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World File Search System输入参数
自主太阳能无人机中的光伏发电和电化学存储建模
开发了一种简单、高效的模拟器，用于预测光伏能的产生及其在锂离子电池中的存储，该模拟器适用于四翼自主无人机，机翼上覆盖有基于薄膜砷化镓光伏电池（III-V）的太阳能电池板。该模拟器可以预测太阳能电池板产生的有效光伏功率以及无人机飞行时的电池组电压。辐照度、太阳倾斜角和无人机欧拉角等飞行参数被视为输入参数。测得的光伏功率和电池组电压与模拟值高度一致，这使得 XSun 公司可以实际使用。这项参数研究显示了气候和地理条件对无人机自主性的影响。在晴天最佳天气条件下，无人机飞行时间可持续 12 小时。
确定能源套利所需的能源存储系统规模……
摘要 —本文提出了一个非线性规划 (NLP) 模型，以优化储能系统 (ESS) 的规模，并获得电动汽车 (EV) 超快速充电站 (XFCS) 能源套利的最佳能源管理，同时最小化 XFCS 运营和 ESS 投资的总成本。与大多数关于电动汽车充电站 ESS 规模的报道不同，本文提出了一种实用的方法来模拟 ESS 寿命衰减并准确计算 ESS 循环次数。此外，这项工作将峰值需求费用纳入充电站运营成本中，而这在文献中经常被忽视。所提出的模型是使用 AIMMS 来制定和求解的。最后，进行了彻底的敏感性分析，以深入了解不同输入参数如何影响能源套利角度的 ESS 规模和节省。
20004-COST - 电溶解液生产。pdf
表1中列出的方案表明，氢可以以可再生和网格原料的目前以$ 4至6 kg-h 2的价格生产氢。这些分析的起点是当前的分布式H2A案例研究和相应的DOE程序记录“ PEM Electrossy-2019中的氢生产成本” [4]。在DOE记录中包含的“当前”案例研究与“现有”案例研究之间进行了区分，其中将输入参数调整为表1中的内容。与先前发表的记录相比，对电气投入和相关容量因子的成本以及系统资本成本进行了调整，以代表使用当今电解层技术，制造量和成本的可能现有情况。出于此记录的目的，对案例研究进行了更改。氢的成本预测结果代表了仅与氢生产（不包括压缩，存储和分配）相关的无税和无累积的成本。
项目标题：对人类对加热的热调节响应进行建模，并没有新颖的热控制服装，以帮助对抗C
开发一个个性化的热生理数字双胞胎，可用于预测热挑战性环境中乘员的健康和表现。第1部分将是基于广泛的气候和个人输入参数（包括年龄，健身和水合状态）的下一代热生理模型的开发。我们还将使用该模型来预测低成本，可持续解决方案的有效性，例如新型的热控制服（TCS），该套件（TCS）提议在不需要空调的无需空调的情况下维持体温。第2部分将涉及模型验证。人类生理学MSC学生项目将在盖伊校园的人类和应用生理科学中心的热室中进行，以评估对各种环境条件的热生理反应。博士生将使用这些数据对数字双胞胎进行必要的调整。项目描述
人工智能与机器学习的应用...
