XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System软壳
用于可重构多模态软机器人的高动态双稳态软执行器
已经开发出能够进行多模式运动的机器，这些机器能够在非结构化环境中机动，用于搜索和救援行动、[2] 监控和防御等应用。 [3] 这种多模态性通常通过 i）身体形状变形、ii）步态改变或 iii）使用不同的驱动或推进机制实现。 一种流行的方法是使用专门用于相应环境中运动的不同推进机制（例如，螺旋桨用于飞行和游泳，轮子用于陆地运动 [4,5] ）。 然而，多种推进机制会使设计复杂化，并增加此类系统的重量。 同样，使用能够实现不同步态和运动模式的单一推进机制可以简化设计，但通常会导致在某些环境中的移动性受到更多限制。 [6–8] 一种有前途的替代方案是利用身体的可逆形状变形，这样就可以重新调整一组常见的执行器或机器人肢体，以执行新的地面接触或流体结构相互作用模式（参见参考文献 [9–11] 中的示例）。软机器人特别适合可逆形状变化，因为它们具有机械可变形性和对受控刺激的形态反应。最近，Baines 等人提出了一种形状变形肢体，它可以利用刚度调节在鳍状肢和腿之间变换。[12] 这种肢体被安装在受海龟启发的机器人 [6] 上，以促进两栖运动。Shah 等人提出了一种
模拟电线和……的壳结构的构建形状
在 WAAM 等 DED 工艺中，计算机辅助制造 (CAM) 系统用于使用计算机辅助设计 (CAD) 数据生成沉积路径。用于加工工艺的通用 CAM 系统输出加工后的三维 (3D) 形状。用于 AM 工艺的商用 CAM 系统也可以在构建过程之后绘制 3D 形状；但是，用户必须手动输入焊珠几何形状，并且估计精度不够高，因为焊珠几何形状取决于各种因素，例如工艺参数、目标形状和位置。在给定上下文中，目标形状是指目标形状是否悬垂的情况（Abe 和 Sasahara，2015 年；Sasahara 等，2009 年），位置对应于熔池在
用于动态分析的等几何混合壳
摘要 飞机水平稳定器容易因气流与机翼分离以及随后尾流对稳定器结构的冲击而发生疲劳损坏，这被称为抖振事件。在本研究中，先前开发的等几何混合壳方法在动态分析环境中重新表述，以使用不同的俯仰角模拟飞机起飞。提出的 Kirchhoff-Love (KL) 和连续壳混合允许使用连续壳对飞机水平稳定器的关键结构部件进行建模，以获得高保真度的 3D 应力，而使用计算效率高的 KL 薄壳对不太重要的部件进行建模。施加的气动载荷是由混合浸入几何和边界拟合的计算流体动力学 (CFD) 分析生成的，以准确记录稳定器外表面上的动态激励。具体来说，为了节省计算量，除了机翼和稳定器之外的整个飞机都浸入基于浸入几何分析 (IMGA) 概念的非边界拟合流体域中，而围绕飞机机翼和稳定器的网格是边界拟合的，以准确计算稳定器上的气动载荷。然后将获得的载荷时间变化应用于水平稳定器的动态混合壳分析，并评估高保真应力响应以进行后续疲劳评估。然后进行简单的频域疲劳分析，以评估稳定器的抖振引起的疲劳损伤。代表性水平稳定器的稳态和动态非线性混合壳分析结果证明了所提方法的数值精度和计算效率。
用于动态分析的等几何混合壳
摘要 飞机水平稳定器容易因气流与机翼分离以及随后其尾流对稳定器结构的冲击而发生疲劳损坏，这被称为抖振事件。在本文中，之前开发的等几何混合壳方法在动态分析设置中被重新制定，以模拟使用不同俯仰角的飞机起飞。所提出的 Kirchhoff-Love (KL) 和连续壳混合允许使用连续壳对飞机水平稳定器的关键结构部件进行建模，以获得高精度 3D 应力，而使用计算效率高的 KL 薄壳对不太重要的部件进行建模。施加的气动载荷由混合浸入几何和边界拟合的计算流体动力学 (CFD) 分析生成，以准确记录稳定器外表面的动态激励。具体来说，为了节省计算量，除了机翼和稳定器之外的整个飞机都浸入基于浸入几何分析 (IMGA) 概念的非边界拟合流体域中，而围绕飞机机翼和稳定器的网格则采用边界拟合，以准确计算稳定器上的气动载荷。然后将获得的载荷时间变化应用于水平稳定器的动态混合壳分析，并评估高保真应力响应以进行后续疲劳评估。然后进行简单的频域疲劳分析，以评估稳定器的抖振引起的疲劳损伤。代表性水平稳定器的稳态和动态非线性混合壳分析结果证明了所提方法的数值精度和计算效率。
