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World File Search System风流
材料加速平台——通过高通量方法与人工智能相结合加速先进能源材料的发现
“从本质上讲，推动我们进步的电力的产生与化学和物理密不可分。电子的产生从根本上讲是关于我们将一种‘原始’能量转化为成品电子所部署的材料。我们如何有效地燃烧化石碳氢化合物，或将风流和光子转化为电子？我们如何有效地存储和运输它们？这一切最终归结为我们使用的材料的科学性，以及我们是否可以改善这些材料的基本期望特性。”
21BT61模型问题论文1，效果为2021-22（...
b在1个标准大气压下的风，15 0 c的速度为15 m/s。计算：（i）风流中的总功率密度（ii）最大功率密度（iii）合理的功率密度，假设效率= 35％（iv）总功率（IV）总功率（v）扭矩和轴向推力：涡轮直径= 120 m，以及最大效率的涡轮机工作速度= 40 rpm。考虑螺旋桨型风力涡轮机
2023/24 财年的业务发展
2023/24 财年，EVN 三个核心市场的天气再次以较为温和的气温为特征。供暖度总量（定义与温度相关的能源需求）明显低于上一年以及奥地利、保加利亚和北马其顿的长期平均水平。水流和风流都非常积极。一次能源和能源价格继续下降。此外，由于总体经济状况，二氧化碳排放证书的价格同比下降。这些发展也对电力市场价格产生了影响，报告年度内电力价格再次大幅下降。由于可再生能源发电能力在能源系统中的份额稳步增加，一年中的价格发展现在也受到季节性因素的显著影响。
用于测试的环境风洞设施...
为了实现大气测量的稳健性和可靠性，需要改进校准程序和受控实验室观测设施。本文介绍了一种专用的环境模拟器，它能够控制风流、压力、温度和气体成分，目的是允许在各种环境条件下测试和校准气象传感器。奥胡斯大学的环境风洞模拟器 [奥胡斯风洞模拟器 II (AWTSII)] 是一个独特的原型设施 (Merrison 2011; Rasmussen 等人2011)，代表了从近地表到高海拔（平流层）再到大约 90 公里高度的中间层以下的环境条件模拟的“最先进技术”。另外两个低压风洞设施正在运行；虽然通常用于火星研究和传感器测试（Greeley 和 Iversen 1985；Wilson 等人2008），但它们不用于陆地计量或气象学。低温风洞在航空航天和汽车工业中很常见，但尚未应用于计量学。AWTSII 已广泛应用于风速计系统的测试和行星环境研究 [与欧洲空间局合作
用于测试的环境风洞设施...
为了实现大气测量的稳健性和可靠性，需要改进校准程序和受控实验室观测设施。本文介绍了一种专用的环境模拟器，它能够控制风流、压力、温度和气体成分，目的是允许在各种环境条件下测试和校准气象传感器。奥胡斯大学的环境风洞模拟器 [奥胡斯风洞模拟器 II (AWTSII)] 是一个独特的原型设施 (Merrison 2011; Rasmussen 等人 2011)，代表了从近地表到高海拔（平流层）再到大约 90 公里高度的中间层以下的环境条件的“最先进”模拟技术。另外两个低压风洞设施正在运行；虽然通常用于火星研究和传感器测试（Greeley 和 Iversen 1985；Wilson 等人 2008），但它们不用于陆地计量或气象学。低温风洞在航空航天和汽车工业中很常见，但尚未应用于计量学。AWTSII 已广泛用于风速计系统的测试和行星环境研究（与欧洲空间局合作）
预测高建筑物上的瞬态风压...
