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World File Search System测试设置
一组Li
在这项研究中，研究了电动汽车的机上充电器，并提出并模拟了双向板载充电器的设计。充电器的目标将在未来建立，以在乌普萨拉大学的测试设置中使用。充电器由两个阶段组成：功率因数校正（PFC）转换器，该转换器将AC电压和电流从网格侧转换为DC，同时保持统一功率因数，而双向降压转换器，该转换器调节电池的充电电流和放电电流。该模型是使用MATLAB/SIMULINK构建的，并且使用D-Q同步参考框架来实现PFC转换器的电流控制器，而双向降压电流控制器是使用DC脉冲宽度调制构建的。使用MATLAB单输入和单个输出工具（Sisotool）调整比例和积分增益。研究了转换器的拓扑，结构和相应的数学模型，并对充电器进行了模拟并测试充电模式。在所有操作模式下，监视电池电压，电流和状态，以评估降压控制器的性能，并通过测量AC侧的电流和电压来测试PFC控制器和过滤器的功能。在各种电池电压和电流组中映射充电和放电效率，以确定充电器在不同操作条件下的性能。充电器在充电和放电模式和建议的未来工作中表现出了出色的性能，以提高双向充电系统的效率和性能。
用于粒子加速器应用的金属添加剂制造
金属添加剂制造技术正在迅速成为最苛刻的工业应用的先进技术投资组合中不可或缺的一部分。这些过程能够通过以逐层的方式沉积组成材料来制造具有近网状形状质量的三维组件。这种制造方法比常规制造方法具有许多优势，包括增强的设计灵活性，减少生产成本和交货时间，快速原型制作以及修复受损零件的可能性。近年来，对具有改善性能特征的新型加速器组件的需求不断增长，整合了诸如漂移管和内部冷却通道之类的结构，这促使了粒子加速器领域中添加剂制造的探索。播放频率组件，光束截距设备和真空系统已使用各种金属材料和添加剂制造技术进行了原型，证明了与初步测试中常规制造的对应物相当的性能水平。然而，在典型的加速器应用程序典型条件下，没有既定的资格协议以及添加性生产零件的不确定可靠性对将添加剂制造过程整合到这些组件的制造实践中构成了重大挑战。本文对粒子加速器中金属添加剂制造的记录应用进行了全面审查，突出了未来改进的收益，挑战和机会。还讨论了用于评估涉及超高真空和强烈电磁场的应用中的添加性制造组件的主要要求和可用的测试设置。
提高电动汽车能量密度的全新三合一方法...
图 2a：极耳冷却测试设置（左）和热成像结果（右）。除了热成像测试外，伦敦帝国理工学院还研究了极耳冷却性能，其研究得出结论，极耳冷却可延长软包电池的使用寿命。虽然这项研究还提出，与不进行任何电池修改的底部冷却相比，极耳冷却并不是最佳的冷却解决方案，但已经进行了模拟并证明，与表面冷却相比，改变极耳部分和集电器厚度可以实现类似或更好的冷却性能。塞拉尼斯公司先进移动卓越中心的工程师与法国 CEA 研究所的热管理模拟部门合作，进行了一项全面的数值研究，旨在实现极耳冷却电池和底部冷却电池的类似冷却行为。底部冷却是当今软包电池的参考，在最新的车辆中可以看到，这些车辆实现了市场上最快的充电速度，例如保时捷 Taycan 或现代 E-GMP 汽车。图 3a 中的图表表示底部冷却电池在 2C 恒定速率下充满电时的参考情况的温升。电池为袋装形式，长 350 毫米，厚 10 毫米，高 100 毫米。边界条件是充电开始时温度为 25°C，电池除极耳所在位置外所有表面均无对流，热管理系统确保温度恒定
1.3 决策过程遵循的程序。
