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World File Search System超压
不同人工智能技术在爆炸空气超压预测中的比较研究
摘要：爆破是露天矿中最常见的岩石破碎方法。然而，它的副作用也不容小觑，例如飞石、地面振动、粉尘、有毒副产品、空气过压和背裂。这些影响会显著改变周围环境，尤其是在压力高于正常水平时。本研究提出并比较了四种用于预测爆炸引起的空气过压的人工智能模型，即多层感知器 (MLP)、随机森林 (RF)、等渗回归 (IR) 和 M5 规则。根据输入变量，即堵塞长度 (T)、每延迟炸药量 (W)、负担 (B)、监测距离 (R) 和间距 (S)，选择空气过压作为输出变量。使用几个统计性能指标，包括判定系数 (R²)、根相对平方误差 (RRSE)、均方根误差 (RMSE)、平均绝对误差 (MAE) 和相对绝对误差 (RAE) 来评估模型。此外，还采用了颜色强度分组排序方法和一般排序方法进一步评估模型。基于性能指标的结果证实，与其他技术相比，M5-Rules 是出色的模型。关键词：爆炸引起的空气过压；人工智能技术；地球科学；采石场；软计算
高温超导薄膜与超导机理研究
当需要一个低噪声 ，超 稳定 ， 高分辨率的偏置电 压时 ， DC205 是您正确的选择 。 它的双极四象限 输出可提供具微伏分辨率的高达 100 伏电压。其 电流可达 50 mA 。在 4 线模式下 （ 远程感测 ）， 此仪器会校正引线电阻 ， 从而为您的负载提供 准确的电势。 DC205 在 24 小时内的输出稳定性 为出色的 ±1 ppm 。 采用线性电源 ， 用户完全无 需担心高频噪声。
HO-PAC板压实机的压实指南HO-PAC板压实机的压实指南
压实指南。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1。土壤。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8种土壤类型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8识别土壤类型。。。。。。。。。。。。。。。9 2。压实。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10补充的需求。。。。。。。。。。。。10实现压实。。。。。。。。。。。。。。11土壤/底物类型和压实。。。。12个水分含量和压实。。。。。14测量压实。。。。。。。。。。。。。15 3。压实设备。。。。。。。。。。。。。17个Rammers，盘子，滚筒。。。。。。。。。。。。17手工引导，机器/繁荣的，自行的。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17确定动态压实力18压实方法和土壤/底物类型。。。。。。。。。。。。。。。。19 4。HO-PAC板压实机。。。。。。。。。。。20种机器安装的压缩机类型。20压实设备的工作原理。。。。21范围可用的压实设备。。。。。。。。。。。。。21 5。压实技术。。。。。。。。。。。。。22安装压实设备。。。。。22准备一个面积以进行压实。。。。。22操作机器安装的压缩机。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 6。压实器性能数据。。。。。。。。26数据收集程序。。。。。。。。。。。26压缩机性能数据。。。。。。。。27 7。其他带有压实设备的操作。。。。。。。。。。。。。30桩驾驶。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30理论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30技术。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。其他31个其他应用程序。。。。。。。。。。。。。。。。。31 8。参考和进一步阅读。。。。。。。32
基于金茨堡 - 兰道和埃利亚斯贝格方程的超导率...
发表的论文，演讲结果：（国际会议的论文）•Kouki Otuka，Shingo Haruna，Yasumasa hasegawa，Hirono Kaneeyasu，“自旋敏感性和野外诱导的非独立超级负责性手性稳定性”，JPS。proc。：第29届低温物理国际会议论文集（LT29）38（1）011058-1-6（2023）。（由国内研究协会等发表的论文等）•iWamoto mutsuo，Isai Kouki，Haruna Shingo，Haruna Shingo，Kaneyasu Hirono，“连接系统中不均匀超导性的磁场引起的磁场引起的历史现象，”，由日本物理学学会提出，”•Haruna Shingo，Ogita Saiki，Nomura Takuji，Kaneyasu Hirono，“通过顶点校正UTE2扰动的超级传导稳定，UTE2中的现场排斥，”，日本物理学学会的收听摘要78（2）（2023）（2023）。（其他）•Koki Doi，Mutsuki Iwamoto，Shingo Haruna，Hirono Kaneeyasu，“超导体交界处的野外诱导的手性状态的滞后”，第10个国际f-召开的国际工场，关于F-Electrons的双重性质（Percter Rectorns off-Electrons tector）。
根据内压设计分析压力容器...