摘要在过去十年中，机器学习（ML）对风工程应用引起了极大的兴趣。先前基于机器学习的高层建筑物的基于机器学习的研究主要仅限于时间史或静态压力，而无需考虑空间坐标系。ML模型需要预测空间分布和瞬态风流，以设计风敏的高建筑物。因此，利用三维（3D）空间坐标系统，本研究采用ML来预测高建筑物上的瞬态风压。通过计算流体动态模拟获得了建筑物表面上的瞬态压力数据，这些模拟使用风洞数据验证。选择了极端梯度提升（XGB）模型作为机器学习模型，并且在训练和测试中都获得了良好的预测准确性。此外，在建筑物表面上，XGB模型已经很好地预测了诸如流动分离和陡峭压力梯度之类的独特流动现象。因此，这项工作演示了如何使用机器学习来预测高大建筑物的风负载并捕获重要的流动特征。
一种新颖的深钢筋学习启用泵存储的代理，用于泵存储水力系统电压控制
抽象的压电能量收集系统在通过低频操作为微电动设备供电方面起着至关重要的作用。在这里，已经为低功率电子设备开发了一种新型的压电能量收集设备。开发的压电能量收集系统由一个悬臂向外投射，悬臂一端连接到风圈，另一端连接到扭转弹簧。开发的压电能量收集系统在通电的微电器设备中的应用。悬臂向内放在压电电晶体堆栈中。当风击中时，会在防线器中产生涡流，该涡流振荡并在压电晶体堆栈中产生压力，以开发电能。从压电能量收集系统获得的输出电压不会影响压电晶体的任何输入频率。获得的结果表明，开发的压电能量收集系统会产生120-200 eV，为2.9×10 16 –4.84×10 16 Hz频率，考虑到基本电荷单元为40，对于4-9 m/s的可变风流。这项研究旨在开发用于低功率微电动设备的有效风能的压电能量收集系统。
都灵理工大学机构存储库
考虑各种设计、运行条件和环境因素的声学效应，有效计算垂直起降场环境中的城市空中交通噪声足迹，对于在早期阶段限制噪声对社区的影响至关重要。为此，作者在 Fuerkaiti 等人 (2022) [ 11 ] 中提出了计算效率高的低保真方法，并将其扩展为计算飞机在一般 3D 环境中的噪声足迹。直射线传播器被高斯波束追踪器取代，该追踪器考虑了复杂的源方向性、3D 变化地形拓扑和风廓线。作者在之前的研究中已经验证了高斯波束追踪器的可靠性。在本文中，它进一步扩展为包括存在移动介质时的复杂源方向性。使用低保真工具链获得的噪声源存储在围绕飞机的球体上，并通过不均匀的各向异性大气传播。比较了针对不同地形拓扑结构、源方向性和风流条件预测的噪声足迹。结果表明，与平坦地形相比，对于所研究的情况，由于多次反射，建筑块在照明区域中使地面噪声水平增加了 5 dB；它们还通过在建筑物后面创建阴影区来屏蔽传入的声场。在静止的大气中，屏蔽作用随着频率的增加而增强。 变化
快速和慢速太阳风中各向异性湍流的演变：理论和太阳轨道器测量
目的。太阳轨道器 (SolO) 于 2020 年 2 月 9 日发射，使我们能够研究内日球层湍流的性质。我们使用几乎不可压缩磁流体动力学 (NI MHD) 湍流模型和 SolO 测量研究了内日球层快速和慢速太阳风中各向异性湍流的演变。方法。我们计算了前向和后向传播模式下能量、波动磁能、波动动能、归一化残余能量和归一化交叉螺旋度的二维 (2D) 和平板方差，作为平均太阳风速度和平均磁场 (θ UB ) 之间角度的函数，以及作为日心距离的函数，使用 SolO 测量。我们比较了观测结果和 NI MHD 湍流模型的理论结果与日心距离的关系。结果。结果表明，前向和后向传播模式、磁场涨落和动能涨落的二维能量与平板能量之比随着平均太阳风流与平均磁场之间的夹角从 θ UB = 0 ◦ 增加到大约 θ UB = 90 ◦ 而增加，然后随着 θ UB → 180 ◦ 而减小。我们发现太阳风湍流是太阳中心距离函数中占主导地位的二维分量和少数平板分量的叠加。我们发现理论结果与观测结果在太阳中心距离函数中具有很好的一致性。
腹侧视觉流的无监督神经网络模型
深层神经网络目前提供了整个灵长类动物腹视觉流中神经元反应模式的最佳定量模型。然而，作为腹侧流的开发模型，此类网络仍然令人难以置信，部分原因是它们是经过超级可见的方法培训的，需要比婴儿在发育过程中可以使用更多标签的方法。在这里，我们报告说，无监督学习的最新进展在很大程度上缩小了这一差距。我们发现，在多个腹侧视觉皮质皮质区域中，神经网络模型以深层的对比性嵌入方法获得了神经预测的准确性，该区域等于或超过了使用当今最佳监督方法得出的模型，并且这些神经网络模型的映射是神经层在整个通风流中的神经层。令人惊讶的是，我们发现这些方法即使仅接受从头部安装的相机收集的实际人类儿童发育数据进行训练，即使这些数据集很嘈杂且有限，也会产生类似的表示形式。我们还发现，半佩里的深层对比嵌入可以利用少量标记的示例来产生代表，具有大大改善人类行为的错误模式一致性。综上所述，这些结果说明了无监督学习的使用，以提供穆尔氏皮质脑系统的定量模型，并为灵长类动物感觉学习的生物学上合理的计算理论提供了强有力的候选者。