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World File Search System系统验证
通过集成最先进的 ISRU 技术实现以人为本的可持续月球定居点的运营概念
虽然这项技术尚未在太空中应用，但已在地球上进行过多次模拟现场测试。2008 年，首次月球 ISRU 表面操作模拟现场测试在夏威夷由 NASA、加拿大航天局 (CSA) 和德国空气和空间研究中心 (DLR) 开发的场地进行 [5]。这次测试的目的是展示原型硬件和端到端运行的集成系统的操作，该系统具有以下功能：挖掘材料、生产氧气和储存产品 [5]。其中一个原型系统是洛克希德·马丁宇航公司的 Precursor ISRU 月球氧气试验台 (PILOT)，它使用翻滚反应器混合和加热风化层 [5]。另一个测试的原型是 NASA 的 ROxygen，它使用垂直反应器而不是像 PILOT 那样的旋转反应器。垂直反应器与流化床和内部螺旋钻一起使用 [5]。在试验中，PILOT 完成了六次反应堆操作，而 ROxygen 完成了五次。由于模拟现场试验之前系统验证有限，两个系统都未能成功电解提取的水。然而，当用去离子水进行测试时，其他系统功能是有效的 [5]。
验光师开处方药物备忘录
Div> Div 药品执行秘书，药房委员会日期：2023年10月25日回复：验光师开处方制药代理商，于2023年10月17日，纽约州董事会采用了对专员规定的修正案，对专员的规定进行了修正验光师列表的指定口服治疗药物被授权开处方。 自2023年10月25日起，有资格获得认证的验光师必须申请该部门以获得“ O”特权。 验光师不得开口头治疗药物，除非该部门授予“ O”特权。 可以使用该部门的在线验证系统验证持牌验光师的“ O”特权，该系统将在被许可方的额外资格下表示“ ORT”。 “ ORT”是一个组合的首字母缩写词，其中字母“ O”代表口服，字母“ RT”（以前为“ TUV”）代表治疗青光眼和眼高血压，局部治疗药物药物的治疗药物，以及诊断药物的诊断药物。 特权是分层的。 验光师必须有资格获得“ T”特权（诊断），以满足“ R”（治疗性）特权的要求。 为了获得“ O”（口服）特权，验光师还必须满足“ T”和“ R”的要求。 第二页上的列表总结了所有治疗药物验光者的所有治疗药物验光师被授权按特权开出。药品执行秘书，药房委员会日期：2023年10月25日回复：验光师开处方制药代理商，于2023年10月17日，纽约州董事会采用了对专员规定的修正案，对专员的规定进行了修正验光师列表的指定口服治疗药物被授权开处方。自2023年10月25日起，有资格获得认证的验光师必须申请该部门以获得“ O”特权。验光师不得开口头治疗药物，除非该部门授予“ O”特权。可以使用该部门的在线验证系统验证持牌验光师的“ O”特权，该系统将在被许可方的额外资格下表示“ ORT”。“ ORT”是一个组合的首字母缩写词，其中字母“ O”代表口服，字母“ RT”（以前为“ TUV”）代表治疗青光眼和眼高血压，局部治疗药物药物的治疗药物，以及诊断药物的诊断药物。特权是分层的。验光师必须有资格获得“ T”特权（诊断），以满足“ R”（治疗性）特权的要求。为了获得“ O”（口服）特权，验光师还必须满足“ T”和“ R”的要求。第二页上的列表总结了所有治疗药物验光者的所有治疗药物验光师被授权按特权开出。
不确定条件下的飞行器系统建模与仿真
在飞机开发中，在系统进行物理测试之前和之后，了解和评估系统的行为、性能、安全性和其他方面至关重要。仿真模型用于获取知识，以便在所有开发阶段做出决策。建模和仿真 (M&S) 在飞机系统开发中，例如燃料、液压和电力系统，如今已成为设计过程的重要组成部分。通过 M&S，可以在流程的早期发现功能或系统中的问题。越来越多的最终系统验证依赖于仿真模型的结果，而不是昂贵的飞行测试。因此，对复杂系统的集成模型及其验证的需求正在增加。不仅需要一个模型，还需要几个具有已知精度和有效性范围的交互模型。计算机性能和建模与仿真工具的开发使大规模仿真成为可能。本论文包括四篇与这些主题相关的论文。第一篇论文描述了一种建模技术，即托管仿真，即如何使用来自不同工具的模型来模拟完整的系统，例如来自一个工具的控制软件和来自另一个工具的设备模型。第二篇论文描述了 M&S 在飞机开发中的应用。第三篇和第四篇论文描述了如何通过敏感性分析和不确定性来源来增加对模型有效性的了解。在论文中
