这项工作介绍了基于焦点实验活动的数据浮动子结构的局部结构负载建模能力的验证。易于说明,OpenFast只能将浮动子结构表示为刚体的身体,尽管这种方法可以在大多数情况下对浮点的全局响应进行建模,但它无法捕获浮点各个成员中的结构负载。对局部子结构负荷进行考虑对于某些浮动设计很重要,因为追求成本降低通常会导致更轻,更灵活的结构。为了解决这一限制,露天(流体动力学)和subdyn(子结构dy-namics)模块最近已扩展到浮动子结构的灵活性。为了验证这一新功能,我们将OpenFast获得的结果与焦点实验活动中测量的数据进行了比较,该数据分析了IEA 15-MW参考涡轮机的1:70尺度性能匹配的模型,在风和波浪的作用下,缅因州伏特尔努斯S-Smagibersible的修改后的SEMES-S-SMAISSIBLE。出于本工作的目的,实验的最重要特征是每个浮桥的根部存在负载细胞,我们的目标是评估这些负载如何通过OpenFast重现。为了建模沿浮动子结构的分布式流体动力和液压载荷,我们采用了基于莫里森方程的条理论方法,我们讨论了不同湿动动力建模选项(波浪伸展,大型型,型型 - 富奇校正校正,以及二阶波动动力学)对运动和负载的影响。为简单起见,我们专注于唯一的波浪条件,无论是规则和不规则的条件。结果表明,对于这项工作中分析的波的浮力的载荷的负载表明了良好的一致性,尤其是考虑到简单的剥离理论模型固有的假设和简化。
吞咽困难是帕金森氏病(PD)的常见症状(PD),与肺炎,窒息,营养不良和生活质量降低有关,并且是PD患者的主要死亡原因。PD患者的舌功能障碍会影响吞咽的口腔相,包括将推注的形成和推进到咽中。评估舌头和口感之间产生的舌头压力是一种定量测量舌功能并且与PD中的吞咽困难有关的方法。两种评估方法用于测量舌头压力:吞咽过程中的舌强度和舌压。先前测量PD舌压力的研究报告说,吞咽过程中舌头的强度和压力降低,以及长时间的舌头压力上升时间,这是与PD严重程度和吞咽困难有关的症状。在这个迷你审查中,我们提出了一种测量舌压压力并讨论其与PD中吞咽困难的关系的方法。我们还描述了舌头压力测量研究中的局限性和未来观点。
图1:(a)与原位芯片接触的GO纤维的扫描电子显微镜图像。比例尺为5 µm。 (b)用于选定测量值(实线)显示的电流曲线的电压和包含每个测量值的当前范围(超过上一个测量值的电流范围(黑色虚线))(c)在所有测量值(黑色)和信封(红色)(黑色)和红色(红色)上,已确定的特定效率的双层型绘图。选定的测量值绘制并标记为蓝色。(d)在施加的电流上,用包络(红色)和选定的测量值(蓝色)在测量电流上测量(黑色)期间施加的功率密度的双层图。
1。不要通过参考先前的研究2。荣誉理论3。尊重测量值4。校准和估计是补充:基于微观经济观察的估计对个人行为特别有用。不要扩散自由参数:添加更多以更好地解决问题,超出解决问题可能会偏见结果6。将测量值与模型匹配:基于理论7。将模型与测量值匹配:适当参数化的设计算法
目的:定量睡眠脑电图被视为脑电图“指纹”,即它在个体内稳定但个体之间有差异。然而,到目前为止,几乎所有针对这方面的研究都是在年轻男性中进行的。因此,很想知道睡眠脑电图指纹概念是否适用于男女老年人样本。患者和方法:从三个不同子样本(每个子样本 30 名健康个体)获得的数据被重新用于当前的二次分析(年轻男性(YM)= 25.6 ± 2.4 岁,老年男性(EM)= 69.1 ± 5.5 岁,老年女性(EW)= 67.8 ± 5.7 岁)。个体在睡眠实验室中睡了十次,总共进行了 900 个研究夜晚。然而,为了避免因干预相关的睡眠脑电图功率谱变化而导致的误解,仅包括没有任何干预的 3 个假性睡眠夜,将数据集减少到 270 个。为了确定假性睡眠夜对之间 NREM 睡眠脑电图功率谱的稳定性,分别按样本计算受试者内和受试者之间的曼哈顿距离测量值。结果:无论是子样本还是假性睡眠夜对,在受试者内功率谱比较中都观察到最低距离测量值,即最大相似度(EW 的平均距离测量值范围为 3.82 至 4.06,EM 的平均距离测量值范围为 3.55 至 3.63,YM 的平均距离测量值范围为 3.04 至 3.62)。此外,样本之间的个体内相似度没有显着差异。受试者之间的功率谱距离测量值明显较大(EW 的平均距离测量值范围为 12.95 至 13.15,EM 的平均距离测量值范围为 12.21 至 12.57,YM 的平均距离测量值范围为 10.33 至 10.78),且年轻人和老年人之间存在显著差异。结论:本研究结果支持以下观点:睡眠脑电图功率谱是一种类似于个人特征的特征,直到老年仍保持独特性。这一发现可能有助于提高测量干预效果的灵敏度。关键词:睡眠脑电图功率谱、衰老与睡眠、睡眠脑电图的遗传性、脑电图指纹、类似于特征的定量脑电图特征、睡眠脑电图的个体性
