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生物注射MHD Micrololar的非类似分析...
摘要在这项研究中，我们研究了使用非相似性分析考虑了磁流失动力学生物感染微极纳米流体的能力，考虑了soret和dufour效应的影响。我们的目标是预测在生物和工业系统中观察到的复杂热量和传质现象。近年来，能源应用的显着进步刺激了我们的询问和探索。为增强热导率并探索潜在的生物相容性，我们将血液用作碱流体，含有银（Ag）和氧化铜（CUO）。这种独特的配置提供了对热性能的改进控制，并支持探索各个领域的高级应用程序。在我们的分析中，我们还考虑了诸如粘性耗散，soret和dufour效应的影响，磁场的存在以及热产生的因素。通过使用合适的非相似转换，管理PDE及其相应的边界条件将转化为无量纲形式。修改模型产生的结果是通过应用局部非相似方法的应用，扩展到截断的第二度，并与有限差分代码（BVP4C）集成在一起。此外，在分析的流动场景中，不同因素对流体流动，微旋转，热传递，体积分数和微生物特性的影响通过视觉表述（在达到令人满意的结果与先前研究中报道的结果之间达成令人满意的一致性）之后，通过视觉表述进行了检查和检查。表旨在为阻力系数和Nusselt编号提供数值变化。尽管有一定的局限性，仍对先前发表的工作进行了比较分析，以评估数值方案的准确性。可以证明，材料参数k对微极流体动力学有两种影响：它增加了微旋转曲线，从而导致较高的流体刚度，并降低了响应角度磁场的速度曲线。此外，在生物相关的微极流体中，较大的K值与温度谱升高相关，显示出通过提高的流体速度和动能生产来提高传热效率。生物对流微极流体中的速度曲线随较高的磁场值（M）而上升，突出了磁场方向的重要性，以彻底理解这些系统中流体的行为。增加Dufour效应（DU）会提高温度曲线，而增加soret效应（SR）降低了浓度曲线。此外，增加生物对流的路易斯数（LE）会导致移动的微生物浓度较高，但增加了PECLET数量（PE）会导致微生物浓度下降。我们研究的主要重点是设计独特的转型，以解决投资下的特定问题的复杂性。这些转变旨在产生精确有效的结果，为纳米流体流的领域提供宝贵的见解，尤其是关于压溃疡问题的研究。
MPC-7.0-网络
5.2.1 常规操作画面 ................................................................................................ 12 5.2.2 循环监控 .............................................................................................................. 14 5.2.3 开模设定 .............................................................................................................. 15 5.2.4 注射设定 .............................................................................................................. 17 5.2.5 顺序注射控制设定 ............................................................................................. 18 5.2.6 自动清料设定 ...................................................................................................... 20 5.2.7 塑化/减压设定 ...................................................................................................... 22 5.2.8 顶出设定 ............................................................................................................. 24 5.2.9 托架设定 ............................................................................................................. 26 5.2.10 抽芯设定 ............................................................................................................. 28 5.2.11 顶出设定 ............................................................................................................. 30 5.2.12 计时/计数器设定................................................................................... 32 5.2.13 温度偏差报警设定 .......................................................................................... 34 5.2.14 功能设定 .......................................................................................................... 38 5.2.15 模具数据选择 ................................................................................................ 42 5.2.16 统计值 ............................................................................................................. 45 5.2.17 定时器监控 ...................................................................................................... 50 5.2.18 计数器监控 ...................................................................................................... 51 5.2.19 输入监控 ...................................................................................................... 52 5.2.20 输出监控 ...................................................................................................... 