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World File Search System设计优化
一种用于反渗透淡化分析的新算法方法：设计优化和参数研究
摘要：人口增长，再加上工业和农业发展，导致对淡水供应的需求增加。对于缺水稀缺的国家，淡化构成了解决此问题的唯一可行解决方案。反渗透（RO）技术已被广泛使用，因为膜材料已升级并降低了成本。现在，RO是最重要的技术，用于化下不同类型的水，例如海水，咸水和自来水。但是，它的设计至关重要，因为许多参数都参与获得良好的设计。大量使用RO鼓励建立一种促进设计过程的程序，并有助于获得最佳性能RO脱盐系统。本文提供了一个分为三个部分的过程：（1）对RO参数进行分类； （2）按一定顺序选择pa-armeters，然后通过12个步骤进行计算过程； （3）然后在RO系统分析（ROSA）软件上插入所选参数和获得的值。然后，通过创建一个使用ROSA的RO系统设计阶段遵循的算法图表来总结这些点。然后以拟议列表上的一个示例进行验证以验证该过程，并进行了对参数的不同值进行比较。这项比较研究的结果表明，选择不同的参数会影响RO系统的生产力。此外，每个设计都有特定的最佳参数集，这取决于用户设置的限制。
对电动机设计优化的数据驱动的替代模型的评论
摘要 - 电动机是电子推进系统的核心组成部分之一，在该行业中起着至关重要的作用。电动机的最佳设计提出了一个复杂的非线性问题，通常会挑战传统方法，以在准确性和效率之间取得平衡。实现准确的分析和整体优化通常需要大量的计算要求，尤其是在与大型个人打交道时。结果，研究人员开始探索数据驱动的替代模型来解决这一困境的利用。本评论论文着重于研究用于构建数据驱动的替代模型的领先技术，以协助和促进电动机的设计优化过程。这些技术包括统计模型，机器学习模型，深度学习模型和其他基于人工智能的技术。本文对基本原则进行了全面的调查，并提供了利用这些不同模型的研究的详细示例。此外，这些模型的性能和潜力都以评论为强调，从而阐明了它们各自的优势和局限性。此外，讨论了在此主题下提出的研究挑战，并有望在此主题下进行改进的途径。索引术语 - 手工智能，数据驱动的模型，深度学习，电动机，机器学习，优化，替代模型。
用于常关型 GaN HEMT 的新型纳米结构 P-GaN 栅极的设计优化
A. 具有 MBE 再生长 P-GaN 栅极的常关型 HEMT HEMT 结构的特点是具有 25 nm 厚的 AlGaN 势垒和 20 % 的铝率。首先，通过 PECVD（等离子增强气相沉积）沉积 100 nm 厚的氧化硅 SiO 2 层，作为 AlGaN 栅极蚀刻和选择性 GaN 再生长的掩模。在用 CF 4 RIE 蚀刻 SiO 2 层以确定栅极区域之后，通过 ICPECVD 对 AlGaN 层进行 Cl 2 部分蚀刻，条件如下：RF 功率为 60 W、压力为 5 mTorr 并且 Cl 2 流速为 10 sccm。蚀刻时间为 35 秒，去除了 19 nm 的 AlGaN。然后在 MBE（分子束外延）反应器中重新生长用镁（Mg）掺杂的 50 nm GaN 层，其标称受体浓度为 Na-Nd 为 4 x 10 18 cm -3。
电网连接混合电池储能系统的多目标协同设计优化框架：优化规模和技术选择
摘要：本文开发了一个多目标协同设计优化框架，用于优化连接到电网的混合电池储能系统 (HBESS) 中的电池和电力电子设备的尺寸和选择。协同设计优化方法对于具有耦合子组件的复杂系统至关重要。为此，在 HBESS 的设计中，使用非支配排序遗传算法 (NSGA-II) 进行技术的尺寸优化和选择，同时考虑成本、效率和寿命等设计参数。可互操作框架考虑了三个第一寿命电池单元和一个第二寿命电池单元，以形成两个独立的电池组作为混合电池单元，并考虑了两种功率转换架构，用于将混合电池单元连接到具有不同功率级和模块化水平的电网。最后，作为框架输出获得的全局最佳 HBESS 系统由 LTO 第一寿命和 LFP 第二寿命电池组成，与基线相比，总拥有成本 (TCO) 降低了 29.6%。
深矿中地热能系统的热力学模型：不确定性量化和设计优化
通过深矿系统提取地热能提取，可以在满足深矿冷却需求的同时降低地热系统的成本。然而，将冷水注入地下触发器强烈耦合的热杂种机械（THM）过程，可能会影响地下发掘的稳定性。这项研究评估了地热能提取对深雷温度和稳定性的影响。通过量化矿温度和对各种参数的稳定性的敏感性，我们提出了一种方案，以优化地热能生产，同时实现快速的地雷冷却并保持稳定性。我们首先通过THM数值建模评估地热操作对矿温度和稳定性的影响。模拟表明，孔隙弹性应力迅速影响矿山的稳定性，而热应力对长期稳定性产生了更大的影响。然后，我们使用基于距离的广义灵敏度分析（DGSA）来量化参数灵敏度。分析将矿山系统和地热系统之间的距离视为最具影响力的因素。其他重要参数包括注射速率，注入温度，井间距，热量系数
混合激发UX的多目标设计优化...