开发预测性维护模型的第一步是获取数据。此示例使用 NASA 数据存储库中公开提供的预测和健康管理挑战数据集。该数据集包括来自 218 个发动机的运行至故障数据,其中每个发动机数据集包含来自 21 个传感器的测量值。通过放置在发动机各个位置的传感器收集燃油流量、温度和压力等测量值,以向控制系统提供测量值并监控发动机的健康状况。该图显示了一个传感器对所有 218 个发动机的测量结果。
摘要 本文提出了一种用于在线疲劳损伤监测的风力涡轮机齿轮箱载荷估算新方法。所提出的方法采用数字孪生框架,旨在基于 CMS 振动数据和 SCADA 数据的发电机扭矩测量值连续估算动态状态。了解动态状态后,可以轻松确定齿轮箱轴承处的局部载荷,并应用疲劳模型来跟踪疲劳损伤的累积。使用来自高保真齿轮箱模型的模拟测量值进行案例研究,以评估所提出的方法。所考虑的 IMS 和 HSS 轴承处的估计载荷与测量值呈中度至高度相关性(R = 0 .50 − 0 .96 ),因为未完全捕获低频内部动态。估计的疲劳损伤与测量值相差 5-15%。
摘要 遥感数据得出的土地覆盖分类的精度评估已被认为是判断这些数据是否适用于特定应用的宝贵工具。空间数据精度领域的最新研究举措以及遥感数据在地理信息系统中的集成重新引发了对精度评估的讨论。本文通过基于位置精度和主题精度划分的评论来促进这一讨论。一个重要的观察结果是,评估数据精度的方法数量有限。然而,应用的定义因作者而异,特别是在主题精度的评估方面。准确度评估通常产生一个单一的测量值,例如均方根误差或正确分类的像素比例。这些单一测量值没有提供足够的信息,并且它们可能基于统计或方法论上无效的方法。因此,不应明确报告单个测量值以及评估这些测量值的整个过程。
在胎儿脑MRI的常规临床评估中使用的三个关键生物识别线性测量值是脑双发直径(CBD),骨双发性直径(BBD)和跨小脑直径(TCD)。这些措施是根据既定指南[3,4]手动对临床医生进行的单独MRI参考切片进行的,这与基于US的基于US的测量指南不同,指定了如何建立扫描成像平面,如何在每个测量中选择此卷中的参考切片,以及如何识别两个解剖学测量值以识别线性测量值。CBD和BBD测量值是在同一切片上进行的,并垂直于中间线(MSL)绘制。通过在胎儿脑小脑轮廓上选择两个抗斑点地标点,在不同的参考切片上测量TCD,从而给出小脑的直径。
4.2 功能................................................................................................................................ 18 4.2.1 测量值存储器................................................................................................................... 19 4.2.2 安装数据记录器和驱动程序................................................................................................ 20 4.2.3 通过 USB 接口读取测量值....................................................................................................... 21 4.2.4 错误消息............................................................................................................................. 22 4.2.5 自动 PV 测量.................................................................................................................... 23 4.2.6 BENNING SUN 2 ...................................................................................................................... 25