单元2特殊功能08小时的特殊功能定义;为整体顺序JN(X)的Bessel函数生成函数; Hermite多项式;为隐士多项式生成功能;特殊功能在物理学中的应用。单元-3傅里叶系列10小时周期功能; Euler Fourier公式; Dirichlet条件;半范围傅立叶系列;间隔的变化; Parseval的身份;在物理学中,很少有傅立叶串联振动串,RLC电路和其他一般应用的应用。单元4积分转换12小时的积分变换;拉普拉斯变换;拉普拉斯变换的特性;逆拉环变换;衍生物和积分的拉普拉斯变换;拉普拉斯方程 - 应用于静电场。
减轻车辆重量可提高效率,从而影响运输能耗。燃料中 85% 以上的能量会因传动系统的热效率和机械效率低下而损失 1,而剩余的 12-15% 则用于克服阻碍前进运动的牵引力。2 在这些牵引力中,车辆重量对惯性(加速度)和滚动阻力的影响最大,而空气动力与质量关系不大。虽然质量与惯性和摩擦力之间的具体关系已广为人知,但要计算车辆重量减轻对能源效率的确切影响却很复杂,原因包括车队组合、质量分解(即减轻车身等部件的质量可使用重量更轻的系统,如刹车和悬架)以及车辆设计决策。一些研究已经使用实证技术探索了质量与燃料消耗之间的关系。对 2008 年款车型的整备质量与二氧化碳 (CO 2 ) 排放量(与燃油消耗相关的效率衡量指标)进行线性回归分析表明,车辆重量减轻 10% 与 CO 2 排放量减少 8% 相关。3 将整备质量和燃油消耗数据与车辆性能标准化技术相结合的模型表明,车辆重量减轻 10% 图 8.D.1 车辆轻质材料使用趋势8 轿车的燃油消耗减少 5.6%,轻型卡车的燃油消耗减少 6.3%。4 其他研究使用了更复杂(但仍以经验为基础)的模型。一个详细的基于物理的车辆性能模型,该模型是几个
建筑材料,尤其是用于大型基础设施项目的建筑材料,需要精确的机械性能。传统上,确定这些性能需要大量且耗时的实验测试。机器学习 (ML) 的出现为有效预测这些性能提供了一条新途径。Babatunde Abiodun Salami 等人 (2022)[1] 利用 232 个实验结果应用 ML 模型(例如人工神经网络 (ANN)、基因表达编程 (GEP) 和梯度提升树 (GBT))来预测轻质泡沫混凝土的抗压强度。他们发现 GEP 模型在预测泡沫混凝土的抗压强度方面优于其他模型,并且开发的模型可用于优化混合物设计,从而加速开发过程。
*仪器技术的进步 *生物物理学和系统生物学 *陶瓷材料 *石墨烯材料和技术 *材料化学和可持续化学 *材料和表面的分析和建模方法 *纳米医学方法的诊断和处理方法光电应用 *纳米材料和纳米复合材料 *光子学 *材料科学(其他) *纳米科学和纳米技术 *表面,涂层和胶片 *其他
本课程最适合已获得工程或科学相关领域本科学位的申请人。申请人的先前教育背景不包含所列的先决条件,仍可获得临时入学资格,完成缺失的先决条件后,即可获得正式录取资格。缺失的先决条件可在约翰霍普金斯大学或其他地区认可的机构完成。被录取的学生通常在本科学习的后半段获得了至少 3.0 的平均绩点(4.0 分制)(B 或以上)。必须提交所有大学学习的成绩单。专业成就可通过简历和申请人工作单位的推荐信包含在申请中,但此信息是可选的。在审查申请时,将考虑申请人的学术和专业背景(如果已提交)。
1. 能够运用工程、科学和数学原理来识别、制定和解决复杂的工程问题。 2. 能够运用工程设计来提供满足特定需求的解决方案,同时考虑公共卫生、安全和福利以及全球、文化、社会、环境和经济因素。 3. 能够与各种受众进行有效沟通。 4. 能够认识到工程情况下的道德和职业责任并做出明智判断,必须考虑工程解决方案在全球、经济、环境和社会背景下的影响。 5. 能够在团队中有效运作,团队成员共同发挥领导力,营造协作和包容的环境,设立目标,规划任务并实现目标。 6. 能够开发和开展适当的实验,分析和解释数据,并运用工程判断得出结论。
讲座教程实验室小组工作外部在线项目分配私人研究40 20 40 20 40 100教育目标该模块旨在发展和建立基于工程系统设计的材料科学的基本知识。与它们的宏观行为和材料特性有关,研究了不同类别材料的微观和原子结构。该模块将审查这些关系,并授予学习者,并感谢这些结构如何确定材料的应用和制造过程的设计。学习结果对模块的完成结果预计:LO1可以根据其显微镜和原子结构对材料组及其宏观特性进行分类。LO2分析金属和合金的相图,以确定金属和合金LO3的平衡结构研究加工和热处理在确定材料特性中的作用。lo4概述了材料生命周期中环境因素和可持续性的重要性。
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