摘要 人工智能 (AI) 是一门科学，它涉及开发模仿人类智能的机器。机器学习 (ML) 是人工智能的一个子域，其中机器可以自动从数据中学习，而无需明确编程。农业不断受到压力，以用更少的资源生产更多。AI 和 ML 技术能够通过分析农业数据来优化资源利用率。它通过预测各种输入参数和预测作物的收获后寿命改变了当今农业的面貌。本章讨论了可用的不同 AI 和 ML 技术以及它们如何在农业生命周期的不同阶段使用。本章涵盖了农业中需要 AI 和 ML 的广泛领域。它包括土壤、灌溉和疾病管理。本章还介绍了人工智能在植物表型组学领域的重要性。本章讨论了地理信息系统 (GIS) 和遥感与人工智能相结合的可能用途。
数字发现 - 水稻研究存储库
FJH的可伸缩性使其成为合成FG的有前途的方法，但是在这个遥远的平衡过程（FFE）过程中，许多未知数仍然存在，7使得它很难成为处理 - 属性关系。8,9最近出现的数据驱动建模可能提供替代解决方案。在过去的几年中，一些模型被证明是针对各种挑战在内的强大的，包括指导材料合成。10 - 14此外，我们最近对纯数据驱动的模型进行了构建，以发现控制FG产量的参数。15然而，尽管在预测FG产量方面达到了令人印象深刻的准确性，但模型性能取决于从反应中测得的当前参数。因此，如果尚未执行实验，则这些中间参数不可用，作为预测的输入参数。因此，无法应用此类模型来准确预测一组新的直接输入参数的反应结果，例如电压，脉冲持续时间和电容
通过机器对汽车钢疲劳寿命进行建模……
神经网络使我们能够模拟 QSTE340TM 钢的疲劳寿命，并有效预测材料在循环载荷下的裂纹扩展。我们根据 [7] 中获得的实验数据建立了函数依赖关系模型。数据集 [8] 包含裂纹长度 a 与载荷循环数 N 的依赖关系，其中四个应力比 R 分别为 R = 0.1、0.3、0.5 和 0.7，在恒定振幅 (CA) 下，以及在单次拉伸过载后，过载比 Rol = 1.5、2.0。神经网络在一个数据集上训练，其中输入参数为载荷循环数 N 、应力比 R 和过载比 Rol ，输出参数为裂纹长度 a 。载荷循环 N 反映了钢的载荷循环数，是评估疲劳裂纹扩展的主要参数之一。应力比 R 决定了循环中最小载荷和最大载荷的比率，这也会影响疲劳裂纹发展的速度。过载率 Rol 考虑负载超过标称值的情况。
对媒介传播感染的非直集动力学建模，并非非局部和非核心内核
媒介传播的感染因其广泛影响以及预防，控制和治疗工作所需的大量资源，对全球卫生系统和经济体造成了重大负担。在这项工作中，我们为矢量传播感染的传输动力学制定了数学模型，并通过Atangana-Baleanu衍生物的疫苗接种作用。该模型的解决方案是正面的，并且对于状态变量的正初始值而言。我们介绍了分析模型分析的基本概念和理论。使用下一代矩阵方法，我们确定由R 0表示的阈值参数。分析了系统在无病平衡处的局部渐近稳定性。为了确定所提出模型的解决方案的存在，我们采用了定点理论。开发了一种数值方案，以在不同的输入参数下可视化系统的动态行为。数值模拟是为了说明这些参数如何影响系统的动力学。结果突出了影响媒介传播疾病的传播和控制的关键因素，从而提供了对预防和缓解策略的见解。
将本文引用为：Pourrahmani Hossein，Golparver Mona，Fasihi Mohammad。一个新的评估标准，用于启用tou
摘要本研究的目的是使用熔体混合方法来实验聚丙烯（PP）/热塑性弹性体/纳米 - 硅/二氧化碳/compatib- iLizer纳米复合材料的机械性能。添加聚烯烃弹性体已被证明是PP低冲击强度的平易近人解决方案，同时还可以降低Young's模量和拉伸强度。这就是为什么将增强措施应用于此组合以增强弹性模量的原因。设计了制备的复合材料的机械性能来训练人工神经网络，以在6256个未知点中预测系统的这些特性。因此，进行了灵敏度分析，并计算了每个输入参数在相应的输出值上的份额。此外，引入了一个称为纳米复合材料评估标准（NEC）的新型参数，以分析考虑机械性能的纳米复合材料的适用性。因此，获得了具有最佳机械性能的韧性，伸长时伸长，拉伸强度，年轻的模量和撞击强度的配方。
主要飞机的可操作性投影... - Icas.org
飞机运营性能是实现航空公司盈利和满足乘客期望的关键因素。它由主要飞机部件的“可操作性”以及飞机运行的运营环境决定。可操作性是系统在可靠性、可用性和成本方面满足其运营要求的能力。本文提出了一种方法，将主要飞机部件所采用的技术类型考虑在内，以进行可操作性预测。使用贝叶斯网络开发可操作性模型，有助于预测不同输入参数对主要飞机部件运行性能的影响。使用结合工程和在役数据的方法来实例化不同的参数并训练贝叶斯网络模型。系统设计人员可以使用训练后的模型通过贝叶斯推理对不同的设计解决方案进行可操作性预测，并从可操作性的角度进行权衡研究。本文还讨论了使用无监督学习对数据进行聚类，以确定能够产生理想操作性能的最佳输入参数组合。