摘要。本研究的主要目的是利用有限元方法根据内部设计压力和温度设计和分析压力容器的重要部件。压力容器是一种封闭的容器，用于容纳与环境压力有很大差异的气体或液体。它们已广泛应用于各种应用，例如化学工业、热电厂和核电厂、食品工业和航空工业。因此，压力容器的设计必须非常谨慎，以避免主要由应力引起的故障。需要应力分析的要求来避免压力容器的故障和致命事故。在本研究中，压力容器的重要部件，例如盲法兰、壳体法兰、一些吊环螺栓、排水管、排水管法兰和压力容器的一些连接区域，均根据 ASME 规范使用可靠的材料进行了专门设计。使用基于有限元法 (FEM) 的 Midas NFX 程序对指定点进行有限元建模、等效应力评估和应力分类线 (SCL)。根据 ASME 锅炉和压力容器规范对涉及内部压力和热负荷的设计条件的应力分析进行了评估。结论是，正常运行条件的分析结果满足允许限值。因此，压力容器的当前设计在设计载荷条件下具有足够的强度。
高性能多模式数字LLC 控制器
I HV1 (1mA) 。当 V CC 大于 V CC_SCP1 后，高压电流源的 充电电流为 I HV2 (55mA) ， V CC 电压会迅速上升。当 V CC 电压 超过 V CC_ON(18.5V) 时，高压启动电流源关闭。同 时， UVLO 置高有效， IC 内部电路开始工作，系统开 始检测输入是否超过 Brown-in 阈值 V BI ，如果没有超 过，则 V CC 电压在 V CC_ON （ 18.5V ） 和 V CC_OFF （ 12.5V ） 之间来回充放电；如果检测到输入超过 V BI ，则开启高 压启动电流源，直到 V CC 电压达到 V CC_SYSON （ 21V ） ， IC 开始输出驱动。
基于颅内压的决策：使用机器学习预测疑似颅内压升高
本研究在 2009 年至 2019 年期间招募了 400 名正常儿童作为对照组，以及 75 名有颅内压升高迹象的儿童。测量了 CT 上的 ONSD 等参数。采用监督机器学习根据 CT 测量结果预测疑似颅内压升高。正常儿童的 ln(年龄) 和平均 ONSD (mONSD) 之间存在线性相关性，mONSD = 0.36ln(年龄)+2.26 (R 2 = 0.60)。本研究根据单变量分析显示，400 名正常儿童的 CT 测得的 mONSD 与 ln(年龄) 和大脑宽度（而非脑室宽度）之间存在线性相关性。此外，多变量分析显示双尾核最小距离也与 mONSD 有关。对照组和疑似颅内压升高组的组间比较结果显示，mONSD 和脑室宽度具有统计学意义。研究表明，监督式机器学习应用可用于预测儿童疑似颅内压（ICP）升高，训练准确率为 94%，测试准确率为 91%。
泄压和减压系统
5 确定单个泄压速率.....................................................................................................................22 5.1 过压的主要来源....................................................................................................................22 5.2 过压来源....................................................................................................................................24 5.3 压力、温度和成分的影响......................................................................................................24 5.4 操作员响应的影响.......................................................................................................................24 5.5 出口封闭.......................................................................................................................................24 5.6 冷却或回流故障....................................................................................................................25 5.7 吸收剂流动故障....................................................................................................................26 5.8 不凝性物质的积累....................................................................................................................26 5.9 挥发性物质进入系统....................................................................................................26 5.10 工艺流自动控制故障.....................................................................................................