政区政府食品和环境卫生部食品安全中心的出版物。在任何情况下，除非从食品安全中心获得书面许可，否则在任何情况下都不应部分或全部或与其他出版物或研究工作一起复制，审查或摘要。如果使用本出版物的其他部分，则需要确认。
脑积水水弹性模型中旋转流的数值模拟
I. 简介 许多研究人员已经基于多孔弹性构建了脑积水的计算理论。此类模型将有助于更好地理解问题，从而提供更好的治疗方法。此类模型还忽略了分流术的间歇性影响，而分流术是治疗脑积水最常用的方法。我们使用弹性和流体力学来创建人脑和脑室系统的数学模型。我们的模型通过考虑跨导水管的流动并包括边界约束来扩展以前的工作。这将为疾病的边界和改善创建一个定量模型。我们开发并解决了该模型的控制方程和边界条件以及有意义的临床发现。我们的模型通过将导水管流与边界约束结合起来，扩展了早期对脑积水的研究。脑脊液沿着脊髓周围的蛛网膜下腔向下流动，然后进入颅脑蛛网膜下腔，然而，物理定律很难解释这种流动是如何持续的。采用体内刺激的数学方法来研究脉动血液、脑和脑脊液的动态相互作用 1 。本文介绍的模拟是为患有脑脊液生理病理疾病脑积水的个体生成的 2 。研究特发性脑积水化学浓度不对称循环的后脑室通透性 3 。使用基本的几何模型，当前的研究提出了一种全新的脑积水多物理扩散过程方法，并作为更复杂的几何模拟的标准 4 。研究了脑脊液在心血管和蛛网膜下腔的循环以及脑脊液渗入多孔脑实质的问题。开发了复杂大脑几何形状的边界条件 5 。将标准受试者的研究信息与代表颅内动力学的实际计算模型进行了比较。该模型利用特定于受试者的磁共振 (MR) 图像和物理边界条件作为输入，可重现脉动的脑脊液循环并模拟颅内压力和流速 6 。该数值模型用于探索横截面几何形状和脊髓运动如何影响非稳定速度、剪应力和压力梯度场 7 。该系统分为五个子模型：动脉系统血液、静脉系统血液、心室脑脊液、颅内蛛网膜下腔和脊髓出血腔。阻力和顺应性将这些子模型连接起来。构建的模型用于模拟七个健康个体中发现的关键功能特征，例如动脉、静脉和脑脊液流量分布（幅度和相移） 8 。此前，利用时间分辨三维磁共振速度映射研究人体血管系统中健康和异常的血流模式。利用这种方法研究了 40 名健康志愿者 9 的脑室系统中脑脊液流量的时间和空间变化。这些颗粒中的脑脊液和血液之间的屏障很小，使脑脊液能够流入循环并被吸收。与脑脊液的产生相反，消耗是压力-
对高速旋翼空气力学的基本理解......
1.1 复合直升机的示例.......................................................................................................................................................3 1.2 倾转旋翼飞机的示例.......................................................................................................................................................3 1.3 前飞对后飞桨叶速度的影响.......................................................................................................................4 1.4 同轴反向旋转旋翼能够在前飞期间保持每个旋翼的升力不对称，每个旋翼的力矩相互抵消。通过消除后飞桨叶升力来平衡旋翼力矩的需要，可以缓解后飞桨叶失速，就像单旋翼飞行器一样（左图）[5]。................................................................ ..................................................................................................................................................................................4 1.5 兰利全尺寸风洞中的 PCA-2 转子试验装置 [11]。...9 1.6 采用悬臂转子配置的 Meyer 和 Falabella 风洞试验装置 [12]。......................................................................................................................................................................10 1.7 叶片表面压力端口的展向和弦向位置 [12]。11 1.8 零铰链偏移转子的轮毂组件，显示来自叶片的压力管连接到轮毂内的压力拾音器 [12]。 12 1.9 1965 年詹金斯在兰利全尺寸风洞中的试验装置 [13]。 14 1.10 高进速比时转子推力和 H 力系数与总距（A0）的关系，显示总距推力反转 [13]。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 1.13 在增加前进比的情况下，在盘面载荷恒定的情况下测得的有效旋翼升阻比 [16]。 . . . . . . . . . . . . . 21 1.14 升力对总距比和前进比的敏感度变化 [16]。 . . . . . 22 1.15 在 NASA 艾姆斯研究中心 40 x 80 英尺 NFAC 风洞中监测 UH-60A 空气载荷旋翼 [17]。 . . . . . . . . . . . . . . 24 1.16 压力传感器在仪表旋翼叶片上的分布 [17] 24 1.17 UH-60A 减速旋翼风洞试验中明显的集体推力反向趋势 [18]。 . ...
Raven SAR 旋翼机先进旋翼控制概念
5.1.3 – 坚固性 ................................................................................................................................................................................................ 17
BB4 AF - 多旋翼无人机解决方案 - CHCNAV
BB4 A F是两大行业领军企业联合打造的高端无人机系统。其科学的设计和高度集成的生产技术来自全球领先的高效地理空间测量技术制造商CHCNAV，其全自动飞行控制系统则来自商用无人机制造的先驱DJI。
6 自由度多旋翼飞行器的建模与控制：Air-Ball by ...
我要感谢我的导师：Markus Wilde 博士、Tiauw Go 博士和 James Brenner 博士，感谢他们在我在佛罗里达理工学院的整个学术生涯中给予我的耐心、指导和支持。如果没有他们的专业知识，这篇论文就不可能完成。我要特别感谢 Wilde 博士，感谢他从大三设计到大四设计一直指导这个项目，并将其变成一个论文项目。这个项目给了我一个成长为工程师的绝佳机会。我还要感谢我的矩阵主管 Jose Nunez 博士，感谢他给一个刚毕业的工程研究生一个机会，并给了我在 NASA KSC 工作的机会。特别感谢我的 NASA 导师：Mike DuPuis 和 Michael Johansen，感谢他们的耐心以及他们在建模和控制方面的丰富知识。当然，我要向 NASA KSC 飞行技术部门的所有人表示感谢。最后，我要感谢我的朋友 James (Jimmy) Byrnes、Andrew Czap、Juliette Bido 和 Charles (Joe) Berry 在本论文的整个过程中给予的支持和投入。我很自豪地说我和他们是同一届的。