摘要。带有磁桥的混合激发通量转换永久磁铁（HEFSPM）电动机是混合激发通量转换永久磁铁（FSPM）机器的拓扑。尽管其表现出色，例如高扭矩/功率密度，高UX增强/弱化的功能等等，但由于其复杂的结构，它受到了较少的关注。因此，需要进一步研究其最佳设计和性能。本文基于设计灵敏度分析提供了具有磁桥的HEFSPM电动机的多物镜优化设计。在rst上，讨论了机器结构和基本工作原理。然后，进行几何优化的设计灵敏度分析以提高运动性能。将此优化的电动机与初始设计进行了比较。最后，构建并测试了优化提出的电动机的原型，以验证仿真结果。
风力涡轮机氢气生产设计优化
为了满足对廉价绿色氢气的需求，已经开发出专门用于氢气生产的风力涡轮机设计优化框架。该框架通过最小化氢气平准成本 (LCOH) 目标来优化风力涡轮机。初步案例研究结果显示，与使用我们框架的 LCOE 优化涡轮机相比，LCOH 降低了 1.53%。从基线参考涡轮机到 LCOH 优化涡轮机，LCOH 降低了 12.7%。从基线参考涡轮机到 LCOE 优化涡轮机，LCOE 降低了 12.35%。与基线和 LCOE 优化涡轮机相比，LCOH 优化涡轮机具有更大的转子，其中增加的涡轮机成本由增加的氢气产量抵消。本案例研究重点关注单个风力涡轮机-电解器系统，表明使用新的优化目标可以显着节省成本。通过工厂级优化以及包括太阳能电池板和电池存储等其他技术，可以进一步节省成本。
通过Shap和贝叶斯机器学习的聚合物设计优化PDNA和CRISPR核糖核蛋白递送
核酸是重要的治疗方法，但是递送效率的问题继续阻碍诊所的广泛进步。输送系统对于封装和保护这些大型且高度敏感的有效载荷并改善组织内在化至关重要。1,2当前的病毒输送方法一直在努力克服障碍，包括有限的货物容量，3个制造成本，4和免疫。5,6个非病毒输送方法已在商业配方中得到证明，可用于外源性核酸药物的功能，可调节和不兼容的车辆。聚生物是建立的药物制剂，但由于性能较低而导致在体内携带核酸的利用不足。7然而，由于化学和物理调制的易于性以及可及时的制造，因此存在无限的聚合物输送车辆的潜力。7,8
基于机器学习的设计优化，可增强太阳反射的多层多层涂料
多层涂层在半导体，光学镜和能量收集技术中的应用是有希望的，并且成功。在这些中，光镜镜对于被动辐射冷却至关重要。基于在蜗牛和先前研究中观察到的多层辐射冷却系统的基础，这项研究展示了机器学习算法在优化和获得对多层结构的见解方面的效率。由于在生物学上发现的方解石壳中的低空窗口发射率的限制引起的，重点是太阳能反映对于最大程度地提高蜗牛中发现的生物学现象至关重要。在170 nm层厚度下，对方解石的定期多层设计空间的手动搜索指向20μm涂层的最大太阳能反射。为了释放这些多层的全部潜力，我们采用了基于机器学习的进化优化方法 - 一种遗传算法。对20μm涂层的优化大道涂层表明，太阳能反射的显着增强至99.8％。有趣的是，相同的平均层厚度为170 nm，可在20μM周期性和大型方解石多层中提供最大的太阳能反射。对光谱反射的研究表明，层厚度对于调整太阳能反射至关重要。对于小涂层，优先考虑具有较高太阳强度的波长。增加涂层厚度允许包含较厚的层以反映更长的波长，从而导致平均方解石层厚度的趋势增加。进一步探索辐射冷却材料的工作表明，有方解石和硫酸钡由于其折射率对比而与二氧化硅相比，阳光的反射高于二氧化硅。我们使用生物风格设计的发现和见解可以利用现代制造技术的薄涂料来提供卓越的太阳能反射。