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World File Search System模型验证
用于评估与空气源热泵集成的热能存储的能量模型：预印本
建筑物的完全脱碳需要用电动设备替换燃烧设备，而空气源热泵 (ASHP) 是一种候选替代方案。然而，技术限制（例如在寒冷天气下运行时效率下降）限制了它们在全球供热市场的采用。在几种提高寒冷气候下运行的 ASHP 效率的选项中，人们考虑使用热能存储 (TES)，因为它可以在寒冷时提供供暖，并将 ASHP 运行转移到天气较暖的时候。它还可以利用分时电价并在必要时支持除霜。然而，对 ASHP-TES 系统的评估仍然有限，因为传统指标无法充分反映其经济和环境效益。在这项工作中，提出了一个 Python 框架来模拟有和没有 TES 的 ASHP。提出了一些指标来分析系统在成本、等效 CO 2 排放量和效率指标方面的性能，以评估和比较替代系统。提供了针对商用热泵获得的实验数据的模型验证，以及使用科罗拉多州丹佛市的应用示例，以突出模型功能。
通过跨学科培训和研究合作增强历史上黑人医学院的数据科学和基因组学能力
模型验证取决于预测数据和实验数据之间的一致性。但是，找到问题的解决方案，这些方程式由许多参数的方程式描述，即使是它们的数量级也不知道，这是一项艰巨的任务。这使得在多维和非线性数据的情况下，曲线拟合非常困难。本文采用混合随机和确定性方法提出了一个基于图形的用户界面程序，该程序可以通过最小化测量数据与根据数学表达式计算的数据之间的差异来轻松且可靠地确定模型参数。该程序已在多个实验室中广泛使用，事实证明，该程序在许多不同领域的模型参数中有效，例如对配体 - 受体结合的药理学研究，人群的昆虫学研究，细菌生长，光合作用，光合作用，毒理学，毒理学，差异扫描热量量表和核能均匀仪，以及核能均匀磁构成和核能。对于面对从多维和非线性数据估算模型参数的问题的研究人员来说，这是一个有效的解决方案，参数尚不清楚。
比较孤立混合微电网实时操作的两个能源管理系统策略
摘要：混合动力系统（太阳能–Diesel -Battery）的传播导致了新的能源管理系统（EMS）策略的开发，以有效地管理与混合微电网有关的所有发电技术。本文提出了两种新型的EMS策略，用于孤立的混合微电网，使用模拟突出了它们的优势和劣势。所提出的策略与迄今为止文献中报道的EMS策略不同，因为前者可以实现混合微电网的实时操作，这始终保证了微电网的正确操作。优先EMS策略通过分配优先顺序来起作用，而最佳EMS策略则基于优化标准，在这种情况下，该标准将其设置为最低边际成本。使用MATLAB/SIMULINK获得了结果，以通过动态微网模型验证和比较提出的策略的有效性，以模拟实时操作的条件。提出和讨论了EMS策略及其个人优势和缺点的差异。结果表明，拟议的EMS策略可以在不同方案下管理系统操作，并帮助电力系统操作员获得微电网的最佳操作方案。
第 24 届年度镜子技术 SBIR/STTR 研讨会
1:00 PM MSFC UVO-FIR 镜系统技术 ISFM 1:00 PM MSFC UVO-FIR ISFM Phil Stahl MSFC 1:00 PM G 释放特性方法比较 Stephen Cheney MSFC 1:10 PM 低温重力下垂 Tomasz Lis MSFC 1:20 PM 定制刚度镜 Chris Hopkins MSFC 1:30 PM ALLVAR 模型验证和结构优化 Jagan Raganathan MSFC 1:40 PM 成本建模：X 射线 Phil Stahl MSFC 1:45 PM 成本建模：正入射的更新和体积模型 Phil Stahl MSFC 1:50 PM 近角散射 1:50 PM 误差预算 Phil Stahl MSFC 2:00 PM NESC 日冕仪近角散射评估 1 Phil Stahl MSFC 2:20 PM 散射光测量支持光学仪器开发 Georgi Georgiev GSFC 下午 2:40 基于物理的近角散射难题 (FRTS) 解决方法 Simon Tsaoussis KostaCLOUD Inc. 下午 3:00 咖啡休息
