作为非易失性记忆设备的有前途的候选人,基于Hafnia的铁电系统最近一直是一个热门研究主题。尽管在过去十年中取得了显着进步,但耐力问题仍然是其最终应用的障碍。在基于钙钛矿的铁电磁体中,例如研究良好的PB [Zr X Ti 1-X] O 3(PZT)家族,在电荷缺陷(例如氧气空位)与移动域的相互作用的框架内讨论了极化疲劳,尤其是在电极界面上,尤其是在转换过程中。武装在这种背景下,设定了一个假设,以检验类似的机制可以与基于Hafnia的铁电机一起发挥作用。导电钙钛矿LA-SR-MN-O用作建立LA 0.67 SR 0.33 MNO 3 / HF 0.5 Zr 0.5 O 2(HZO) / LA 0.67 SR 0.67 SR 0.67 SR 0.33 MNO 3 MNO 3式结构的接触电极。纳米级X射线差异在单个电容器上进行,并在双极切换过程中证明了从极性O期向非极性M期的结构相变。已在不同的氧空位浓度下计算了多相HZO的能量格局。基于理论和实验结果,发现在电循环过程中由氧空位再分配引起的极性到非极相变,这可能是HZO疲劳的一种解释。
摘要:使用线材的直接能量沉积 (DED) 工艺被认为是一种可以以可承受的成本生产大型部件的增材制造技术。然而,DED 工艺的高沉积速率通常伴随着较差的表面质量和固有的打印缺陷。这些缺陷会对疲劳耐久性和抗腐蚀疲劳性产生不利影响。本研究的目的是评估相变和打印缺陷对通过线材激光增材制造 (WLAM) 工艺生产的 316L 不锈钢腐蚀疲劳行为的关键影响。为了进行比较,研究了具有规则奥氏体微观结构的标准 AISI 316L 不锈钢作为对应合金。使用 X 射线微断层扫描 (CT) 分析的三维无损方法对打印缺陷的结构评估。通过光学和扫描电子显微镜评估微观结构,而通过循环动电位极化 (CCP) 分析和浸没试验评估一般电化学特性和腐蚀性能。使用旋转疲劳装置检查了在空气和模拟腐蚀环境中的疲劳耐久性。得到的结果清楚地表明,与 AISI 同类合金相比,WLAM 工艺生产的 316L 合金的腐蚀疲劳耐久性较差。这主要与 WLAM 合金的缺点有关,即具有双相微观结构(奥氏体基体和二次 delta-铁素体相)、钝化性降低以及层内孔隙率显著增加,而层内孔隙率是疲劳裂纹的应力增强因素。
疲劳是影响航空安全的关键因素,它会通过降低执行需要高阶智力处理的任务的能力而导致人为失误。慢性疲劳更加隐蔽和主观。导致疲劳的因素包括睡眠不足、机组人员排班、长时间值班、时差或轮班、高工作量以及缺乏身体或精神健康。有主观和客观的测量方法来估计疲劳程度。主观技术基于睡眠和疲劳的自我报告,而客观干预则基于受试者的生理特征(脑电波、眼球注视、面部特征识别)或其身体表现(肌肉张力、手腕不活动、头部方向)。疲劳测量旨在支持和维持长时间或平稳值班期间的警觉性和表现。疲劳对策主要基于自我报告的数据,自我报告需要“安全”因素。本研究旨在评估航空业遇到的疲劳并回顾用于预防疲劳的方法。
疲劳是指材料在受到循环载荷时其性能发生改变;这会导致裂纹形成并导致断裂。另一方面,焊接是一种用于焊接相似和/或不同金属材料以制造机器部件和结构的工艺,这些部件和结构通常会受到疲劳的影响。本期《金属》特刊致力于发表有关材料和焊接接头疲劳的原创作品。欢迎对低周、高周和超高周疲劳方法进行评估,包括有焊接和无焊接的材料。欢迎基于实验和数值方法的论文。