技术决策过程：基于计划考虑的技术决策是通过严格审查过程做出的。技术决策通常与技术选择、设计优化、航天器和运载火箭的配置、组件选择、测试设置和测试方法、系统/子系统规范、接口机制、任务参数等有关。航天部开展的活动主要是面向项目的。项目层面的决策通过三个主要机制做出，即项目执行决策、项目管理决策和项目审查。每个计划项目都指定一名项目主任，即项目的首席执行官。他由一组副项目主任协助，这些副项目主任负责提供项目所需的各种子系统和项目管理办公室。日常技术决策由副项目主任在适当的审查和协商后做出，必要时由项目主任批准。项目管理办公室通过所需的数据和分析支持来支持决策过程。在卫星、运载火箭和空间应用领域开展的所有计划项目/方案都采用两级项目管理结构，即项目/计划管理委员会 (PMC) 和项目管理委员会 (PMB)，以密切监测和全面审查涵盖技术、管理、成本和进度方面的进展。系统级别的所有技术管理决策均由 PMB 和 PMC 做出。在项目生命周期的各个阶段（例如初步设计审查、详细设计审查、关键设计审查和装运前审查），根据每个项目的指定进度里程碑组织系统审查，以评估项目的技术进展，解决接口问题并确保符合项目目标。还邀请来自其他机构/组织的外部专家参加审查会议。所有这些审查都遵循广泛的文档和
铝的应力损伤和火灾后响应...
我要感谢我的导师、小组成员和委员会成员对我完成这项工作的大力支持。如果没有导师的指导、小组伙伴和朋友的帮助以及家人的支持，我不可能完成我的博士论文。我要向我的主要导师 Case 博士表示最深切的谢意。感谢您在这项工作期间为我提供宝贵的建议。我非常感谢您对我研究中所有问题的耐心和指导。作为导师，您不仅帮助我提高实验技能和加深我对铝研究的理解，还帮助我扩展了我在材料科学和有限元分析方面的背景。您面对困难和解决问题的积极态度和智慧也将使我受益匪浅。我也非常感谢我的共同导师 Lattimer 博士。感谢您将我带入热机械材料响应领域。您在热分析方面的丰富经验为我在实验设计和微观结构分析方面提供了有效的指导。作为一名工程师，您的专业严谨性在我整个研究生学习期间给我留下了深刻的印象，并将帮助我在未来成长为一名合格的工程师。Patrick，感谢您这些年来成为我最有帮助的同事和朋友；您为我的研究提供了许多宝贵的建议。我非常感谢您帮助我如何使用所有实验设备，并在我遇到问题时及时为我提供建议。您对追求知识和解决问题的执着也给我留下了深刻的印象并激励我做得更好。最后，我要感谢 Jessica、Nathan 和 Christian 对我的初始测试设置、DIC 测试系统和有限元模型的帮助。我还要感谢 Ben、Bilel 和 Roozbeh，你们珍贵的友谊对我来说是无可替代的。与你们一起工作给我的研究生学习带来了非常愉快的经历。
通过可穿戴设备进行姿势和步态评估
摘要：在医学和体育科学中，姿势评估是步态和姿势矫正的重要组成部分。目前有多种用于量化姿势系统效率和确定姿势稳定性的仪器，这些仪器被认为是最先进的。然而，这些系统在可访问性、经济成本、尺寸、侵入性、可用性和耗时设置方面存在许多限制。为了缓解这些限制，本项目旨在验证如何组装和使用可穿戴设备为人类受试者提供反馈，以改善步态和姿势，这可以应用于运动表现或运动障碍康复（来自神经退行性疾病、衰老或受伤）。该项目分为三个部分：第一部分提供实验方案，用于研究基于最先进仪器的动作预期和控制姿势和步态的相关过程。第二部分为这些措施提供了一种生物反馈策略，涉及低成本可穿戴系统的设计。最后，第三部分提供生物反馈的算法处理，以根据表现条件（包括个体差异）定制反馈。在这里，我们提供了一个详细的实验设计，通过一个联合架构来区分重要的姿势指标，该架构集成了最先进的姿势和步态控制仪器以及基于低成本设备和可免费访问的机器学习技术的数据收集和分析框架。对 12 名受试者的初步结果表明，所提出的方法准确识别了定义的运动任务的阶段（即旋转、就位、APA、放下和恢复），总体 F1 分数分别为 89.6% 和 92.4%，涉及受试者独立和受试者依赖的测试设置。