系统建模在人工智能中的作用
近年来，人工智能 (AI) 取得了长足的进步，改变了医疗保健、金融、能源管理和交通运输等众多行业和应用 [1]。随着人工智能系统变得越来越复杂并融入各个领域，人们越来越需要全面了解其底层流程、机制和交互。系统建模提供了一种强大的方法来表示、分析和优化复杂的人工智能系统 [2]，[3]。系统建模是工程、经济学和社会科学等各个领域的一项重要实践，有助于更好地理解复杂系统的行为并做出预测。人工智能 (AI) 的进步极大地增强了系统建模的实践，为数据分析、模型构建、模型验证、模型细化和模型可视化提供了新技术和工具。人工智能可以帮助分析系统建模中经常涉及的大规模异构数据集，从而提供更准确的模型和预测 [4]。人工智能还可以使用神经网络 [5]、遗传算法 [6] 或贝叶斯网络 [7] 等技术自动构建系统模型，与手动构建模型相比，可以节省时间和精力。此外，人工智能还可以使用交叉验证 [8]、引导 [9] 或对抗性示例 [10] 等技术帮助验证系统模型，确保
感应地面定居点
这项研究提出了一种人工智能方法，以考虑多因素之间的相互作用，例如地质条件，施工参数，结构序列以及灌浆体积和时间安排，以预测盾牌隧道过程中的地面沉降。人工智能方法采用了混合神经网络模型，该模型将差异进化算法纳入人工神经网络（ANN）。差分进化算法用于确定ANN的优化结构和超占主米。然后采用自适应力矩估计（ADAM）方法来促进ANN的训练过程。在亚当的强度上，进化算法将进一步增强，以处理大量ANN候选者而不消耗大量计算资源。所提出的混合模型应用于广州地铁线路的盾牌隧道期间的地面定居点的现场案例9。地质条件和屏蔽操作参数首先是通过特征表演策略来表征和量化的，然后是模型的输入。结果使用所提出的混合模型验证预测的准确性。此外，通过部分导数敏感性分析方法，可以确定对地面沉降影响很大的屏蔽操作参数，该方法可以为屏蔽操作提供指导。
用碳捕获，运输和存储的烹饪入口区域低碳发电
建议引用Paskvan，F.，McGuire，T.，Strege，J.，Hobbs，R.，Stevenson，K，Cook Inlet地区低碳发电，碳捕获，运输和存储可行性研究，UAF-INE，EERC PCOR，EERC PCOR，2月28日，2024年2月28日。EERC免责声明法律通知本研究报告由北达科他大学的机构EERC编写，作为美国能源部（DOE）和北达科他州工业委员会（NDIC）赞助的工作帐户。 由于工作的研究性质，EERC和他们的任何雇员都没有对任何信息，设备，产品或流程的准确性，完整性或有用性承担任何法律责任或责任，或承担任何法律责任或责任，或者披露或代表其使用将不会侵犯私有私有权利。 在此引用以商业名称，商标，制造商或其他方式参考任何特定的商业产品，流程或服务，或者不一定构成或暗示EERC的认可或建议。 经济结果是由UAF在EERC的指导下开发的。 在合理的EERC模型验证关键发现的情况下，EERC并不能保证此处报告的任何经济发现的准确性。 承认该材料是基于DOE国家能源技术实验室支持的工作。EERC免责声明法律通知本研究报告由北达科他大学的机构EERC编写，作为美国能源部（DOE）和北达科他州工业委员会（NDIC）赞助的工作帐户。由于工作的研究性质，EERC和他们的任何雇员都没有对任何信息，设备，产品或流程的准确性，完整性或有用性承担任何法律责任或责任，或承担任何法律责任或责任，或者披露或代表其使用将不会侵犯私有私有权利。在此引用以商业名称，商标，制造商或其他方式参考任何特定的商业产品，流程或服务，或者不一定构成或暗示EERC的认可或建议。经济结果是由UAF在EERC的指导下开发的。在合理的EERC模型验证关键发现的情况下，EERC并不能保证此处报告的任何经济发现的准确性。承认该材料是基于DOE国家能源技术实验室支持的工作。de-fe0031838和NDIC，合同编号。FY20-XCI-226和G-050-96。doe免责声明本报告是作为美国政府机构赞助的工作的帐户。美国政府，其任何机构，或其任何雇员均未对任何信息，设备，产品或流程的准确性，完整性或有用性承担任何法律责任或责任，或者承担任何法律责任或责任，或者表示其使用将不会侵犯其使用。在此引用以商业名称，商标，制造商或其他方式参考任何特定的商业产品，流程或服务。本文所表达的作者的观点和观点不一定陈述或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
