摘要:风力涡轮机叶片 (WTB) 是由复合多层材料结构组成的关键子系统。WTB 检查是一个复杂且劳动密集型的过程,其失败会给资产所有者带来巨大的能源和经济损失。在本文中,我们提出了一种用于叶片复合材料的新型无损评估方法,该方法采用调频连续波 (FMCW) 雷达、机器人和机器学习 (ML) 分析。我们表明,使用 FMCW 光栅扫描数据,我们的 ML 算法(SVM、BP、决策树和朴素贝叶斯)可以区分不同类型的复合材料,准确率超过 97.5%。SVM 算法的性能最佳,准确率为 94.3%。此外,所提出的方法还可以获得检测表面缺陷的可靠结果:层间孔隙率,总体准确率为 80%。特别是,SVM 分类器的最高准确率达到 92.5% 至 98.9%。我们还展示了检测复合材料 WT 结构中 1 毫米差异的气孔的能力,使用 SVM 的准确率为 94.1%,使用 Naïve Bayes 的准确率为 84.5%。最后,我们创建了物理复合材料样品的数字孪生,以支持 FMCW 数据相对于复合材料样品特性的集成和定性分析。所提出的方法探索了一种用于复合材料非接触表面和地下的新型传感方式,并为开发替代的、更具成本效益的检测方法提供了见解
摘要:如今,为了克服可再生能源整合带来的新挑战,成本更低、体积更小、效率更高的电源转换器正在不断发展。在此背景下,可再生能源应用中对精心设计的电源转换器的需求日益增加,以减少能源利用率并处理各种负载。本文提出了一种用于 DC-DC 转换的中心抽头桥级联串联谐振 LC 双有源桥 (DAB) 转换器。所提出的转换器的零件数量少,可以实现高功率密度设计,同时降低成本。由于采用电流阻断特性消除了反向电流,因此所提出的转换器降低了传导损耗。反向电流阻断还可以在很宽的工作范围内实现零电压开关 (ZVS) 和零电流开关 (ZCS)。因此,与传统的 DAB 转换器相比,使用简单的固定频率调制 (FFM) 方案可提供更宽的工作范围。基于传导损耗和开关损耗对所提出的转换器和传统的 DAB 转换器进行了全面比较,以说明性能改进。最后,通过仿真和实验结果验证了所提出的转换器的有效性。
我们利用频率调制电荷泵方法快速方便地测量高度缩放的 Si/SiO 2 金属氧化物半导体场效应晶体管中的单个“每周期电荷”。这表明检测和操纵了位于 SiO 2 栅极电介质和 Si 衬底之间边界的单个界面陷阱自旋物种(几乎肯定是 P b 型中心)。在亚微米设备中的演示中,栅极氧化物的 Dennard 缩放产生了极大的栅极氧化物漏电流,消除了电荷泵电流和漏电现象之间的干扰。结果是能够可靠且轻松地测量单个陷阱电荷泵,否则由于氧化物泄漏而完全无法访问。这项工作为单自旋物种检测和操纵提供了一种独特且随时可用的途径,可用作电流的量化标准,也可作为开发量子工程技术的潜在有用平台。最后,我们讨论了产生看似矛盾的每周期电荷奇数和偶数整数值测量值的潜在潜在物理机制。