带电池存储的光伏系统中直流母线调节的限制控制和能量饱和管理
由于光伏 (PV) - 电池 (BAT) 系统中发电和负载波动很大，因此电源管理策略变得不可或缺，因为需要 BAT 来维持发电/负载平衡并调节直流总线。事实上，能源管理策略必须考虑系统的极限，即标称 PV/BAT 功率额定值和 BAT 的充电状态 (SOC)。然而，实际使用可能与预期不同，迫使系统达到其极限。本文主要关注应用于示例独立直流微电网的极限控制和能量饱和管理。它包括根据电源的额定值准确地在电源之间分配可变功率负载，包括最小 SOC ' BAT 情况下的再生制动和最大 SOC ' BAT 情况下的电力负载需求的全面供应。此外，直流总线电压作为设计参数被调节到其预定义的水平。详细介绍了所提出的控制算法，并给出了过应力和标称条件下的系统设计。该算法的主要优点是其简单性。通过使用 Matlab/Simulink 和 DSpace 的仿真/实验系统验证和分析了能量饱和管理控制策略的有效性。结果表明，所提出的技术可以智能地管理能量流，从而确保系统在正常模式和饱和模式下正确安全地运行。
在月球上要测试的火星前向功能
使用进化方法，月球到梅尔斯的体系结构可以使高优先科学，技术演示，系统验证和操作能够在非陆地行星表面生活和工作，并安全返回地球。关键特征包括从系统，操作和人类的角度来考虑降低火星风险的运营和设计。该体系结构在月球和火星环境中可用的功能和差异的背景下适应了这种方法。最初是在元素水平上，然后结合了操作，最终在月球附近的几个扩展持续类似物中达到了最终的结合，在那里，机组人员在微实力中经历了很长的持续时间，并使用MARS样系统和操作来快速适应部分重力。，虽然月球和火星之间的环境和操作策略将有所不同，但如果正确地完成，则部署在月球上的系统可能有助于为未来的火星任务的设计和操作策略提供信息。举例来说，月球任务始于短期排序任务，导致最终建立功能和基础架构以实现更长的住宿。火星任务首先要在发送船员之前部署必要的表面基础设施。本质上，每个月球任务都可以作为未来火星任务的出色下支付。
大脑计算机界面（BCI）
大脑计算机界面（BCI）是一种技术，它通过用户的大脑信号在用户和环境中的某些设备之间建立通信通道。UMA-BCI拼写工具允许轻松对BCI进行配置，从而可以在不需要大量技术知识的情况下对其进行操作。但是，调整BCI系统，以便它可以与设备通信是一项艰巨的任务。一种越来越多地用于使环境中的设备通信的更简单的技术是基于语音命令。因此，本工作的目的是构建一个系统，以促进使用语音限制的BCI和环境中的设备之间的通信。十二名健康参与者和三名肌萎缩性侧索硬化症（ALS）患者被要求控制BCI家庭自动化系统。要控制的设备是电视，空调，智能灯泡，智能插头以及WhatsApp和Spotify应用程序。绩效指标，并根据系统可用性量表，NASA-TLX和临时问卷收集了主观措施。这项研究的结果将提出的系统验证为合适的选择，以促进BCI和商业设备之间以前根据语音命令进行操作的商业设备之间的通信。2022作者。由Elsevier B.V.这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
基于工业互联网和区块链技术的绿色供应链经济评估系统，ESG概念
摘要：考虑环境，社会和治理（ESG）因素的绿色供应链经济通过最小的危险因素提高了功能增长的机会。复杂技术（例如工业互联网（IIOT）和区块链）的含义改善了ESG性能的优化和评估。基于IIOT基础链的供应链经济评估（IB-SCEE）模型被引入以识别和减少功能增长危险因素。拟议的模型使用绿色区块链技术来确定不同交易的经济需求和供应分配。使用依靠ESG便利性的IIOT预测系统验证了循环经济过程中的AWS和需求。根据经济和分配结果确定最小风险和最大风险。本研究强调了对基于区块链的供应链经济学的持续ESG概念化研究的重要性。认识到区块链潜力的公司可以通过提高透明度，可追溯性和问责制来改善公司治理，环境影响和社会利益。可以通过这一领域的进一步研究和发展来塑造全球供应链的更具可持续性和负责任的未来，这将为科学世界做出重大贡献。此信息单独保存在绿色区块链中，以进行单个风险因素分析。提出的模型提高了建议和评估率，并通过受控评估时间降低了风险因素。
陆军创新日 2025 挑战声明。......
