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波兹南理工大学 ORCID: 1. 0000-0003-2725-2614; 2. 0000-0002-3622-8889 doi:10.15199/48.2022.11.60 风力涡轮机影响分析
波兹南理工大学 ORCID：1. 0000-0003-2725-2614；2. 0000-0002-3622-8889 doi:10.15199/48.2022.11.60 风力涡轮机功率特性对发电量影响的分析 摘要。以下文章介绍了风力涡轮机功率特性对总发电量的影响。科学文献的回顾表明需要进一步分析这个问题。为此，对八台 3kW 风力涡轮机的性能参数进行了分类，对其运行特性进行了建模，并包括在波兰的示例位置进行的基本环境参数的样本测量。利用收集的数据，不仅制作了风速直方图，还计算了特定月份的平均风速。然后，进行了模拟研究，以确定给定位置的最佳风力涡轮机。年度最大发电量是选择过程中的主要标准。 （分析 wpływu charakterystyk mocy turbin wiatrowych na ilość wytwarzanej energii）Streszczenie。 Wartykule przedstawiono wpływ charakterystyk mocy turbin wiatrowych na całkowitą ilość wytwarzanej mocy。对文学的分析W tym celu skatalogowano parametry pracy ośmiu turbin wiatrowych o mocy 3kW każda, zamodelowano ich charakterystyki eksploatacyjne, uwzględniając przykładowe pomiary istotnych parametrów środowiskowych, które wykonano w przykładowej lokalizacji na terenie Polski。 Dzięki zebranym danym wykonano nie tylko 直方图预测、调整和预测。 Następnie zrealizowano badania symulacyjne，które przeprowadzono w celu określenia najbardziej optymalnej turbiny wiatrowej dla danej lokalizacji。 Głównym kryterium wytworzonej mocy 的处理过程。关键词：风力发电机；功率特性建模；风速直方图；风力涡轮机模拟。 Słowa kluczowe: turbina wiatrowa; modelowani charakterystyk mocy;直方图 prędkości wiatru; symulacja turbiny wiatrowej。简介 风力涡轮机，通常称为风力发电机，是一种能够将风的动能转化为发电机涡轮叶片的机械运动，从而产生电能的设备。尽管风能似乎无处不在，但并非地球的每个角落都能提供有效生产电能的最佳条件。其总量在很大程度上取决于风力涡轮机的各种技术和性能参数以及风力发电机所在位置的环境条件。只有正确分析和相互关联这些因素，才能确保快速收回投资成本。这对于在分布式储能系统中使用风力涡轮机尤为重要，因为分布式储能系统的实施成本很高。通过将分析的涡轮机与位置进行适当匹配，投资成本的回收时间会缩短，从而提高投资的盈利能力。对于使用储能和灵活集成的可再生能源的投资，选择最佳的风力涡轮机可以为整体经济平衡带来最大的节约。尽可能充分利用风力涡轮机产生的电力可以限制所需的储能容量，从而降低投资和服务成本。这就是为什么作者将这个问题作为设计大型分布式系统的重要元素，以利用具有储能可能性的可再生能源发电。许多科学家试图精确确定目前在世界范围内应用的解决方案 [1-3] 的性能参数，以了解它们在风能领域的成本效益。例如 [4, 21] 中的一些问题解决了严格的机械性质问题，例如选择最佳机械和最佳调整其参数。在各种出版物 [5- 10] 中可以找到不同的解决方案或更新风力涡轮机控制系统的建议。如今，科学研究 [11, 12] 更加关注风源分散和多样化问题，以保持风力涡轮机的稳定性和安全性。12]更加关注风源分散和多样化问题，以维护电网的稳定和安全。12]更加关注风源分散和多样化问题，以维护电网的稳定和安全。
旋转部件的振动疲劳分析
本文介绍了一种计算受正弦随机载荷作用的部件高周疲劳寿命的方法。该计算方法基于频域中的频谱方法。当有限元分析计算时间过长时，这种方法比时域方法具有显著优势。统计雨流循环直方图直接来自正弦随机应力谱。将循环应用于适当的材料疲劳曲线以获得估计寿命。提供了一个案例研究来说明该方法，该方法使用了一个安装在直升机上的部件。与传统时域方法进行了比较，结果显示一致性极佳。本文最后展示了如何扩展此方法以涵盖正弦随机扫频激励的情况。
