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在相关环境中验证用于流动角估计的基于物理的合成传感器
摘要：在用于流角估计的合成传感器领域，本研究旨在使用专用技术演示器描述基于物理方法在相关环境中的验证。流角合成解决方案基于无模型或基于物理的方案，因此适用于任何飞行体。演示器还包括物理传感器，这些物理传感器为合成传感器提供所有必要的输入，以估计攻角和侧滑角。评估物理传感器的不确定性预算以破坏飞行模拟器数据，目的是重现现实场景来验证合成传感器。所提出的流角估计方法适用于现代和未来的飞机，例如无人机和城市机动飞行器。本文提出的结果表明，尽管可能会出现一些限制，但所提出的方法在相关场景中仍然是有效的。
宇宙射线与高能大气物理的协同作用：粒子探测器阵列观测到的粒子爆发
各种粒子探测器在雷暴期间探测到的地球表面粒子爆发源自相对论性失控电子雪崩 (RREA)，这种雪崩是由强大气电场中加速的自由电子引起的。雷雨云中两个方向相反的偶极子将电子加速到地球表面和开放空间的方向。轨道伽马射线天文台观测到的粒子爆发称为地面伽马射线闪光 (TGF)，能量为几兆电子伏，有时仅达到几十兆电子伏；地面粒子探测器记录的粒子爆发称为雷暴地面增强 (TGE)，能量通常达到 40-50 兆电子伏。对流层中的气球和飞机记录到伽马射线辉光（能量为几兆电子伏）。最近，高能大气物理学还包括所谓的向下 TGF (DTGF)，即持续时间为几毫秒的强烈粒子爆发。众所周知的广泛空气簇射 (EAS) 源自星系质子和完全剥离的原子核与大气原子的相互作用。EAS 粒子在簇射轴周围具有非常密集的核心。然而，EAS 核心中的高能粒子由非常薄的圆盘组成（几十纳秒），并且 EAS 核心穿过的粒子探测器不会记录粒子爆发，而只会记录一个非常大的脉冲。只有中子监测器才能记录粒子爆发，它通过收集 EAS 核心粒子与土壤相互作用产生的延迟热中子来记录粒子爆发。我们讨论了最大粒子阵列中可获得的短粒子爆发与 EAS 现象之间的关系。我们证明中子监测器可以将 EAS 的“寿命”延长至几毫秒，与 DTGF 的持续时间相当。我们还讨论了使用中子监测器网络进行高能宇宙射线研究的可能性。简明语言摘要：在太空、对流层和地球表面记录了短粒子爆发和长粒子爆发。通过对粒子通量、近地表电场和闪电的协调监测，可以提出关于强烈爆发的起源及其与广泛空气簇射和大气放电的关系的假设。通过对观测数据和粒子爆发可能起源情景的分析，我们可以得出结论：爆发可以用雷鸣大气中的电子加速以及由高能质子和银河系中完全剥离的原子核加速在地球大气中形成的巨大簇射来解释。
使用基于物理的模型对频率调节市场的电池系统进行多尺度模型预测控制
我们为固定电池系统提出了一种多尺度模型预测控制 (MPC) 框架，该框架利用高保真模型来权衡能源和频率调节 (FR) 市场提供的短期经济激励与长期退化效应。我们发现 MPC 框架可以大幅减少长期退化，同时正确响应 FR 和能源市场信号（与使用低保真模型的 MPC 公式相比）。我们的结果还证明，可以使用现代非线性规划求解器将复杂的电池模型嵌入闭环 MPC 模拟中（我们在 Julia 中提供了一个高效且易于使用的实现）。我们利用从模拟中获得的见解来设计一个低复杂度的 MPC 公式，该公式与使用高保真模型获得的行为相匹配。这是通过设计一个合适的终端惩罚项来实现的，该惩罚项隐式地捕获长期退化。结果表明，通过正确设计成本函数，可以在低复杂度 MPC 公式中解释复杂的退化行为。我们相信，我们的概念验证结果具有工业意义，因为电池供应商正在寻求参与快速变化的电力市场，同时保持资产完整性。
利用基于物理的混合机器学习/分子力学潜力实现炼金术自由能计算的化学精度
1 计算与系统生物学项目，斯隆凯特琳研究所，纪念斯隆凯特琳癌症中心，纽约，纽约州 10065，美国；2 化学生物学三机构博士项目，威尔康奈尔医学科学研究生院，纽约，纽约州 10065，美国；3 计算生物学和医学三机构博士项目，威尔康奈尔医学科学研究生院，纽约，纽约州 10065，美国；4 生理学、生物物理学和系统生物学研究生项目，威尔康奈尔医学科学研究生院和计算与系统生物学研究生项目，斯隆凯特琳研究所，纪念斯隆凯特琳癌症中心，纽约，纽约州 10065，美国；5 纽约州奥奈市，纽约州；6 佛罗里达大学化学系；7 卡内基梅隆大学化学系； 15 8 奥地利维也纳大学药物化学系 16
用于沉浸式图像引导神经导航系统的基于物理的自适应非刚性配准