TRL 1 基础研究：已经进行初步科学研究。定性地假设和观察原理。重点是新发现而不是应用。 TRL 2 应用研究：确定了初步的实际应用。确认了材料或工艺解决问题、满足需求或找到应用的潜力。 TRL 3 建立关键功能或概念证明：应用研究取得进展并开始早期开发。研究和实验室测量验证了该技术各个要素的分析预测。 TRL 4 Alpha 原型组件/流程的实验室测试/验证：组件/流程的设计、开发和实验室测试。结果提供证据，证明基于预计或建模的系统可以实现性能目标。 TRL 5 集成/半集成系统的实验室测试：在相关环境中实现系统组件和/或流程验证。 TRL 6 原型系统验证：在操作环境中进行系统/流程原型演示（beta 原型系统级）。 TRL 7 综合试点系统演示：在运行环境中进行系统/流程原型演示（综合试点系统级）。 TRL 8 系统纳入商业设计：实际系统/流程已完成并通过测试和演示（预商业演示）认证。 TRL 9 系统已验证并准备全面商业部署：实际系统已通过在运行环境中的成功运行得到验证，并准备全面商业部署。
验证先进本构模型对 TPU 进行精确 FE 建模
在过去的几年中，热塑性聚氨酯 (TPU) 已成为许多行业中要求高应变率应用的首选材料。由于 TPU 材料具有相对较高的耐磨性和韧性，因此非常适合在恶劣环境条件下承受高压的关键部件。本演示介绍了 TPU 组件的一个相对较新的关键应用领域。虽然工作压力保持在最高 50 bar 的适中水平，但高频、循环负载条件带来了挑战。为了设计坚固的动态 TPU 组件，必须完成两个主要任务：(i) 粘弹塑性材料建模和参数识别，以及 (ii) 通过先进的有限元 (FE) 模拟在系统级的实际动态负载条件下进行材料验证。本文 (i) 强调材料校准过程，(ii) 专门展示所选 TPU 材料在系统级的材料验证。在此背景下，讨论了各种 TPU 等级的应变率依赖性，这说明了商用有限元软件中可用的经典材料建模技术与先进的非线性模型相比的不足之处。最后，提出了一种高效且准确的固体 TPU 材料校准流程建议，可显著增强产品创新流程。版权所有 © VBRI Press。关键词：TPU、系统验证、材料校准、FE 模拟。简介
人工智能在GMP/制造环境中的应用
执行摘要 制药行业正在继续寻找机会，利用 GMP 制造领域新技术和计算机化系统的进步，并采用应用于其他行业的新方法，以期更快地将药物带给患者。人工智能在制药业务中的整合正在改变传统实践，从药物发现到患者护理，从而实现更高效的研究、开发和制造流程。人工智能 (AI) 是指机器对人类智能的模拟。在制药制造环境中，人工智能包括机器学习 (ML)、自然语言处理和机器人技术和应用。这些人工智能工具可以分析数据，执行基于规则的决策任务，并在人工监督下最终实现最低限度的干预。人工智能给 GMP 环境带来了新的潜在风险，但这些风险仍然可以使用 GMP 环境中实践良好的当前方法来评估和减轻。原则上：人工智能是一种更有效地运行既定流程的全新数字化方式。然而，EFPIA 认识到，在受 GMP 监管的制药制造中使用人工智能存在新的潜在风险。然而，现有 GMP 中规定的原则（包括计算机化系统验证框架）已经提供了一套完善的风险评估程序，用于管理和缓解这些潜在的新风险。因此，这些完善的框架和流程应能有力地帮助缓解欧盟 AI 法案中定义的“高风险”系统在 GMP 环境中使用时可能带来的任何潜在风险。