Benchmark YYC 条款和条件 1 最后更新
性能直方图或构成计划一部分的其他公共数据可视化。建筑信息可能包含在用于生成各种数据可视化的数据中，以说明特定规模或年龄的建筑的能源使用情况或计划所需的任何其他数据可视化。这些数据可视化中显示的信息不会识别个人、单个建筑或链接到任何业务联系信息。汇总建筑信息还可用于创建其他数据和分析产品（“附加产品”）。这些附加产品将不包含业务联系信息或任何其他可识别个人或单个建筑的信息。市政府和 OPEN Technologies 可能会向第三方披露、转让或出售这些附加产品，或将其用于任何其他目的。
石墨烯量子点包覆阳离子聚合物用于乳腺癌靶向药物输送和成像
粒径增加了这些粒子的效率[18]。因此，粒径和非聚集性非常重要FE-SEM和直方图的结果显示大多数PMA-DDA-DOX粒子小于55纳米，这对于药物载体来说是合适的尺寸。在图4中，缓释使PMA-DDA-DOX粒子有时间到达肿瘤细胞，并在到达肿瘤细胞后以几乎均匀的速率释放DOX，从而使药物的浓度在靶组织周围维持更长时间[19]。DDS最关键的方面之一是将药物递送到靶组织，这一因素与治疗和减少药物副作用直接相关[20，21]。通过选择合适的药物载体，如PMA-DDA-DOX，可以增强DOX的疗效，它显著地在肿瘤周围聚集
需要两个独立但相互联系的模式形成系统才能控制hydra中的身体轴和头部组织
图2。单个系统（基于阈值）模型（a）的图表以及各种实验场景（B）的相应仿真快照以及所提出的两系统模型（C，D）的相应图。（b）和（d）中的实验和模拟之间的匹配模式标记为tick，否则用X。（e，f）模拟了对图1（b，c）。直方图（蓝色）和密度图（红色）的息肉头部之间的成对距离，β-蛋白（E）和Wnt3（f）表达增加。黑色箭头指示不同的模式。在模拟的β-蛋白酶 - （g）和Wnt3-（H）过表达息肉中，在模拟的β-蛋白酶中的Wnt3和β-蛋白的综合总量。值相对于所显示的对照（不受干扰的）方案。
利用虚拟振动测试来优化身体耐力...
每种载荷条件的响应时间历史。在时间域中，使用雨流循环计数技术（Matsuishi 和 Endo 1968）直接计算应力的时间历史。然后使用 Palmgren-Miner（Palmgren 1924，Miner 1945）损伤累积定律对每个循环的损伤进行线性求和。时间域方法适用于任何类型的信号，无论是随机信号还是确定性信号。然而，这种方法对于随机载荷而言计算量很大，因为需要较长的应力时间历史才能以统计准确的方式生成应力范围直方图的尾部。极端情况实现不佳可能会对疲劳寿命估计产生不利影响，因为最具破坏性的事件可归因于尾部的高应力范围。因此，损伤估计的收敛性会随着
昆虫监测的立体事件相机技术
摘要：为了调查昆虫种群下降的原因，需要一个监测系统，该系统会在很长一段时间内自动记录昆虫活动和其他环境因素。因此，我们使用带有两个事件摄像机的基于传感器的方法。在本文中，我们描述了系统，可以记录的视图量以及用于昆虫检测的数据库。我们还介绍了开发的加工管道的各个步骤，以进行昆虫监测。为提取昆虫轨迹，测试了基于U-NET的分割。为此，使用四种不同的编码类型将50毫秒内的事件转化为帧表示。经过测试的直方图编码以0.897的昆虫分割和0.967的植物运动和噪声部件的F1得分获得了最佳结果。然后将检测到的轨迹转化为4D表示，包括深度，并可视化。
Deeplex Myc-TB 示例报告
基因靶标中检测到的变异或插入/缺失（indel）及其颜色代表的亚群百分比；基因靶标中未检测到变异或插入/缺失，或仅检测到与耐药性无关的变异或插入/缺失；基因靶标覆盖率不理想；鉴定为非结核分枝杆菌（NTM）。分枝杆菌检测到的变异或插入/缺失通过最外层的密码子、氨基酸或核苷酸变化（缺失显示为*）指定，使用与上述相同的颜色代码表示耐药性相关和未表征的类别，或使用灰色（ ）表示与耐药性无关的变异或插入/缺失。目标参考序列根据基因靶标覆盖率着色如下：覆盖率>95%，覆盖率<95%。每个目标的检测限直方图的颜色编码如下：1%检测限3%，3%检测限80%。≤≤<≤
手写签名识别的 LBP、HOG 和 SIFT 技术的比较分析
摘要——手写签名识别是生物特征认证的关键组成部分，需要稳健高效的特征提取技术才能获得最佳性能。本研究对三种主要的特征提取方法进行了比较分析：局部二值模式 (LBP)、方向梯度直方图 (HOG) 和尺度不变特征变换 (SIFT)。我们使用一个包含 2,000 个签名的精选数据集（包括真实实例和熟练的伪造签名），评估了每种技术在准确性、计算效率和稳健性方面的有效性。我们的研究结果表明，虽然 HOG 表现出卓越的准确性，但 LBP 在计算速度方面表现出色，而 SIFT 则展示了处理各种捕获场景的潜力。这项研究为开发先进的签名识别系统提供了宝贵的见解，强调了定制特征提取对增强生物特征认证的重要性。