使用 X 射线成像评估电子产品的故障机制
我要感谢我的导师 Pertti Silventoinen 教授，让我在攻读博士期间一路顺风顺水，无需担心官僚主义障碍。我感谢这篇博士论文的审阅者和反对者 Rajan Ambat 教授和 Bálint Medgyes 博士，感谢他们花费宝贵的时间阅读和评论我的论文。此外，我还要感谢我的 ABB 导师 Kari Maula 博士在我的整个学习过程中提供的专业指导。我要感谢我的部门经理 Vesa Tiihonen 先生和我的团队经理 Jonas Strandell 先生，他们提供了一个可以轻松专注于研究的工作环境。我还要感谢系统驱动产品工程和质量部门的每一位同事，特别是 Joonas Leppänen 先生，感谢他分享了 IGBT 环境测试方面的知识和科学意见。我非常感谢 Drives Product、Quality and Reliability Laboratory 的同事们对我的支持、建议和帮助，尤其是 Joni Jormanainen 先生、Aleksi Vulli 先生、Natalia Kanko 女士和 Samu Kaius Järvinen 先生。你们花费了大量时间与我一起进行研究和撰写文章。此外，还要非常感谢 Mika Kiviniemi 先生处理构建和实施我们的测试设置和研究方法所需的所有订单。特别感谢 LUT 的 Olosuhdetestauskontti 团队，尤其是 Tommi Kärkkäinen 博士，感谢你们在我攻读 LUT 博士学位期间给予的大力支持。我还要向 Hanna Niemelä 博士表示最深切的谢意，她帮助我改进了这篇论文的语言。我要感谢我的父母 Kjell 和 Sari，感谢他们在我的一生中给予我的所有积极支持。最后，我的妻子蒂亚和儿子埃米尔，感谢你们多年来在我学习和职业生涯中给予我的爱、支持和鼓励。
社会参与和发展痴呆症的风险
在实验中，适当记录成像参数为元数据对于确保以有意义的方式进行下流分析至关重要。15至关重要的是，实验中的图像以相似的方式获取并且具有广泛的相似属性，以使它们都保持在分析方法的可接受公差之内。这可能并不总是可能的，因为不同的生物扰动可能会继承图像质量（例如，通过荧光显微镜，通过流感标记的蛋白质的表达水平的变化）。类似地，应记录并记录任何图像处理后应用后的图像处理的详细信息，例如消除噪声或改善对比度/分辨率的方法。在优化实验设计，采集参数，后处理和记录元数据后，将留下分析获得的图像数据。在这一点上，最后剩下的步骤是概述提取所需测量结果的最佳方法。这提出了有关图像数据的哪些方面的问题，哪些方法可以这样做，以及它们的局限性是什么。几本出色的评论论文评估了基准测试设置中图像分析方法的性能，这意味着对他们设计用于解决的一项一般任务进行了评估。一般任务，例如分割16,17和denoising，18通常不是实验的最终目标。探索生物学问题所需的定量输出确实很少是为了提高图像的质量或分区。我们描述了对比一代，相反，策略和降解是实现最终量化任务的操作示例，通常是测量特定表型。为了补充图像分析算法的存在文献，本综述着重于量化问题。我们讨论与图像量化相关的基本概念，查看可以从图像数据中提取的定量读数的共同类别，并介绍适当的指标。我们确定定量信息的三个主要类别：图像强度，形态和计数或标签。
