er =饱和蒸汽压力b =气压测量值A =心理常数。我们在不同的通风条件下确定了脑静脉psy-psy-psy-s的常数a。恢复如图5。如图所示,当通风速度超过1.5 m/sec时,心理常数几乎是恒定的,独立于通风速度。在这种情况下A的值为(6.45±0.167)x 10-4。当通风速度为零时,A的测量值涉及误差,因为只有轻微的空气可能会影响测量。平均值为11.1 x 10-4。根据理论考虑,山本和A. Yamamoto [5]提出了以下经验公式,
经验公式C 48 H 24 N 3 O 16 U 2配方重量1374.76温度/K 100晶体系统单斜空间群C2/C A/Å17.8388(13)B/Å56.143(4)C/Å18.6016(14)(14)(14)α/°90α/°90β/°116.66.66.66.66.02(3) 16734(2) Z 8 ρcalcg/cm 3 1.091 μ/mm -1 8.365 F(000) 5160.0 Reflections collected 155999 Independent reflections 14743 [R int = 0.0703, R sigma = 0.0381] Data/restraints/parameters 14743/24/625 Goodness-of-fit on F2 1.041 Final R索引[i> =2σ(i)] r 1 = 0.0407,WR 2 = 0.1138最终R索引[所有数据] R 1 = 0.0465,WR 2 = 0.1168
附加晶体学数据表。S1. 从 SCXRD 获得的 1D-Cu 4 I 8 ( Hdabco ) 4 晶体学数据。化合物 1D-Cu 4 I 8 ( Hdabco ) 4 经验公式 C6 H13 Cu2 I4 N2 分子量 861.07 温度 298 K 波长 0.71073 晶系 正交晶系 空间群 Pnma 晶胞尺寸 a = 13.6210(5) Å α = 90.0° b = 10.0312(3) Å β = 90.0° c = 15.5034(6) Å γ = 90.0° 体积 2118.31(13) Å 3 Z 4 密度 2.700 Mg/m 3 吸收系数 7.839 mm -1 F(000) 1584.0 Theta (最大) 27.490° h, k, lmax 17, 13, 20 收集的反射数2564 完整性至 θ = 31.444° 0.998 吸收校正 MULTI-SCAN 最大和最小透射 0.574 和 0.625 R 1 0.0362 wR 2 0.0791
HEC-RAS 6.0 包括 2D 沉积物输送和形态变化的测试版。尽管是测试版,但沉积物模型包含许多功能,包括多种颗粒类别、混合粘性/非粘性输送以及一种新颖的亚网格沉积物输送和形态变化方法。该模型专为短期至中期模拟而设计,主要是因为亚网格床层变化计算存在局限性。HEC-RAS 2D 沉积物输送解决了床体物料负荷输送方程,但使用经验公式将床体物料负荷分为床体物料和悬浮物。输送方程使用与流体动力学相同的网格上的隐式有限体积方案求解。床可以建模为单层或具有用户定义的床层数。
TSL2560 和 TSL2561 是光数字转换器,可将光强度转换为可直接进行 I 2 C (TSL2561) 或 SMBus (TSL2560) 接口的数字信号输出。每个设备将一个宽带光电二极管(可见光加红外光)和一个红外响应光电二极管组合在单个 CMOS 集成电路上,能够在有效的 20 位动态范围(16 位分辨率)上提供近明视响应。两个积分 ADC 将光电二极管电流转换为数字输出,该数字输出表示在每个通道上测量的辐照度。该数字输出可以输入到微处理器中,其中使用经验公式得出以勒克斯为单位的照度(环境光水平),以近似人眼响应。TSL2560 设备允许 SMB-Alert 样式中断,而 TSL2561 设备支持传统级别样式中断,该中断保持有效,直到固件清除它为止。