无闪烁技术会减少频率,从而为您提供更舒适的游戏体验。使用PWM(脉冲宽度调制)调节亮度, 会导致弹性并在长时间内导致眼睛不适。 AOC无流动技术使用DC(直流)背光系统提供更舒适,更健康的观看体验,从而最大程度地减少了工作时间的眼睛疲劳的影响。会导致弹性并在长时间内导致眼睛不适。 AOC无流动技术使用DC(直流)背光系统提供更舒适,更健康的观看体验,从而最大程度地减少了工作时间的眼睛疲劳的影响。会导致弹性并在长时间内导致眼睛不适。AOC无流动技术使用DC(直流)背光系统提供更舒适,更健康的观看体验,从而最大程度地减少了工作时间的眼睛疲劳的影响。
“从CPP到PhD学生,调查“ Love Bite” - 抗疲劳的下颌肌肉可以在南方鳄鱼蜥蜴(Elgaria Multicarinata)中实现持久的求爱行为”
关于与癌症相关的疲劳的神话,以及许多人认为,如果您患有癌症,疲劳只是您必须忍受的事情。这不再是真的。可以做很多事情来减轻您的疲劳。与癌症相关的疲劳有很多原因,有些易于改变。因此,重要的是要让您的医疗团队知道您是否疲劳。然后可以通过查看所接受的治疗,正在服用的药物,睡眠方式,日常活动,血液检查和情感幸福感来找到疲劳的根源。您的疲劳可能与可以改变的药物有关。可能是您的疲劳是由贫血(低红细胞)引起的。在这种情况下,您的医疗团队可以为您提供药物来帮助贫血。您越早让您的医疗团队知道您疲劳,您就会越早获得帮助。
使用基于知识的信息系统来改善人类绩效的限制是由于缺乏对个人的表现如何减少疲劳累积时如何减少的限制,这可能会根据个人的工作环境而异。尽管已经见证了自动化的增加,但在制造环境中仍然有一些身体上苛刻和疲惫的工作,即使没有适当管理,可能会导致长期问题,包括肌肉骨骼疾病和心理健康障碍。为了检测,理解和管理用于疲劳检测的解决方案的开发,机器学习(ML)是一个有用的工具。本文介绍了对ML技术在重复工作和人类 - 机器人协作(HRC)设置中与工作相关的物理疲劳检测和监视的审查。小说评论概述了与制造有关的环境中人类疲劳的检测复杂性。审查具有三个主要组成部分:首先,借助ML的疲劳检测复杂性水平,该水平仅根据选择在人类疲劳的背景下选择的特征来提出特定的影响因素。第二,在人工和检测技术中包括在疲劳条件下运行时与人类绩效产生的特征。最后,对整体方法的复杂性的挑战和局限性在本质上是对人类疲劳的监测/恢复对个体的身体施加的挑战。
摘要:如今人们越来越倾向于晚睡,并将睡眠时间与各种电子设备一起度过。同时,BCI(脑机接口)康复设备采用视觉显示器,需要评估视觉疲劳问题,避免影响训练效果。因此,了解夜间黑暗环境下使用电子设备对人体视觉疲劳的影响非常重要。本文利用Matlab编写不同颜色范式刺激,使用屏幕亮度可调的4K显示器联合设计实验,利用眼动仪和g.tec脑电图(EEG)设备采集信号,然后进行数据处理和分析,最终得到不同颜色和不同屏幕亮度的组合对黑暗环境下人体视觉疲劳的影响。本研究让受试者评估其主观(李克特量表)感知,并在黑暗环境下(<3 lx)收集客观信号(瞳孔直径、θ+α频带数据)。 Likert量表显示,暗环境下较低的屏幕亮度可以降低受试者的视疲劳程度,受试者对蓝色的偏好高于红色。瞳孔数据显示,中高屏幕亮度下,视知觉敏感度更容易受到刺激,更容易加深视疲劳。EEG频段数据表明,典型颜色和屏幕亮度对视疲劳的影响并不显著。在此基础上,本文提出了一个新的指标——视觉抗疲劳指数,为优化室内居住环境,提高电子设备和BCI康复设备的使用满意度,以及保护人眼提供了有价值的参考。