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World File Search System模态分析
力学 - 科学院院刊
摘要。本文提出了一种简单有效的方法来识别和量化直齿轮齿根裂纹的存在。在本文的第一部分中，通过使用 SolidWorks 的有限元模拟对问题进行了数值分析。计算出的齿面内弯曲刚度和固有频率随着裂纹长度的增加而显着降低，而变形则呈现相反的趋势。通过为此目的开发的方便而简单的试验台对数值结果进行了实验验证。从模态分析测试中获得的实验结果证实了先前获得的数值结果。这些参数在极坐标图上的图形表示显示同心圆，从一个齿到另一个齿没有特定的符号。然而，当牙根附近出现裂纹时，这些圆形图案在有缺陷的牙齿附近会变形，这提供了一种快速简便的视觉检查来检测裂纹并量化其程度。
运动学 SAMI：一种用于非线性模态识别的新型实时多传感器数据同化策略
摘要。在许多工程应用中，结构的振动分析需要设置大量传感器。这些研究大多在后处理中进行，并基于线性模态分析。然而，许多研究的设备强调模态参数取决于振动水平非线性，并使用加速度计等传感器来修改设备的动态特性。这项工作提出了一种基于实时识别非线性参数（固有频率和阻尼）的模态测试的重大发展，这些参数以线性模态为基础进行跟踪。这种方法称为运动学-SAMI（用于多传感器同化模态识别），首先在已知非线性的数值情况下进行评估，其次在具有非接触式测量技术（高速高分辨率摄像机）的经典悬臂梁框架中进行评估。最后，讨论了该方法的效率和局限性。
TechBio：英国引领创新前沿
Endpoints 2024 年十大生物技术公司中有三家在其简洁的十字描述中提到了 AI，这证明了这种方法的有效性。生物科学公司考虑 AI 如何做出贡献已不再是可有可无的事情；数据科学对许多新业务越来越重要。从 Molten 的综合基金内部来看，很明显这种转变正在所有行业发生。然而，纵向患者和生物数据的数量、多样性和敏感性带来了独特的挑战，需要技能和工具的融合。例如，大规模生成和整理生物数据、多模态分析和生物验证（湿实验室和转化）仍然是瓶颈。我很高兴看到新兴的发展和工具能够解决这些瓶颈，以及大规模的私人、公共和合作努力，以在生物学和化学的各个方面创建基础模型。
落地多模态交互
智能及相关学科。我们的研究涉及语言、逻辑和认知界面上“扎根表征”介导的人类行为多模态意义建构的理论、方法和应用理解 [ 1 ]。在这里，通过将知识表示和推理与视觉计算相结合的系统神经符号机制，声明性地介导扎根推理以实现协作自主具有特殊意义。预期的功能目的涵盖各种操作需求，例如可解释的多模态常识理解、用于通信和总结的多模态生成/合成、多模态解释引导的决策支持、多模态行为适应和自主以及多模态分析可视化。为实现这些操作需求而开发的方法和工具也必须与领域无关，并且它们既能满足在线/实时操作，也能满足不同应用场景中的事后操作（例如，参考 [ 2 ] 中在线神经符号绑架应用于自动驾驶领域的案例）。
使用蜂窝结构和显式动态分析对电动汽车电池组的崩溃性评估
摘要。电池组系统对于在任何碰撞期间保护电池单位至关重要。通过合并蜂窝结构，可以改善电池组的撞车道。当前研究的目的是使用ANSYS显式动态分析评估电池包围的结构特征。进行模态分析以确定固有频率，模式形状和峰位移值。电池组的CAD模型是在CREO参数设计软件中开发的。使用蜂窝结构可以减少对电池单元的影响的影响。碰撞时，蜂窝结构将吸收最大的崩溃影响，并可以使电池单位单元不受重大伤害。带有蜂窝结构的电池组的固有频率具有较高的第一，2和3 RD固有频率。在撞击时，没有任何蜂窝结构，电池单元的内部能量为1021.8MJ，而蜂窝状晶格结构为0.80376mj。结果表明，随着蜂窝结构的融合，通过晶格结构的结合，细胞的内部能量大大减少。
穆罕默德·哈蒂菲·本·曼索尔 - ftkma ump
智能主动力控制应用于精密机器 MH Mansor，MH Ramli，M Ishak 全国机械工程研究和研究生会议...... 铣床静态模态分析的实验研究 N Jamil，AR Yusoff，MH Mansor 先进材料研究 903，123-128 铣床静态模态测试的响应预测 N Jamil，AR Yusoff，MH Mansor 应用力学与材料 606，131-135 电磁能量收集器的参数研究 MF Hassan，AR Yusoff，MH Mansor，MTC Kar 应用力学与材料 471，113-118 铣刀几何形状的多目标优化以抑制颤动并提高生产率 AR Yusoff，MF Hassan，MH Mansor 先进材料研究 445，21-26 使用 MIG 焊接对不同厚度的异种板材金属进行模态分析 MM Hatifi、MH Firdaus 和 AY Razlan DOI：http://dx.doi.org/10.15282/ijame.9.2013.21.0143
人工智能促进健康公平和多样性 (AIHED)
Ashiwel Undieh，团队领导；医学和表观基因组学数据 Victoria Frye，核心 A 领导 健康的社会决定因素；电子健康记录（EHR） Jie Wei，核心 B 领导 人工智能软件应用；医学计算 N. Madamopoulos，核心 C 领导 硬件设备开发；光子传感器 Karen Hubbard，核心 D 领导 社区联系；社区参与式研究 Ahu Aydogan 健康的环境决定因素（EDOH）；空气质量与健康 Akira Kawaguchi 人工智能软件应用；增强现实 Bingmei Fu 人工智能图像处理；人工智能辅助疾病诊断 Bruce Kim 微电子；可穿戴传感器 Kevin Foster 人工智能部署的经济决定因素；成本效益分析 Noel Manyindo 健康的社会决定因素；社区联系 Reza Khanbilvardi EDOH；环境监测数据采集 Sang-Woo Seo 硬件开发；物理传感器和执行器 Zhigang Zhu 数据工程；多模态分析
大跨度输电塔气动弹性模型风洞试验
摘要：采用有限元法对某大跨度输电塔进行模态分析，并采用离散刚度法建立其气动弹性模型进行风洞试验。利用视觉位移测量仪和加速度计分别测量气动弹性模型的位移和加速度，并采用有限元计算计算塔的风致响应，与风洞试验结果进行对比。计算了阵风响应因子，并与规范和其他研究的结果进行了比较。结果表明：视觉位移仪能够很好地记录风洞中模型塔的振动；塔的加速度以一阶共振响应为主，位移以背景响应为主；纵向和横向的位移和加速度相近，表明侧风和顺风向响应大小相同。考虑雷诺数修正后试验得到的塔顶位移与数值模拟结果基本一致，风洞试验得到的塔顶阵风响应因子小于规范计算值，与有限元计算值接近。