如今,大多数测量地点都配有称重车辆秤。称重时,使用从重量到体积的换算率。转换率可以与日期、树种、原木直径等因素相关联。早在 20 世纪 50 年代的研究表明,称重特别适用于硬木纸浆木材。从 21 世纪初直到遥感技术被引入之前,“52 方法”(结合日期和评估因素的加权)被应用于瑞典北部大部分纸浆木材(Ölund & Selin,1999)。人工智能开辟了新的可能性 人工智能 (AI) 为分析具有许多变量的大型数据集开辟了新的可能性,其中还包括图像。通过基于人工智能的模型来确定堆栈体积,可以使用收割机数据、堆栈测量和重量的信息。神经网络是机器学习中的一种特定 AI 应用,包含多种不同类型的模型。模型的工作原理借鉴了人类大脑的工作方式,即神经元相互作用并沿着链传递相关信息。这些模型的共同点是它们由多层构成,每层包含一定数量的“神经元”(节点),每层识别数据中的某些模式。这些模式隐藏在网络中,这意味着很难解释特定变量的影响。神经网络的总体目的与其他机器学习方法一样,是根据训练数据有效地建立预测模型。
加工和储存(指导值) 混合 称量(按重量或体积)Araldite 树脂和硬化剂。 将硬化剂添加到 Araldite 树脂中;确保将所需量的硬化剂转移到树脂中。 充分搅拌直至混合完成。 混合过程中的空气夹带会导致固化树脂中出现孔隙。 在真空下或计量混合机中混合是防止空气夹带的最有效方法。 或者,可以在真空室中对静态树脂 - 硬化剂混合物进行脱气——允许至少 200% 的空隙以使泡沫膨胀。 固化 混合树脂和硬化剂引起的化学反应会产生放热。 达到的峰值温度由起始温度和铸件的大小和形状决定。 未填充的树脂系统仅适用于制造重量不超过约 500 克的铸件。 生产大型铸件时,应添加矿物填料来散热并抑制放热反应。生产非常小的铸件或薄层时,放热反应非常少,因为产生的热量会迅速消散。因此固化会延迟,铸件表面可能仍然发粘。在这种情况下,应使用 40°C – 60°C 的红外加热器或烤箱进行完全固化。铸造厚部件时,需要特别小心,避免放热温度过度上升。除非对按照特定设计制造的铸件进行初步试验,并在指定的模具中不会产生不可接受的放热效应,否则不应使用短时间高温固化程序。要确定交联是否已完成以及最终性能是否最佳,必须对实际物体进行相关测量或测量玻璃化转变温度。客户制造过程中的凝胶和固化周期不同,可能导致交联程度不同,从而导致不同的玻璃化转变温度。储存条件将组件存放在室温干燥处,密封在原装容器中。在这些条件下,保质期将与标签上注明的有效期相对应。在此日期之后,产品只能在重新分析后进行处理。部分空的容器应在使用后立即盖紧。有关废物处理和火灾时分解的危险产物的信息,请参阅这些特定产品的材料安全数据表 (MSDS)。
不同的研究人员已经实施了不同类型的复合材料,如碳纤维增强塑料(CFRP)、玻璃纤维增强塑料(GFRP)、片状模塑料(SMC)和玻璃纤维垫热塑性塑料(GMT)用于保险杠梁,以提高保险杠子系统的性能,因为它可以提供轻量化以及降低能耗,[3-5]。目前,SMC 和 GMT 因其易于成型、材料和制造成本低而被广泛使用,即使 CFRP 和 GFRP 不同的研究人员已经实施了不同类型的复合材料,如碳纤维增强塑料(CFRP)、玻璃纤维增强塑料(GFRP)、片状模塑料(SMC)和玻璃纤维垫热塑性塑料(GMT)用于保险杠梁,以提高保险杠子系统的性能,因为它可以提供轻量化以及降低能耗,[3-5]。目前,SMC 和 GMT 因其易于成型、材料和制造成本低而被广泛使用,即使 CFRP 和 GFRP
摘要 力反馈被认为是虚拟现实 (VR) 的下一个前沿。最近,随着消费者对无线 VR 的推动,研究人员放弃了基于笨重硬件(如外骨骼和机械臂)的解决方案,开始探索更小的便携式或可穿戴设备。然而,在渲染惯性力时,例如移动重物或与具有独特质量特性的物体交互时,当前不接地的力反馈设备无法提供快速的重量转移感觉,无法真实模拟 2D 表面上的重量变化。在本文中,我们介绍了 Aero-plane,一种基于两个微型喷气螺旋桨的力反馈手持控制器,可以在 0.3 秒内渲染高达 14 N 的重量转移。通过两项用户研究,我们:(1)描述用户在使用我们的设备时感知和正确识别虚拟平面上不同运动路径的能力; (2)测试了控制器在两个 VR 应用程序(飞机上的滚动球和使用不同形状和大小的厨房工具)中使用时的真实度和沉浸感。最后,我们展示了一组应用程序,进一步探索我们设备的不同使用情况和替代外形尺寸。
