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World File Search System涡轮
石墨烯加固对风力涡轮刀片的静态弯曲，游离振动和扭转的影响
摘要：可再生能源市场，尤其是风能，经历了显着的增长，主要是面对加速全球变暖的迫切需要脱碳的驱动。随着风能部门的扩展，涡轮机的尺寸增加，对高度强度和低密度的高级复合材料的需求不断增长。在这些材料中，石墨烯具有出色的机械性能和低密度。将石墨烯加固纳入风力涡轮机叶片有可能提高发电效率并降低基础结构的建设成本。作为对风力涡轮机叶片上石墨烯加固的试点研究，该研究旨在研究传统的基于玻璃纤维的叶片与用石墨烯血小板（GPLS）增强的机械特性和权重的变化。通过将分析结果与现有文献中介绍的结果进行比较，使用并验证了SNL 61.5 M水平风力涡轮刀片的有限元模型。案例研究是为了探索石墨烯加固对机械特性（例如自由振动，弯曲和扭转变形）的影响。此外，在玻璃纤维，CNTRC和基于GPLRC的风力涡轮机叶片中比较了质量和制造成本。最后，从这项研究中获得的结果证明了石墨烯加固对风力涡轮机叶片的有效性，从其机械性能和重量减轻方面。
将大规模的天气模式与美国西海岸海外的观测和建模的涡轮枢纽高风链联系起来
摘要。美国西海岸具有巨大的风力发电潜力，尽管由于复杂的沿海气候，其潜力有所不同。在不同天气条件下表征和建模涡轮轮毂高风对于风资源评估和管理至关重要。这项研究使用两阶段的机器学习算法来识别五个大规模气象模式（LSMP）：后槽，后距离，距离，前距离，前距离，沟渠和加利福尼亚州高。LSMP与近海风模式有关，在租赁区域内的LiDAR浮标地点特别是在Humboldt和Morro Bay附近的风场开发。虽然每个LSMP都与特征性的大规模大气条件和相应的风向，昼夜变化和射流特征相应的差异，但在每个LSMP中仍然会发生风速的实质性差异。在洪堡，洪伯特的风速上升，在耕种后，距离和加利福尼亚 - 最高的LSMP中，剩余的LSMP中的风速降低，并降低。莫罗湾的平均速度响应较小，表现出在耕作后和加利福尼亚高的LSMP期间的风速提高。除了LSMP外，局部因素（包括土地 - 海热对比和地形）还改变了平均风和昼夜变化。高分辨率快速刷新模型分析在捕获洪堡的平均值和变化方面做得很好，但在莫罗湾（Morro Bay）产生了巨大的偏见，尤其是在预处理和加利福尼亚州高的LSMP期间。发现这些发现是为了指导研究特定的大规模和当地因素对加利福尼亚海上风的影响的案例，并有助于改善数值天气预测模型，从而增强了Orckey Wind Energy生产的功效和可靠性。
燃油扫描 FS-450 - J.P. 仪器
FS-450 燃油扫描仪使用小型涡轮传感器测量流入发动机的燃油量。燃油流量越大，传感器涡轮旋转越快，从而产生越快的脉冲率。由于传感器涡轮每加仑燃油产生数千个脉冲，因此它可以高分辨率测量发动机消耗的燃油量。在发动机启动之前，您需要将已知的机上燃油量告知 FS-450 燃油扫描仪，它将跟踪所有燃油使用情况。
信息请求：基于二氧化碳的超临界涡轮机械，用于集中太阳能电厂的日期：2023年12月20日子
说明此信息请求（RFI）旨在为美国能源部（DOE）太阳能技术办公室（SETO）提供有关具体研究，开发和演示机会，以实现基于二氧化碳（SCO 2）的近期部署，以使基于二氧化碳（SCO 2）的涡轮机械用于集中型号的太阳能发电厂。背景是建立清洁，公平的能源经济并解决气候危机，Seto投资于创新的研究，开发和演示（RD＆D）项目，这些项目致力于降低太阳能技术的成本并开发准备商业化的下一代产品。此RFI寻求信息来帮助促进到2035年到达无碳污染的目标，并“提供公平，清洁的能源未来，并使美国陷入实现2050年不迟于2050年的经济范围内实现零排放的道路。” 1 DOE致力于通过研究，开发，演示和部署（RDD＆D）来推动科学和工程的前沿，促进清洁能源的工作，并确保环境正义以及服务不足的社区的包容。浓缩太阳能功率（CSP）是可再生能源的独特之处，可以耦合到长时间持续时间的热储能（TES）以驱动高效率的功率周期。由于需要较长的能量存储时间来启用清洁电网，因此CSP值的案例更强。要成功填补这一角色，CSP的成本必须继续通过世代的技术转变而下降。SETO的目标是CSP升级的电力成本（LCOE）为5¢/kWh的部分功率，该电力周期比当今的蒸汽兰金周期更高效，更便宜。将超临界二氧化碳（SCO 2）用作涡轮机械中的工作流体，用于布雷顿电力周期，这可能是实现SETO的LCOE目标的最佳机会。SCO 2技术也与集中太阳能技术共生，因为它可以随着温度提高其电能转化效率。
伊万·蒙日·康塞普西翁 (EIT)