目的：在图像引导的神经外科手术中，联合配准的术前解剖、功能和扩散张量成像可用于安全切除脑部重要区域的脑肿瘤。然而，脑部在手术过程中会变形，尤其是在切除肿瘤的情况下。术前图像数据的非刚性配准 (NRR) 可用于创建配准图像，该配准图像可捕捉术中图像中的变形，同时保持术前图像的质量。本文利用临床数据报告了几种处理脑变形的非刚性配准方法的准确性和性能比较结果。提出了一种新的自适应方法，该方法可自动去除切除肿瘤区域中的网格元素，从而处理切除时的变形。为了改善用户体验，我们还提出了一种将混合现实与超声、MRI 和 CT 结合使用的新方法。
利用数据科学和 AI 应对气候变化
几十年来，研究人员开发了基于物理的海洋和大气模型来模拟环境过程——这项工作对促进我们对天气模式和气候变化的理解起到了重要作用。但即使有了最新的基于物理的模型，这些模型由大量数据集提供数据并在先进的计算机上运行，由于涉及的过程极其复杂和/或缺乏观测数据，仍然很难预测偏远地区（通常在欠发达国家）的极端事件或气候变化影响。然而，有了基于人工智能的模型，我们有可能迅速推进最难预测现象的预测技术。例如，深度学习已经被探索作为一种改善降雨预测和短期天气预报的方法。
博士职位 5：基于物理的机器学习，用于半导体器件的模拟雇主代尔夫特大学的 Willem van Driel 教授
基于物理模型和传感器数据的组合来设计电气元件。 国际流动性 作为一名博士候选人，您将在代尔夫特理工大学和 Reden 各工作 18 个月。在代尔夫特理工大学实习期间，您还将在 IMEC 进行为期 1 个月的实习，由 Bart Vandevelde 博士指导。 要求 适用于“地平线欧洲：玛丽居里 (MSCA)”计划的具体资格标准，包括流动性规则和博士学位规则。欢迎任何国籍的申请人。 其他要求 理学、电气/机械工程、物理学、数学硕士学位 FE 模拟（例如 Abaqus 或 Comsol）和编程（例如 Matlab、Python）背景 英语水平：托福-IBT 测试 >100 分或雅思考试 >7,0 每月的支持和福利 成功的候选人将受益于由学术和工业合作伙伴组成的国际科学网络
闪烁探测器 - NUVIATech 仪器
塑料闪烁体 ...................................................................................................................................................................................... p. 6 大体积塑料闪烁体和组件 ...................................................................................................................... p. 7 BETA 闪烁体 ...................................................................................................................................................................................... p. 8 用于粒子和高能物理的闪烁体 ...................................................................................................... p. 9
先进电池管理系统：控制建模与数值模拟
摘要 — 电池管理系统 (BMS) 依赖于经验模型，即等效电路模型，这得益于其数学简单性和低计算负担。然而，经验模型需要经过大量的校准工作，而且它们缺乏跨化学性质的可转移性。此外，无法预测电化学内部状态和考虑退化动态通常会导致电池系统可用性不佳，可能导致不准确的健康状态 (SOH) 估计随时间而变化。一种能够观察和控制电池系统内部变量的先进 BMS 设计对于克服这些限制至关重要，从而为快速增长的能源市场提供持久、更安全且具有成本效益的电池系统。基于物理的电池模型已被视为适合集成到下一代 BMS 中的建模框架之一。在基于模型的估计中，可用的输入/输出传感器信息（例如电流、电压和温度）与电池动态的数学表示一起用于估计内部状态。本教程的目的是回顾基于物理的电池模型的实施挑战，并概述最新的研究趋势，重点关注面向先进 BMS 的基于物理的电池模型硬件实现的数值算法和观察器设计。