TSL2560 和 TSL2561 是光-数字转换器,可将光强度转换为数字信号输出,可直接进行 I 2 C (TSL2561) 或 SMBus (TSL2560) 接口。每个设备将一个宽带光电二极管(可见光加红外光)和一个红外响应光电二极管组合在单个 CMOS 集成电路上,能够在有效的 20 位动态范围(16 位分辨率)上提供近明视响应。两个积分 ADC 将光电二极管电流转换为数字输出,该数字输出表示在每个通道上测量的辐照度。此数字输出可以输入到微处理器中,其中使用经验公式得出以勒克斯为单位的照度(环境光水平),以近似人眼响应。TSL2560 设备允许 SMB-Alert 样式中断,而 TSL2561 设备支持传统级别样式中断,该中断保持有效,直到固件清除它。
在航空航天工业中,疲劳裂纹扩展对飞机结构机械装配设计构成了严重威胁。在这些结构中,裂纹扩展是一个需要认真处理的问题,因为除了经济损失之外,还会影响人员生命安全。疲劳裂纹扩展 (FCG) 速率是在恒定振幅载荷作用下,裂纹随循环数增长的速率。分析曲线后发现,应力强度因子 (SIF) 范围“ ∆𝐾 ”与 FCG 速率“ 𝑑𝑎 𝑑𝑁 ⁄ ”之间的相关性呈偏离线性关系,曲线的区域 II 也称为巴黎区域。经验公式方法不能令人满意地处理线性因子。与之前的方法相比,机器学习算法凭借其出色的学习能力和灵活性,能够更好地处理非线性问题。在本研究工作中,利用基于遗传算法、爬山算法和模拟退火算法的优化神经网络来预测 FCG 率。通过对 2324-T39、7055-T7511 和 6013-T651 等不同航空铝合金进行测试,验证了所提出的技术。通过基于模拟退火的优化神经网络,对铝合金 6013-T651 的最小预测 MSE 为 1.0559 × 10 −9。此外,结果与实验过程中设想的数据非常吻合。
摘要目的 — 本文旨在提出一种新的简化数值模型,该模型基于一个非常紧凑的半经验公式,能够模拟电液伺服阀的流体动力学行为,同时考虑由于阀门几何形状(例如阀芯和套筒之间的流动泄漏)和操作条件(例如可变供应压力或水击)引起的多种影响。 设计/方法/方法 — 所提出的模型通过简化表示来模拟阀门性能,该表示源自基于压力和流量增益的线性化方法,但能够评估边界条件、压力饱和和泄漏评估之间的相互作用。 与其他流体动力学数值模型(详细的基于物理的高精度模型和文献中其他简化模型)相比,对其性能进行了评估。发现 – 尽管由于其简化的公式,所提出的模型仍然存在一些局限性,但它克服了文献中最常见的流体动力学模型的几个典型缺陷,描述了水击和输送压差与阀芯位移的非线性依赖关系。原创性/价值 – 尽管仍然基于简化的公式,降低了计算成本,但所提出的模型引入了一种新的非线性方法,该方法以适当的精度近似压力-流量流体动力学特性
收到日期 2021年7月24日,接受日期 2021年8月12日 doi:10.3151/jact.19.924 摘要 人工智能技术具有超高维非线性计算能力、智能综合分析判断功能和自学习知识储备表达功能,与经典统计方法生成的经验公式相比,可以释放有形构件与性能指标之间高维非线性关系的潜力。本文总结了用于预测混凝土性能的人工智能算法类型,全面梳理了人工智能技术在预测混凝土力学性能、工作性能和耐久性方面的研究进展,对比分析了算法选择、样本数据和模型构建对混凝土抗压预测系统的影响。分析表明,人工智能技术在预测混凝土性能的测量精度上比常规统计方法具有明显优势,应采用多种算法对模型预测结果进行交叉验证。对于微小数据集,采用支持向量机;对于需要特征优化或离散指数预测的算法模型,应采用决策树进化技术;对于不同的挑战,可采用人工神经网络;为了改进预测模型,提高预测精度,提出了优化特征、集成算法、超参数优化、扩大样本数据集、丰富数据源、数据预处理等措施。