壳能量过渡策略2024（PDF）
我们认为，我们的总绝对排放量在2018年达到1.73 Gigatonnes的二氧化碳等效含量（GTCO 2 E）。[a]操作控制边界。范围1和2目标是净基础。[b]参考年度。[C] Shell的NCI是Shell出售的能量产品的平均强度，由销售量加权。NCI中包含的估计总温室气体（GHG）排放量对应于与Shell在股票边界上出售的能量产品相关的良好的轮胎排放，这是碳信用净值的净值。这包括与其他由Shell出售的其他能源产品相关的富裕排放。排放量被排除在外。[D] 2021目标2-3％，2022目标3-4％，2023目标6-8％，全部实现。承认能量转变变化速度的不确定性，我们还选择退休2035年目标，即净碳强度降低了45％。[e]我们的目标是将甲烷排放强度保持在0.2％以下，并到2030年达到接近零的甲烷排放。[f]来自所有石油和天然气资产的甲烷排放强度，其销售其气体的运营商（包括LNG和GTL资产）定义为正常立方米中甲烷排放的总量（NM3），每种可在NM3中出售的气体总量。[g]来自所有油气资产的甲烷排放强度在重新注射气体的地方定义为每吨总质量的石油和冷凝水的总质量，可在吨中出售。[H]我们的目标是在2025年消除上游操作中的常规气体，但要完成SPDC的销售。[i]我们设定了一个新的野心，将与我们的石油产品使用相关的绝对排放量减少到2030年，而2021年（范围3类别11）。使用我们的石油产品（范围3，第11类）的客户排放量为2023年的5.17亿吨二氧化碳等效含量（CO 2 E），而2021年的客户排放量为5.69亿吨Co 2 E。
针对软错误的架构设计
1 简介 1 1.1 概述 1 1.1.1 软错误的证据 2 1.1.2 软错误的类型 3 1.1.3 减轻软错误影响的经济有效的解决方案 4 1.2 故障 6 1.3 错误 7 1.4 指标 9 1.5 可靠性模型 11 1.5.1 可靠性 12 1.5.2 可用性 13 1.5.3 其他模型 13 1.6 互补金属氧化物半导体技术中的永久性故障 14 1.6.1 金属故障模式 15 1.6.2 栅极氧化物故障模式 17 1.7 CMOS 晶体管中的辐射诱发瞬态故障 20 1.7.1 阿尔法粒子 20 1.7.2 中子 21 1.7.3 阿尔法粒子和中子与硅晶体的相互作用 26 1.8 阿尔法粒子和中子撞击的架构故障模型 30 1.9 静默数据损坏和检测到的不可恢复错误 32 1.9.1 基本定义：SDC 和 DUE 32 1.9.2 SDC 和 DUE 预算 34
软机器人 - IRIS Re.Public@polimi.it
软机器人技术是机器人技术的一个特定子领域，涉及使用与生物体中类似的高柔顺性材料构建机器人。软机器人技术很大程度上借鉴了生物体移动和适应周围环境的方式。与用刚性材料制成的机器人相比，软机器人可以提高完成任务的灵活性和适应性，并在与人类一起工作时提高安全性。这些特性使其在医学和制造业领域具有潜在的用途。为了了解软机器人技术在研究中的普遍性，截至 2021 年 4 月，在 Web of Science 数据库中对关键词“软机器人”进行简单搜索，结果超过 6.6k 个条目，自 2010 年代初开始激增，并且仍然受到越来越多的关注（图 1）。本书的目的是全面概述软机器人技术的广泛领域以及化学工程如何参与其中。读者将了解软机器人的基础知识，并了解软机器人在不同工业和研究领域最突出的应用。重要的是，本书还将强调在大型产品中实施软机器人所面临的挑战和问题。全书分为七章。第一章讨论软机器人的主要原理，特别是软微机器人。Bernasconi 博士（第 1 章）介绍了近年来实施的新功能和驱动策略。本章介绍了使用软物质制造的微型机器人的材料、制造技术、驱动策略和应用，重点关注一些特殊类型的材料，如生物实体和硬软混合物。Costa Angeli 博士（第 2 章）概述了可用于软机器人的打印技术和可打印材料。本文还重点介绍了这些技术在工业中的应用所需要解决的主要挑战。 Sacchetti 教授（第 3 章）进一步阐述了该领域中金属有机骨架 (MOF)。金属中心和有机骨架之间的配位产生了复杂的组装体，这些组装体可以从一维结构发展为配位聚合物。本章将简要说明 MOF 在化学物质传感中的应用。MOF 与