Monge-Concepcion, I. 、Siroka, S.、Berdanier, R.、Barringer, M.、Thole, K. 和 Robak, C.，“非稳定涡轮边缘密封和叶片后缘流动效应”，ASME Turbo Expo 2021 论文集：涡轮机械技术会议和博览会，美国宾夕法尼亚州匹兹堡，GT2021-59273，2021 年。（已接受）。 Siroka, S.、Monge-Concepcion, I.、Berdanier, R.、Barringer, M.、Thole, K.、Robak, C.，“在叶片后缘流存在下将腔体密封效果与时间分辨的边缘密封事件关联起来”，ASME Turbo Expo 2021 论文集：涡轮机械技术会议和博览会，美国宾夕法尼亚州匹兹堡，GT2021-59285，2021 年。（已接受）。Monge-Concepcion, I.、Berdanier, R.、Barringer, M.、Thole, K.、Robak, C.，“评估叶片后缘流对涡轮边缘密封的影响”，ASME。涡轮机械杂志。2020；142(8)：081001-081001-12。 doi:10.1115/1.4047611 Berdanier, R.、Monge-Concepcion, I.、Knisely, B.、Barringer, M.、Thole, K. 和 Robak, C.，“不同叶片跨度下定子-转子腔内的密封效果缩放”，ASME。《涡轮机械杂志》。2019 年；141(5): 051007-051007-10。doi:10.115/1.4042423
HP ZBook Firefly 16英寸G11移动工作站PC
Intel® Core™ Ultra 5 135H (up to 3.6 GHz E-core Max Turbo frequency, up to 4.6 GHz P-core Max Turbo frequency, 18 MB L3 cache, 4 P-cores and 8 E-cores, 18 threads) Intel® Core™ Ultra 7 165H (Up to 3.8 GHz E-core Max Turbo frequency, up to 5.0 GHz P-core Max Turbo frequency, 24 MB L3 cache, 6 P-cores and 8 E-cores, 22 threads), supports Intel® vPro® Technology Intel® Core™ Ultra 7 155H (up to 3.8 GHz E-core Max Turbo frequency, up to 4.8 GHz P-core Max Turbo frequency, 24 MB L3 cache, 6 P-cores and 8 E-cores, 22 threads) Intel® Core™ Ultra 5 125H (up to 3.6 GHz E-core Max Turbo frequency, up to 4.5 GHz P核最大涡轮频率，18 MB L3缓存，4个P核和8个电子核，18个线程）Intel®Core™Ultra 7 165U（高达3.8 GHz E-Core最大涡轮涡轮频率，高达4.9 GHz PORE PROBO频率，最高4.9 GHz PORE涡轮涡轮频率，最大最大最大涡轮频率 (up to 3.8 GHz E-core Max Turbo frequency, up to 4.8 GHz P-core Max Turbo frequency, 12 MB L3 cache, 2 P-cores and 8 E-cores, 14 threads) Intel® Core™ Ultra 5 135U (up to 3.6 GHz E-core Max Turbo frequency, up to 4.4 GHz P-core Max Turbo frequency, 12 MB L3 cache, 2 P-cores and 8 E-cores, 14 threads), supports Intel®VPro®TechnologyIntel®Core™Ultra 5 125U（高达3.6 GHz E核最大涡轮频率，最高4.3 GHz P核最大涡轮频率，12 MB L3 CACHE，2个P核和8个e-ecores，14个线程，14个线程）
航空航天流量测量解决方案手册
涡轮流量计操作 Flow Technology 的涡轮流量计采用经过验证的高精度测量技术，可提供极为可靠的数字输出。该仪表包含一个自由悬挂的涡轮或转子，由流过仪表主体的流体（液体或气体）旋转。由于流道是固定的，转子的转速是体积流量的真实表示。旋转产生一系列电脉冲，这些脉冲由安装在转子正上方表面上的外部传感器感应。脉冲频率可以转换为模拟电流或电压，也可以显示为加仑/分钟、磅/小时、立方英尺/分钟或其他工程单位。
可解释的输入输出隐藏的马尔可夫基于模型的深钢筋学习，用于预测涡轮扇击发动机
可以将预测性维护归类为（i）预后：预测失败并提前通知替换或修复（剩余使用寿命或简短的RUL通常用作预后方法，这是对设备或系统剩余寿命的估计，直到它变得无功能性[20]）; （ii）诊断：通过因果分析或（iii）主动维护来预测未来失败的实际原因：预测并减轻故障模式和条件发展之前[6]。虽然主动维护捕获了潜在失败的根本原因，但预测维护执行了整体数据分析，以确保安排的维护。在本文中，将在预测性维护涡轮增压引擎的背景下进行研究[4,18]。
单位 - I煤炭热电厂
q in-热输入速率（每单位时间的能量）m =质量流量（单位时间质量） - 机械功率或提供给系统的机械功率（单位时间的能量）-过程的热力学效率（用于涡轮的涡轮使用功率）h 1，h 1，h 2，h 3和h 3和h 4- h 4-