摘要——许多组织致力于将波浪能转换器技术商业化,并通过技术就绪水平推进其设计。在现场部署原型波浪能转换器之前,一个关键步骤是通过实验室测试和性能表征来验证波浪能转换器中包含的子系统和组件。2021 年,美国国家可再生能源实验室 (NREL) 开发并演示了一种系统,用于在现场部署之前使用低速、高扭矩测力计和并网高功率直流电源和接收器测试动力输出装置 (PTO)。液压测力计可以模拟波浪运动引起的 PTO 驱动,并且能够适应各种波浪周期和高度,这些波浪周期和高度由测力计的各种速度和扭矩表示。大功率双向电源允许对波浪能转换器电力电子设备进行硬件在环和控制器在环测试。本文介绍了 NREL 研究人员在现场部署之前测试新型波浪能转换器 PTO 中所有组件和子系统所使用的方法。
碳聚合物广泛应用于航空航天、电子、[1–4] 太阳能电池技术、[5–9] 太阳能水净化、[10] 电池(如超级电容器)[11–14] 和生物医学工程(如记录和刺激电极涂层、药物输送、组织工程支架)。[15–21] 这些聚合物固有的导电性来源于它们的化学结构,该结构由重复的单键和双键(π-π)碳键交替链组成,允许电子沿着聚合物主链自由移动。此外,这些材料可以通过几种工艺(如化学、电化学、光子)进行掺杂,通过极化子的积累有效地提高它们的电导率。[22] 除了出色且可调的电性能外,碳聚合物还是一种经济高效的金属替代品,可生物降解、生物相容性好,可以通过多种工艺合成,并可以涂覆在不同类型的基材上。在研究最多的 CP 中,我们发现了聚吡咯 (PPy)、聚苯胺 (PANI) 和聚(3,4-乙烯二氧噻吩)聚苯乙烯磺酸盐 (PEDOT/PSS)。所有这些 CP 都已广泛应用于生物医学应用,用于生物电测量、电刺激、药物输送以及生物致动器和生物传感器。[23–27] 特别是,由于 PEDOT 的高电化学稳定性和三维结构,在过去十年中,将其用作刺激电极涂层一直是研究的中心。
摘要 — 可再生能源系统继续成为能源行业增长最快的领域之一。本文重点介绍储能技术在直流 (dc) 电弧条件下的表现。由于可再生能源系统的快速普及以及缺乏正式的直流等效计算指南(如交流 (ac) 系统的 IEEE 1584),在计算直流系统的弧闪 (AF) 入射能量 (IE) 时,必须依赖不同研究人员提出的不同方程和模型。本文讨论了储能系统在电弧条件下的行为,并介绍了可用方法估计直流弧闪入射能量的结果。本文对所提出的弧闪入射能量计算方法与可用的实验室测试进行了比较分析。解释了各种类型的电池在短路 (SC) 和电弧条件下可能产生的影响。其中包括所提出的计算方法模拟结果与实验室直流电弧测试测量的比较。
短期位置开放直流联盟(ODCA):节能工厂的直流电流是能源转变是社会可持续转型的必要组成部分。生态重点是消耗不超过地球自然再生能力的资源。在电能方面,只能通过提高效率和使用无CO 2的可再生能源来实现。数字化访问电力供应和需求以及存储设备的集成将有益于平衡挥发性供应方案。更多的电子设备和敏感生产过程需要最高水平的电源质量。130年历史的电网无法再应对这些新挑战。此外,地缘政治发展正在推动寻求弹性和分散的能源供应。为了实现这些目标,需要改变工业电网。
背景:通过经颅技术调节大脑活动的非侵入性脑刺激方法(如经颅直流电刺激 (tDCS))越来越普遍,用于研究调节的大脑区域与刺激结果之间的关系。然而,tDCS 的个体间差异使得在群体层面检测干预效果变得具有挑战性。收集多种模式的磁共振成像数据(即结构和功能 MRI)有助于研究剂量反应最终如何影响大脑对 tDCS 的反应功能。方法:我们通过一项随机、三盲、假对照试验收集了数据,该试验有两个平行组。60 名患有 MUD 的参与者被随机分配到假或主动 tDCS(每组 n=30,2 mA,20 分钟,阳极/阴极超过 F4/Fp1)。在 tDCS 之前和之后立即收集结构和功能 MRI(包括高分辨率 T1 和 T2 加权 MRI、静息态 fMRI 和甲基苯丙胺线索反应任务(冰毒与中性线索))。T1 和 T2 加权 MRI 数据用于为每个个体生成头部模型以模拟电场。从四个不同层面研究了电场(剂量)与脑功能变化(反应)之间的关联:(1)体素水平、(2)区域水平(基于图谱的分区)、(3)簇水平(感兴趣对比中的活动簇)和(4)网络水平(基于任务和静息态的网络)。结果:在(1)体素水平、(2)区域水平和(3)簇水平,我们的结果显示功能活动变化与电场之间没有显著相关性。然而,(4)在网络层面,默认网络中的电场和 ReHo 之间存在显著的负相关性(r=-0.46(中等效应大小),校正后的 p=0.018)。对于基于任务的 fMRI 数据的网络级分析,额顶叶连接与额叶刺激部位的电场呈现出显著的正相关性(r=0.41(中等效应大小),校正后的 p=0.03)。结论:所提出的流程提供了一个方法框架,可以从四个不同水平的剂量反应关系方面分析 tDCS 效应,从而将电场(剂量)变化与 tDCS 神经反应的变化直接联系起来。结果表明,基于网络的分析可能是一种更好的方法,可以为 tDCS 的神经调节作用对每个个体大脑区域电流剂量的依赖性提供新的见解。剂量反应整合可以为未来脑刺激研究中的剂量优化/定制或预测/治疗反应生物标志物提取提供参考。
