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World File Search System退化
飞机起落架的振动疲劳可靠性分析...
摘要。飞机起落架（ALG）的失效主要是由于振动疲劳引起的。其主要失效模式为疲劳断裂。目前，ALG的可靠性计算通常采用基于二元状态假设的应力强度干涉（SSI）模型。而实际情况是，强度随时间的推移而退化，失效与成功的界限模糊，二元状态假设与事实不符。针对这一问题，本文采用隶属函数（MF）表示振动疲劳失效模式下强度退化引起的模糊安全状态。此外，提出了一种基于模糊失效域（FFD）的ALG模糊可靠性模型（FRM）。最后，通过仿真算例验证了方法的可行性。通过将FRM的仿真结果（SR）与静态SSI模型和动态SSI模型的SR进行比较，验证了该方法的合理性。FRM可以在不考虑逐渐退化过程的情况下计算可靠性，因此应用更为广泛。
Alma Mater Studiorum 博洛尼亚大学档案馆......
2 意法半导体技术研发部，意大利阿格拉泰布里安扎 摘要 — 热载流子应力引起的性能退化是功率 LDMOS 晶体管可靠性的关键问题。对于 p 沟道 LDMOS 来说更是如此，因为与 n 沟道 LDMOS 不同，多数载流子和少数载流子都对器件可靠性起着根本性的作用。本文深入研究了新一代 BCD 集成 p 沟道 LDMOS 中热载流子应力引起的微观机制。彻底分析了竞争电子和空穴捕获机制对导通电阻漂移的影响。为此，据我们所知，我们首次使用了包括玻尔兹曼传输方程的确定性解和微观性能退化机制在内的 TCAD 模拟。对性能退化源和动态的深入了解将为未来的器件优化提供相关基础。
成本，投资回报和碳减少福利
气候变化，生物多样性损失和土地退化是没有任何国家在分居中有效解决的全球挑战。这不仅在国际范围内，而且在包括越南在内的各个国家内都存在。在不将全球变暖限制为1.5°C的情况下，气候变化的风险成为农业生产力下降，农村生计恶化和严重的生物多样性损失的主要驱动因素。越南与许多其他国家一样，面临这些相互联系的威胁，因为它的各种景观（从山区高地到肥沃的河流三角洲）已经在遇到土地使用的变化，并涵盖了加剧这些脆弱性的模式。越南的土地退化，在土壤侵蚀，土壤肥力下降，森林砍伐和沿海地区退化中降低，不仅减少了生态系统服务和生物多样性，而且还会通过损失土壤碳和增加温室气体发射来导致气候变化。
生物多样性会议手册-Solan
生物多样性对于人类的福祉和可持续发展至关重要。由于人口的增长率提高，人为的行动，导致栖息地退化和破坏，气候变化的不利影响以及生物多样性持续以更高的速度丧失。2030年的可持续发展目标议程“保护，恢复和促进陆地生态系统，可持续的管理森林，战斗荒漠化以及停止和逆转土地退化以及停止生物多样性的损失，如果不采取任何步骤来保护生物多样性和可持续使用。
电池储能系统运行降级实施综述
摘要：一种简单的电池操作优化方法试图最大化短期利润。然而，事实证明，这种方法无法优化长期盈利能力，因为它忽略了电池退化。由于电池在其使用寿命内可以执行的循环次数有限，因此最好只在利润较高时操作电池。研究人员已经使用各种策略来限制电池的使用，以减少短期收益以换取长期利润的增加，从而解决了这个问题。确定这种操作限制是文献中很少讨论的一个主题。人们通常会将退化影响任意量化为短期运行，这已被证明会对长期结果产生广泛的影响。本文对短期运行的不同退化控制方法进行了严格的审查。介绍了文献中发现的不同实践的分类。指出了每种方法的优缺点，并评论了未来对这一主题的可能贡献。最常见的方法是在模拟中实现的，用于演示目的。
关强博士是俄亥俄州肯特州立大学计算机科学系的助理教授。关博士是 G
机器学习、数值科学模拟和金融等许多领域对量子计算机的需求不断增长，这促使量子计算机产生更稳定、更不容易出错的结果。然而，减轻每个量子设备内部噪声的影响仍然是当前的挑战。在这个项目中，我们利用从现有 IBMQ 机器收集的系统校准数据，应用保真度退化检测来生成保真度退化矩阵。基于保真度退化矩阵，我们定义了多个新的评估指标来比较量子机的量子比特拓扑之间的保真度（相同拓扑上的量子比特保真度），并搜索最具有错误鲁棒性的机器，以便用户可以期待最准确的结果，并研究量子比特之间相关性的洞察力，这可能会进一步激发量子比特映射的量子编译器设计。此外，我们构建了一个可视化系统 VACSEN 来说明量子计算后端的错误和可靠性。
地球静止轨道 (GEO) 中的空间碎片生成
这项工作的目的是评估航天器材料在使用寿命结束后会发生什么。本文介绍了航天器外部材料和空间环境的影响。本文是对航天器材料退化和地球静止轨道 (GEO) 空间碎片形成的持续研究的结果。在本文中，结合同时进行的紫外线、粒子辐射和热循环，将 20 年的 GEO 剂量分布应用于一组外部航天器材料。这些材料包括 MLI 组件、Velcros 固定和航天器涂装。对这些暴露在模拟空间环境中的外部航天器材料的评估证实了 MLI、Velcros 固定和涂装的退化、分层机制和颗粒污染的临界性。空间辐射（粒子、紫外线）和热循环的协同作用使材料老化并产生机械应力，导致脆性表面、裂缝和分层的产生。这些现象对暴露的表面造成严重损坏，改变表面的热光特性，并可能导致空间碎片的产生。具体来说，实验结果显示了内部 MLI 层的分层和 Velcros 的严重退化。
如何计算电池储能系统（BESS）的终生避免排放量（LAE）？
负载曲线（浅绿色）表示电池的价格优化充电和放电负载曲线，红色曲线表示电力结构的 LCA 排放因子。当负载曲线为正时，电池充电。当电池放电时，电网电力被替换，并避免排放，因为放电电力的碳强度较低。运营阶段的总体排放平衡是在资产的整个生命周期内计算出来的，使用未来几年的可用价格情景来插入结果。该方法还考虑了电池的退化，并根据每年预期的退化程度缩小容量。
强化学习在能源存储套利中的应用
电力系统脱碳需要将可再生能源引入能源供应结构。然而，供应结构中的间歇性能源使平衡能源供需更具挑战性。当可再生能源产生的能源超过需求时，储能系统可以储存能源，当发电量不足时提供能源，从而平衡供需。然而，在操作电池时不考虑退化会大大缩短电池的使用寿命并增加与退化相关的成本。现有的优化技术在确定最佳电池操作策略时会考虑退化，这既需要大量计算又耗时。强化学习等机器学习技术可以开发出以毫秒为单位计算行动策略并考虑复杂系统动态的模型。在本文中，我们考虑了电池操作的能源套利问题。我们探索使用强化学习来确定考虑退化的套利策略。我们将强化学习学到的策略与由高级混合整数线性规划 (MILP) 模型确定的 NYISO 2013 日前电价数据的最佳策略进行了比较。我们表明，考虑到强化学习，学习到的策略与 MILP 确定的退化策略的行为相当。然后，我们介绍了一个案例研究，该案例研究使用强化学习来确定 PJM 2019 实时电价数据的套利策略，我们发现在能源套利的情况下，使用强化学习进行实时电池操作是有前景的。