摘要。提出了几种用于小型航空燃气涡轮发动机概念设计阶段的重量计算的新相关回归模型。对获得的重量模型进行了相互比较,并与 Kuz'michev 模型进行了比较。根据获得的结果,得出了关于其可行性和应用范围的结论。新的相关回归模型在输入参数的数量以及预测重量的准确性方面有所不同。在工作过程中,创建了涡扇发动机 (TFE) 的主要数据和热力学参数数据库,该数据库由 92 台推力小于 50 kN 的小型 TFE 组成。根据收集到的统计数据,获得了允许在发动机设计初始阶段计算重量的公式。这些模型计算权重的误差在 10% 到 30% 之间。
我在此声明,本文件中的所有信息均已根据学术规则和道德行为获得和呈现。我还声明,根据这些规则和行为的要求,我已充分引用和参考了所有非本作品原创的材料和结果。姓名:Mesut Mert
由 MESUT MERT 提交,部分满足中东技术大学航空航天工程系理学硕士学位的要求,作者:Prof. Dr. Halil Kalıpçılar ________________ 自然与应用科学研究生院院长 Prof. Dr. Ozan Tekinalp ________________ 航空航天工程系主任 Prof. Dr. Altan Kayran ________________ 中东技术大学航空航天工程系主管 审查委员会成员:副教授Prof. Dr. Demirkan Çöker ________________ 中东技术大学航空航天工程系 Prof. Dr. Altan Kayran ________________ 中东技术大学航空航天工程系副教授Prof. Dr. Ercan Gürses ________________ 中东技术大学航空航天工程系助理Tuncay Yalçınkaya 教授 ________________ 中东技术大学航空航天工程系 Erdem Acar 教授 ________________ 托布经济技术大学机械工程系
可控离子和超冷原子阵列可以模拟复杂的多体现象,并可能为现代科学中尚未解决的问题提供见解。为此,需要实验上可行的协议来量化量子关联和相干性的积累,因为执行全状态断层扫描不能随粒子数量而有利地扩展。在这里,我们开发并通过实验证明了这样一种协议,它使用多体动力学的时间反转来测量远程 Ising 自旋量子模拟器中的非时间顺序关联函数 (OTOC),该模拟器在 Penning 阱中有超过 100 个离子。通过测量作为可调参数函数的 OTOC 系列,我们获得了关于多量子相干谱中编码的系统状态的细粒度信息,提取了量子态纯度,并展示了多达 8 体关联的积累。该协议的未来应用可以用于研究多体定位、量子相变以及量子和引力系统之间的全息对偶性测试。电视
缺乏统一的初步设计技术来应对最新的电动和混合动力发电厂的特点,这往往是飞机制造商以及所有者和运营商面临的一个障碍,使得设计过程不那么直接,并且妨碍了与更传统的设计的比较。本文介绍了一种通用航空类电动飞机初步重量尺寸的技术。这是基于传统动力飞机的典型现有程序,集成在一个通用框架中,以适当解决电动飞机特殊特征引起的问题。然后,研究了将设计方法扩展到串联混合动力推进系统的情况。还介绍了虚拟环境中真实设计的结果。© 2017 作者。由 Elsevier B.V. 出版。同行评审由第 6 届 CEAS 航空航天会议 Aerospace Europe 2017 科学委员会负责。
c. 重量和平衡程序方法(负载累积方法)。OBWBS 操作精度可与现有的 OEM 和 FAA 推荐的程序进行比较,用于计算给定飞机配置的重量和平衡值。这些程序也称为负载累积方法,具有可接受的精度,这在过去的服务经验中得到了证明。从这些程序的分析中得出的负载累积方法重量和重心精度有助于确定 OBWBS 允许的操作和环境条件范围,而不会对 OBWBS 操作精度进行缩减。使用负载累积方法时适用的缩减范围也适用于 OBWBS 重量和重心测量,只要 OBWBS 操作精度保持等于或优于为负载累积方法确定的精度。对于任何比负载累积方法的精度更差的 OBWBS 操作精度,缩减重心包络线的限制。