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燃气轮机系统技术员 - 电气（GSE） - DOD凉爽
是。燃气轮机系统技术人员 - 电气路线图包括连续体专业军事教育所包含的四个区域：海军专业军事教育（NPME），联合专业军事教育（JPME），领导力和高级教育。一些培训和教育是强制性的（招募培训，大湖区的燃气轮机学校，电子学习等）。有些可能由您的指挥链（Microsoft Excel和PowerPoint课程）指导，其余部分是自愿的（MNP，E-Learning，大学课程等）。建议水手寻找导师，包括您的指挥首长，高级应征顾问，首席小费官，领先的小官员和指挥职业顾问，并利用您的海军大学虚拟教育中心（VEC）或Oconus教育办公室的大量资源。所有人都具有独特的资格来帮助您。
评估机器学习和深度学习模型，以根据环境因素预测风力涡轮机的功率输出
本研究对机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 模型进行了全面的比较分析，这些模型用于根据温度、湿度、风速和风向等环境变量预测风力涡轮机 (WT) 的功率输出。除了人工神经网络 (ANN)、长短期记忆 (LSTM)、循环神经网络 (RNN) 和卷积神经网络 (CNN) 外，还研究了以下 ML 模型：线性回归 (LR)、支持向量回归器 (SVR)、随机森林 (RF)、额外树 (ET)、自适应增强 (AdaBoost)、分类增强 (CatBoost)、极端梯度增强 (XGBoost) 和轻梯度增强机 (LightGBM)。使用 40,000 个观测值的数据集，根据 R 平方、平均绝对误差 (MAE) 和均方根误差 (RMSE) 对模型进行了评估。在 ML 模型中，ET 的性能最高，R 平方值为 0.7231，RMSE 为 0.1512。在 DL 模型中，ANN 的性能最佳，R 平方值为 0.7248，RMSE 为 0.1516。结果表明，DL 模型（尤其是 ANN）的表现略优于最佳 ML 模型。这意味着它们更擅长对多变量数据中的非线性依赖关系进行建模。预处理技术（包括特征缩放和参数调整）通过增强数据一致性和优化超参数来提高模型性能。与之前的基准相比，ANN 和 ET 的性能均表明 WT 功率输出预测的预测准确度有显著提高。这项研究的新颖之处在于直接比较了各种 ML 和 DL 算法，同时强调了先进计算方法在可再生能源优化方面的潜力。
关于欧洲蝙蝠和风力涡轮机的案例研究
迫切需要将可再生能源规划和生物多样性保护结合起来，以解决相互联系的气候变化和生物多样性损失危机并实现联合国的可持续发展目标7,13，而15。但是，在法国等许多国家中，限制可再生能源对生物多样性的负面影响的当前策略在计划过程中仍然存在主要局限性，可以通过建模方法克服。在这里，我们提出了一个新的基于建模的框架，旨在确定项目对生物多样性构成的Po Tential威胁。通过利用大规模标准化的公民科学生物多样性数据来创建生物多样性基准，该方法旨在更好地在不同阶段和项目前和项目后建设中更好地为生态影响评估（EIA）过程提供信息。我们证明了法国使用蝙蝠和陆上风能开发作为案例研究的实际应用。我们揭示法国可再生能源计划中的当前方法未能识别出具有生物多样性意义的地点，> 90％的风力涡轮机被批准用于构造的构造位置，以放置在蝙蝠具有很高意义的地点。未来风力涡轮机对蝙蝠造成的风险涉及所有分类单元（均受到欧盟的保护），包括具有较高碰撞风险的物种。我们强调了提出的基于建模的框架如何有助于对构建前和后结构后对生物多样性的影响进行更客观的评估，并成为EIA过程的普遍组成部分。它的实施可以促进一种更加生物多样性友好的方法来可再生能源计划，并与全球生物多样性框架到2030年停止生物多样性损失的目标保持一致。
风力涡轮机检查案例研究
捷克共和国布拉格的捷克技术大学电气工程学院的控制论系（电子邮件：{giuseppe.silano，martin.saska} @fel.cvut.cz）。B发电技术和材料部，意大利米兰的Ricerca Sul Sistema Energetico（RSE）S.P.A.。 C GRVC机器人实验室，西班牙塞维利亚塞维利亚大学（电子邮件：alvarocaballero@us.es）。 D工程系，意大利贝尼文托市贝尼文托市桑尼奥大学（电子邮件：{davide.liuzza，luigi.iannelli} @unisannio.it）。 意大利国家新技术，能源和可持续经济发展（ENEA），意大利弗拉斯卡蒂，核安全与安全部的融合和技术。 f克罗地亚萨格勒布大学电气工程与计算学院（电子邮件：stjepan.bogdan@fer.hr）。 g通讯作者B发电技术和材料部，意大利米兰的Ricerca Sul Sistema Energetico（RSE）S.P.A.。C GRVC机器人实验室，西班牙塞维利亚塞维利亚大学（电子邮件：alvarocaballero@us.es）。 D工程系，意大利贝尼文托市贝尼文托市桑尼奥大学（电子邮件：{davide.liuzza，luigi.iannelli} @unisannio.it）。 