人口普查中用于编码职业的机器学习
职业分类是统计学家，经济学家，社会学家使用的有用工具，可以为工作任务和内容的相似之处提供描述者，以及经济和机构背景下的相似之处。要提供现实的社会或经济分析，必须定期更新职业分类词典。在2020年，散布了法国职业分类的新词典（PCS 2020），并配有一种自动完成工具，该工具将5,000个工作的列表完美地链接到其分类类别。只有此列表中的响应仍有待编码。insee选择不将其基于规则的自动编码系统设置为上一个词典中的代码（PCS 2003）中的代码，以适应新词典。Insee而不是选择使用机器学习技术来执行这种类型的分类任务，期望它们的表现良好。在2021年，进行了大型的手动标签活动：在2020年PCS中标记了大约100,000个人口普查工作答案，每两次由两个不同的手动编码器进行标记，并在需要时进行第三次套装，以确保培训/测试集的质量培训/测试设置。最终选择了一种两层神经网络算法（N-gram和分类器的FastText嵌入）。该实验表明，两种自动编码模式（非上市的列表和监督学习）的组合允许在当前职业中达到甚至超过上一个系统的准确率，但对于先前的职业（退休和失业）而言，它具有更多的纸张滑倒。与发送到手动工作的零件的组合可以获得一些准确性。基于这些结果，在2022年研究了预测和培训工具到人口普查生产链中的集成，目的是在PCS 2020中编码2024年的人口普查活动。这涵盖了评估（一部分）在实验过程中开发的（一部分）集成的成本和收益。这涵盖了定义与职业编码相对于职业编码的新组织，定义了通过算法评估和控制编码质量的不同角色和策略。这还涵盖了另一个最佳目标，更雄心勃勃的挑战是构建完全互惠的工具，以从不同来源和不同参与者中编码PCS 2020数据中编码。
陪审团报告
ir。Anuj Joshi，Tu Delft与Spiropyran Mechanosemensors的荧光和应力/应变相关联，今年已提交了四个MSC论文，以获得年轻的机械工程和材料科学的年轻人才奖。陪审团对提交的论文的高水平感到非常满意，以全部宽度代表该领域：从固体力学到流体动力学，从热力学到设计，建筑和控制，涵盖了从原子能到大型基础设施的应用。它们反映了我们荷兰大学的机械和材料科学教育和研究的令人印象深刻的质量。由于提名候选人的出色质量，因此选择获胜者并不是一件简单的任务。经过仔细的考虑，陪审团一致决定将2024年的年轻人才奖授予材料科学与工程系内代尔特技术大学机械工程学院的Anuj Joshi。Anuj Joshi在21个月内完成了机械工程学硕士学位，“暨豪华”。同时，他也曾担任导师和助教。他的MSC论文获得了9.5的出色奖励，而仅在五个月内完成。他在化学和力学之间研究了一个跨学科的主题：机械算术，嵌入聚合物中应激下荧光下的分子，在聚合物中荧光下，这种现象在损伤检测，生物力学和高级材料的发展中广泛应用。这些系统中化学行为与机械行为之间的联系仍然很少了解。Anuj的研究在这一领域取得了长足的进步，结合了实验技术和计算建模，以提供有关分子级变化如何反映宏观应力的新见解。不仅结合了两种不同的学科，他设计和制造了用于机械测试的测试设置，在此期间，可以使用专用数据获取对光学响应进行密切监控，他对这些实验在使用有限元件之间的有限元素和量化量的应力和量化的量度进行了识别和量化量的相关性，并模拟了PDMS聚合物的变形，以便他可以使用量的数据分析和量化。状态变量。他的发现为使用这些机械算术的荧光测量结果为未来的定量测量铺平了道路。基于MR的高影响手稿。乔希（Joshi）的论文目前正在准备，以及一项研究赠款申请，以进一步提出他的想法。