53 5.2.21 继电器监控 ...................................................................................................... 55 5.2.22 程序监控 ...................................................................................................... 56 5.2.23 注射终点位置 ................................................................................................ 58 5.2.24 注射速度曲线................................................................................... 59 5.2.25 注射压力曲线 .............................................................................................. 61 5.2.26 帮助 ................................................................................................................ 62 5.2.28 动作行程级数选择 ................................................................................ 64 5.2.29 斜坡设定 ................................................................................................ 67 5.2.30 速度 1 输出设定 ........................................................................................ 68
车辆跟驰算法的建模与分析对燃油经济性的改善
通讯作者：Ozgenur Kavas-Torris（电子邮件：kavastorris.1@osu.edu）摘要地面车辆的连通性使车辆能够彼此共享关键车辆数据，例如车辆加速度。另一方面，使用摄像头、雷达和激光雷达等传感器，可以检测到领头车辆和主车辆之间的车内距离以及相对速度。协作自适应巡航控制 (CACC) 以地面车辆连通性和传感器信息为基础，形成具有自动跟车功能的车队。CACC 还可用于提高车队中车辆的燃油经济性和移动性能。本文介绍了 3 种用于提高 CAV 燃油经济性的跟车算法。设计了一种自适应巡航控制 (ACC) 算法作为比较的基准模型。设计了一种协作自适应巡航控制 (CACC)，它使用通过 V2V 接收到的领头车辆加速度进行跟车。开发了一种生态合作式自适应巡航控制 (Eco-CACC) 模型，将前车的不稳定加速度视为需要减弱的干扰。设计了一种高级 (HL) 控制器，用于在前车驾驶员不稳定时进行决策。运行模型在环 (MIL) 和硬件在环 (HIL) 仿真，以测试这些跟车算法的燃油经济性性能。结果表明，当前车不稳定时，HL 控制器能够通过使用 CACC 和 Eco-CACC 获得平滑的速度曲线，并且比 ACC 控制器消耗更少的燃料。关键词：跟车；自适应巡航控制 (ACC)；合作式自适应巡航控制 (CACC)；生态合作式自适应巡航控制 (Eco-CACC)；燃油经济性。
超分辨率超声揭示阿尔茨海默病小鼠模型中的脑血管损伤
越来越多的证据表明脑血管疾病与阿尔茨海默病相关的认知障碍之间存在联系。然而，对于大脑各个区域微血管变化的详细描述以及它们与其他更传统的病理的关系一直缺乏。此外，由于早期阿尔茨海默病通常涉及海马病理，因此需要探测深部脑结构，这使得阐明大脑微血管功能与阿尔茨海默病进展之间的相互作用的努力变得复杂。本研究的目的是使用与野生型对照年龄匹配的队列来检查阿尔茨海默病小鼠模型中微血管动力学的变化。本研究包括两种性别的数据。超分辨率超声定位显微镜揭示了整个大脑深度内的微血管功能和结构特征，并进行可视化和量化。我们发现，海马和内嗅球流速的功能性下降先于局部血管密度的结构性紊乱。联合配准的组织学切片证实了超声成像中看到的局部灌注不足，这些灌注不足与淀粉样β斑块沉积共定位。除了以高局部分辨率提供深部脑结构的整体血管量化外，该技术还允许对单个血管进行速度曲线分析，在某些情况下，允许分离动脉和静脉流速贡献。这些数据表明，微血管病理是阿尔茨海默病的早期和普遍特征，可能代表这种疾病的新治疗目标。
使用伪凸凸优化的信号走廊中连接车辆的文章类型实时控制†
没有人类驾驶员的干预，并与其他车辆和/或基础设施以及其他设备2进行通信2。美国运输部总结了将CAV技术引入运输系统3：道路安全，经济和社会福利，能源效率和公共流动性的四个主要潜在好处。CAV技术为驾驶员/车辆和交通基础设施创造了一个新的环境，以在现实世界中进行交互。在这种环境中，连接起着至关重要的作用，无线通信使车辆能够相互通信（V2V）以及基础架构（V2I）（v2i）关于实时车辆位置，速度，加速度和其他数据。这些实时数据的可用性为CAVS提供了协调交通相互作用的机会，以使交通相互作用，以最大程度地提高燃油效率并减少碰撞4。猜测对自动运输系统进行了实质性转变，已经进行了许多研究，以调查涉及CAV应用程序的挑战和机会5,6,7,8。例如，橡树岭国家实验室9正在开发用于CAVS应用程序的实时移动控制系统（RTMC），其中包括流量数据管理，路线计划，集中式通信和可视化。已经证明，可以使用交通信号阶段和计时（SPAT）信息来提高车辆燃油效率以协调车辆操作10。还已经确定，可以通过解决相关的最佳控制问题4来确定车辆的最佳速度方案。然而，尽管许多研究人员已经证明了使用SPAT信息来优化燃油经济性的潜力，但大多数努力都集中在提高单个车辆的性能并发出信号计时控制11,12。此外，相关作品主要集中于为CAV生成可行的轨迹，同时忽略了以计算效率和保证收敛性来实时执行生成的轨迹。骑士的运动控制系统是安全至关重要的，并严重依赖于车载算法。需要对操作的实时更新，以应对周围环境的动态。尽管已经提出了许多方法来获得轨迹的轨迹，但由于高计算成本，无法保证最佳解决方案，并且无法应付非凸运动限制和动态环境，因此它们的优化方法不适合现实世界实施。13,14。本文将通过开发一种基于凸优化的新型方法来满足这种需求，该方法使用SPAT信息产生速度曲线。具有多项式解决方案时间和全球最佳收敛的优点，凸优化方法对于车载应用非常有前途。这项研究的贡献是三倍。首先，提出的顺序凸编程（SCP）算法解决了非线性和非凸的最佳速度控制问题，并确保收敛性和多项式解决方案时间在解决每个步骤中解决凸的问题时。本文的其余部分如下：第2节对相关工作进行了简要审查。第二，我们利用伪搭配方法与线路搜索和信任区域技术结合使用，从根本上改善了提出的SCP算法，以提高准确性，更好的实时和融合性能。第三，得益于高级计算效率，该提出的方法实现了实时模型预测控制（MPC）框架，并对动态交通环境的即时响应，以避免碰撞和车辆协调。第3节描述了本研究中考虑的系统动力学和最佳控制问题。第4节介绍了一种新方法，该方法确定了在信号走廊中行驶的骑士的最佳车辆速度轮廓。第5节通过模拟结果和比较证明了拟议方法的性能和有效性。第6节总结了本文的工作。