意大利国家新技术，能源和可持续经济发展（ENEA），意大利弗拉斯卡蒂，核安全与安全部的融合和技术。 f克罗地亚萨格勒布大学电气工程与计算学院（电子邮件：stjepan.bogdan@fer.hr）。 g通讯作者C GRVC机器人实验室，西班牙塞维利亚塞维利亚大学（电子邮件：alvarocaballero@us.es）。D工程系，意大利贝尼文托市贝尼文托市桑尼奥大学（电子邮件：{davide.liuzza，luigi.iannelli} @unisannio.it）。意大利国家新技术，能源和可持续经济发展（ENEA），意大利弗拉斯卡蒂，核安全与安全部的融合和技术。f克罗地亚萨格勒布大学电气工程与计算学院（电子邮件：stjepan.bogdan@fer.hr）。g通讯作者
风力涡轮机的建模和模拟
摘要： - 基于PMSG的风力涡轮机的建模是这项研究的主题。在各种风速下，涡轮机的数学建模是这项研究的主要主题。控制风力涡轮机和PMSG的可变速度功能的基本电路方程用于创建风力涡轮机模型。风速不是恒定的，它取决于环境条件，风速中的变化可以通过螺距角控制器控制，并且在操作风速下产生所需的恒定电力。本文是关于风力涡轮机的数学建模及其不同特征从不同参数获得的。使用MATLAB/SIMULINK对独立的风力涡轮机系统进行了建模和分析，并且结果满足了设计规范。
印度金属研究所短期专业教育课程（在线）“电力和航空燃气涡轮机中的高温材料和加工
O li M d 10th J 2025 12 30 16 30 背景：高温材料通常用于发电厂和航空发动机的恶劣环境中。在这种苛刻的工业环境中，通常使用基于钛合金、镍基高温合金和钢的高温合金。此外，热障涂层（如铂铝化物）和中间层对于保护镍基高温合金在使用过程中免于快速劣化非常重要。材料加工、性能、微观结构和测试对于成功使用这些材料至关重要。本课程旨在介绍这些先进材料及其加工、性能和测试，用于能够抗蠕变、氧化和热疲劳的高温。本课程涉及以上所有方面。
分布式风力涡轮机的设计载荷基础指导
ACP 美国清洁能源 DFMEA 设计故障模式与影响分析 DLC 设计载荷工况 dWAM 分布式风气动弹性建模 ECD 具有方向变化的极端相干阵风 ECG 极端相干阵风 EDC 极端方向变化 EOG 极端运行阵风 EOG 1、EOG 50 具有 1 年和 50 年重现期的 EOG ETM 极端湍流模型 EWM 极端风速模型 EWS 极端风切变 FLS 疲劳极限状态 HAWC2 水平轴风力涡轮机模拟代码 第二代 HAWT 水平轴风力涡轮机 IEC 国际电工委员会 IECRE IEC 可再生能源应用设备标准认证体系 NREL 国家可再生能源实验室 NTM 正常湍流模型 NWP 正常风廓线模型 O&M 运营和维护 OEM 原始设备制造商 PSF 部分安全系数 RRD RRD Engineering, LLC SLS 使用极限状态 ULS 极限状态 VAWT垂直轴风力涡轮机 V&V 验证和确认 WTG 风力发电机 数学符号 A 威布尔尺度参数 𝐹𝐹 𝑘𝑘 通用特征载荷 k 威布尔形状参数 I ETM ETM 湍流强度 PE (𝐹𝐹 𝑘𝑘 ) 超过 𝐹𝐹 𝑘𝑘 的概率 p 0 参考大气压 T ECD ECD 的瞬态持续时间 T EDC EDC 的瞬态持续时间 T EWS 极端风切变 (EWS) 的瞬态持续时间 T 阵风 EOG 的阵风持续时间
AI为风力涡轮机结构的数字双胞胎
项目详细信息：该博士学位的学生旨在推进风能系统的数字化，特别着重于为风力涡轮机的结构组件开发数字双胞胎。随着世界向可持续能源的过渡，风能变得越来越重要。但是，风力涡轮机在具有挑战性的环境条件下运行，其结构成分可能会磨损，疲劳和潜在的故障。因此，有效的维护对于确保这些系统的可靠性和寿命至关重要，尤其是在考虑到当前部署的风力涡轮机的设计寿命即将结束时。数字双胞胎可以为更聪明，更积极的维护实践提供基础，降低运营成本并提高风能系统的效率。
估计荷兰北海离岸风力涡轮机叶片的微塑料排放
1 TNO, Wind Energy Technology, Westerduinweg 3, 1755 LE Petten, The Netherlands 2 TNO, Climate, Air & Sustainability, Princetonlaan 6, 3584 CB Utrecht, The Netherlands 3 TNO, Reliable Structures, Molengraaffsingel 8, 2629 JD Delft, The Netherlands
为 Metlakatla Power and Light 提供 1.85 MW 风力涡轮机
19 世纪下半叶，欧洲人传染的传染病肆虐他们的社区，因为原住民对这些疾病没有获得免疫力。1862 年太平洋西北部的天花疫情导致许多 Tsimshian 人死亡。总共有四分之一的 Tsimshian 人在至少三次大规模疫情中死亡。1835 年，Tsimshian 人的总人口估计为 8,500 人。到 1885 年，人口下降到 4,500 人，其中 817 人在两年后跟随传教士威廉·邓肯移居阿拉斯加。