背景:通过经颅技术调节大脑活动的非侵入性脑刺激方法(如经颅直流电刺激 (tDCS))越来越普遍,用于研究调节的大脑区域与刺激结果之间的关系。然而,tDCS 的个体间差异使得在群体层面检测干预效果变得具有挑战性。收集多种模式的磁共振成像数据(即结构和功能 MRI)有助于研究剂量反应最终如何影响大脑对 tDCS 的反应功能。方法:我们通过一项随机、三盲、假对照试验收集了数据,该试验有两个平行组。60 名患有 MUD 的参与者被随机分配到假或主动 tDCS(每组 n=30,2 mA,20 分钟,阳极/阴极超过 F4/Fp1)。在 tDCS 之前和之后立即收集结构和功能 MRI(包括高分辨率 T1 和 T2 加权 MRI、静息态 fMRI 和甲基苯丙胺线索反应任务(冰毒与中性线索))。T1 和 T2 加权 MRI 数据用于为每个个体生成头部模型以模拟电场。从四个不同层面研究了电场(剂量)与脑功能变化(反应)之间的关联:(1)体素水平、(2)区域水平(基于图谱的分区)、(3)簇水平(感兴趣对比中的活动簇)和(4)网络水平(基于任务和静息态的网络)。结果:在(1)体素水平、(2)区域水平和(3)簇水平,我们的结果显示功能活动变化与电场之间没有显著相关性。然而,(4)在网络层面,默认网络中的电场和 ReHo 之间存在显著的负相关性(r=-0.46(中等效应大小),校正后的 p=0.018)。对于基于任务的 fMRI 数据的网络级分析,额顶叶连接与额叶刺激部位的电场呈现出显著的正相关性(r=0.41(中等效应大小),校正后的 p=0.03)。结论:所提出的流程提供了一个方法框架,可以从四个不同水平的剂量反应关系方面分析 tDCS 效应,从而将电场(剂量)变化与 tDCS 神经反应的变化直接联系起来。结果表明,基于网络的分析可能是一种更好的方法,可以为 tDCS 的神经调节作用对每个个体大脑区域电流剂量的依赖性提供新的见解。剂量反应整合可以为未来脑刺激研究中的剂量优化/定制或预测/治疗反应生物标志物提取提供参考。
1 简介 隔离器是一种电子设备,它向控制器传输数字信号,同时还提供电流隔离,为用户界面和低压电路提供安全的电压水平。它们具有广泛的应用,包括工业、汽车、消费和医疗电子产品,每种产品都需要特定的最低隔离水平。隔离的基本形式是由光耦合、电容耦合和磁耦合提供的 [1]。隔离器必须通过多项监管标准才能投放市场。这些标准包括可靠性测试,如耐压和浪涌电压以及高压耐久性 (HVE)。耐压和浪涌电压是相对较快的持续时间测试,但 HVE 可能需要几个月到几年才能完成 [2]。本研究基于对磁耦合隔离器中使用的材料的隔离能力的评估。为了更好地管理隔离器的可靠性测试,最好事先优化组件材料。在这项工作中,我们讨论了加工效应对隔离器中使用的各种材料的影响,并
1。中间极限:除顶部和底部限制外,该电机还可以存储另外四个中间限制。设置中间限制:设置顶部和底部限制并退出程序模式后,将盲人移动到您想要的中间限制设置的位置。按下遥控器侧面的设置孔中的按钮,直到您获得摇摆不定,现在第二次按下遥控器侧面的设置孔中的按钮,您将获得摇摆。现在已经设置了一个中间限制。操作盲人时,如果您不想在中间限制下停止时:按下您希望盲人移入的方向的按钮,一旦盲人开始第二次移动,将行驶同一按钮,它将跳过限制并继续到最远的限制。
效益/回报:可靠且价格合理的 MVDC 故障保护系统,兼容断路器和无断路器故障保护策略,可将多种高功率脉冲武器和传感器集成到军舰中。减少在船舶使用寿命期间集成新负载所需的工程工作量。技术挑战/风险:当故障电流以高 di/dt 上升时,通过协调多个电流读数来最大限度地减少误报,特别是在支持脉冲功率负载的总线拓扑中。证明 MVDC 电流传感器的稳健性和可靠性。通过简化在船舶使用寿命期间集成新负载所需的工作量来实现灵活性。
1 印度班加罗尔国家心理健康和神经科学研究所 (NIMHANS) 神经影像学和介入放射学,2 新加坡南洋理工大学计算机科学与工程学院,3 印度班加罗尔国家心理健康和神经科学研究所神经生理学系,4 新加坡南洋理工大学社会科学学院 (SSS) 心理学,5 印度班加罗尔国家心理健康和神经科学研究所 (NIMHANS) 精神病学系精神分裂症诊所 InSTAR 计划,6 沙特阿拉伯达曼法赫德国王专科医院神经科学中心,7 美国马里兰州巴尔的摩约翰霍普金斯大学医学院,8 新加坡南洋理工大学学习研究与发展中心 (CRADLE),9 新加坡南洋理工大学李光前医学院 (LKC Medicine),10教育背景:新加坡南洋理工大学