地热网络的有效年度绩效模型，用于改进系统设计，操作和控制：预印本
本文介绍了一种新开发的降级模型，该模型捕获了网络中的能源流量，包括商业和住宅用户的电气使用情况，以一年的时间为小时。该模型包括建筑物负载，热泵，钻孔场和辅助热/凉爽输入，均与环境温度的热环模型相连。在模型中，钻孔场，循环泵和辅助系统的操作控制可能是可能的。对于给定系统，该模型可以输出每个组件，热环和集体系统的完整状态参数，例如随时间的流速，平均热环温度随时间和总电量使用。该模型还可用于优化系统控制，以最大程度地提高系统效率或最大程度地减少系统运营成本。例如，对示例系统的钻孔控制器进行了一次初步评估，表明，与连续操作模式相比，具有钻孔场的ON/OFF操作的控制器可将年度用法减少33％。因此，该模型可以帮助优化给定系统的操作，以从地热网络安装中获得最大的价值。未来的工作将考虑该模型对演示项目的应用，包括针对操作数据和系统操作优化的模型验证。
低压电容耦合等离子体细胞内粒子建模
电容耦合等离子体 (CCP) 广泛用于半导体工业中的薄膜蚀刻和沉积。在许多应用中，CCP 在低压（平均自由程与间隙相当）下运行，其中动力学现象主导等离子体行为。尽管流体和混合等离子体模型是业内用于等离子体系统设计的主要建模工具，但分析这些低压 CCP 需要动力学技术。粒子在单元 (PIC) 是动力学等离子体建模最具吸引力的选择之一，因为它简单且准确。然而，PIC 模拟速度可能很慢，而且 PIC 可以解决的问题范围有限。本演讲概述了我们应用材料团队近年来进行的一些 PIC 建模。我们首先描述我们的 PIC 建模代码，特别是使 PIC 模拟更快以及在二维圆柱几何中实用的方面。接下来将讨论 He、Ar 和 O 2 等离子体的几项 1D PIC 研究，重点是模型验证和确认。演讲的最后一部分涉及几种电容等离子体的 2D 建模。这些 2D 建模研究检查了低压 CCP 中的传输、低频偏置电压波形对双频 CCP 中等离子体均匀性的影响以及电容耦合空心阴极放电。
James C. Kirsch博士 21-19.pdf 20181206-TP525-3-8-MULTI-DOMAIN-COMBINE-BOMBINED-ARMS- ... LTG Robert A. Rasch，Jr。 afc-concept-for-command-and-control-2028-pursuing- ... 陆军助理秘书的办公室 陆军助理秘书的办公室 第三个偏移策略 AFC-PAM-71-20-7-AFC保护概念 - 美国陆军总部支持局（HSA） CMF 13进程图 CMF 13进程图 职业计划34 1目录第1章公共事务（职业管理... 现场炮兵（CMF 13）职业发展计划 助理秘书办公室 统一网络计划 陆军助理秘书的办公室
James Kirsch博士于2019年7月被任命为高级执行局，他担任软件，仿真，系统工程和集成（S3I）董事（S3I）的主管，在航空和导弹中心，战斗能力开发司令部。他领导了1,000多名政府和6000名承包商的劳动力，该劳动力为研究，探索性和高级开发而行使最终的杀伤力分析，建模和模拟技术，原型，空气动力学，系统工程和矩阵技术支持对陆军航空和导弹武器系统的技术支持。此外，该局为众多陆军机构提供了生命周期软件工程，包括PEO导弹和太空，PEO航空，太空和导弹防御司令部等。Kirsch博士确保S3I董事会为军队和其他系统集成，原型开发和集成，循环模拟，系统绩效分析，统计数据和错误分析，系统模拟，系统模拟，模拟理论和技术分析，数学模型验证和实时时间和实时时间和实时时间和实时时间和实时时间和实时时间和实时时间，为陆军和其他系统提供了较高的技术专业知识。基尔希博士指导执行超过$ 1.6B的陆军和联合服务资金，以确保当前和未来的力量航空和导弹系统的准备。