煅烧温度对Ca0.798 Zn0.2 TiO3:0.001 Pr3+,0.001 Na+红色长余辉发光薄膜性能的影响，田艳红，崔彩娥，采用溶胶凝胶提拉法在Al2O3基底上制备了Ca0.798Zn0.2TiO3:0.001Pr3+,0.001Na+发光薄膜，研究了煅烧温度对薄膜发光性能的影响。利用XRD、SEM、荧�

利用Comsol进行油浸式变压器的多物理场耦合仿真的方法和技术要点。首先强调了电磁场、温度场和流体场之间的相互关系及其重要性，随后具体讲解了模型搭建的关键步骤，如精确设置线圈参数、考虑材料的非线性属性以及正确配置多物理场耦合节点。接着讨论了流体场的模拟选择，推荐使用k-ε湍流模型并给出合理的边界条件设定建议。最后分享了一些实用的经验教训，比如关注特定位置的油流速度和热点温度限制，同时提出将温度场结果应用于结构力学模块做进一步分析的可能性。 适合人群：从事电力设备研究、设计或维护的专业技术人员，尤其是对变压器性能优化感兴趣的工程师。 使用场景及目标：帮助用户掌握如何运用Comsol软件完成复杂的多物理场耦合仿真任务，确保仿真结果能够准确反映实际运行情况，从而指导产品改进和故障预防。 其他说明：文中不仅提供了详细的参数设置指南，还分享了许多来自实践经验的小贴士，有助于提高仿真的成功率和准确性。

绍了一种低功耗冷链温度记录仪的软硬件设计方法。温度记录仪硬件包括温度数据采集、数据读取及处理、数据存储3个部分，其功能分别由数字温度传感器STTS75、低功耗微控制器STM8L101F3，以及具有I2C和RF双接口的数据存储器M24LR64完成。

提出一种标准CMOS工艺结构的低压、低功耗电压基准源,工作电压为5~10 V。利用饱和态MOS管的等效电阻特性,对PTAT基准电流进行动态电流反馈补偿,设计了一种输出电压为1.3 V的带隙基准电路。使输出基准电压温度系数在-25~＋120℃范围的温度系数为7.427 ppm/℃,在27℃时电源电压抑制比达82 dB。该基准源的芯片版图面积为0.022 mm2,适用于低压差线性稳压器等领域。 《一种新型高精度CMOS带隙基准源的设计》 带隙基准源是模拟集成电路中的重要组成部分，它为系统提供一个稳定的电压参考，对于诸如数模转换器、模数转换器等电子设备的精度至关重要。本文章介绍了一种采用标准CMOS工艺的新型低压、低功耗电压基准源，其工作电压范围为5~10V，设计目标是实现1.3V的输出电压，同时具有优良的温度稳定性和电源电压抑制比。 该设计巧妙地利用了饱和态MOS管的等效电阻特性，对比例于绝对温度（PTAT）的基准电流进行动态电流反馈补偿。这一方法能够有效减少因温度变化导致的输出电压波动。在-25~+120℃的温度范围内，输出基准电压的温度系数仅为7.427 ppm/℃，意味着其对环境温度变化的敏感度极低，极大地提高了基准源的稳定性。 文章提到了在27℃时，电源电压抑制比高达82 dB，这表明该基准源对于电源电压的变化具有极高的免疫力，确保了在各种电源条件下的输出精度。此外，电路的芯片版图面积仅为0.022 mm2，这使得该设计非常适合在空间有限的低压差线性稳压器等应用场景中使用。 带隙基准源的基本原理在于通过组合正温度系数和负温度系数的电压，以抵消温度对输出电压的影响。负温度系数的电压主要来自双极晶体管的基极-发射极电压（VBE），而正温度系数的电压则通过不同电流密度下两个晶体管的基极-发射极电压差得到。通过精心设计，将这两部分电压加权相加，可以得到一个近似温度独立的基准电压。 文章提出的电路结构包含了带隙核心电路、反馈补偿电路和启动电路。带隙核心电路利用饱和状态MOS管复制基准电流，通过双极晶体管Q1和Q2的不同电流密度实现PTAT效应。反馈补偿电路则是对PTAT基准电流进行动态调整，以优化温度特性。启动电路则确保基准源在系统启动时能正确工作。 总体来说，该设计创新地利用CMOS工艺实现了高精度、低功耗的带隙基准源，优化了温度系数和电源电压抑制比，同时考虑了电路的小型化，为嵌入式系统和低电压应用提供了理想的解决方案。这一成果不仅提升了基准源的性能，也为未来集成电路设计提供了新的思路。

基于GasTurb软件的涡桨与涡扇发动机性能对比：推力、NOx排放与不同温度高度差异分析,基于GasTurb软件的涡桨与涡扇发动机性能对比：推力、NOx排放与不同温度差异分析,【基于GasTurb的不同构型发动机性能对比】 GasTurb软件 1、涡桨、涡扇发动机等构型 2、在一样的推力需求下对比NOx排放差异 3、在不同的delta_T和高度下对比性能差异 ,基于GasTurb的不同构型发动机性能对比;涡桨涡扇发动机构型;NOx排放差异;delta_T与高度对性能的影响。,基于GasTurb的发动机构型性能对比：涡桨涡扇NOx排放与高度性能差异研究

利用Matlab进行三维直齿轮线接触弹流润滑计算的方法，重点探讨了温度和表面粗糙度对润滑油膜特性（如温升、压力分布和厚度）的影响。文中提供了具体的Matlab代码片段，涵盖了从粗糙表面生成、雷诺方程求解到温度场计算的关键步骤，并强调了并行计算优化技巧以及可视化展示方法。此外，还特别指出了一些常见的数值模拟陷阱及其解决方案。 适合人群：机械工程领域的研究人员和技术人员，尤其是从事齿轮传动系统润滑研究的专业人士。 使用场景及目标：适用于希望深入了解齿轮润滑机理的研究者，旨在帮助他们掌握基于Matlab平台构建高效可靠的润滑模型的技术手段，从而更好地指导实际工业应用中的产品设计与故障诊断。 其他说明：文章不仅提供了理论推导和公式解释，还包括了大量实用的编程技巧和注意事项，对于提高计算效率和准确性具有重要价值。同时提醒读者，在进行相关仿真时应注意验证守恒条件以确保结果可靠性。

桥梁作为现代社会的基础设施，在保障交通顺畅和安全性方面起着至关重要的作用。为了实时监测桥梁的状态，确保其安全稳定，现代化桥梁建设中常常会配备传感器以采集关键数据。这些数据主要包括桥梁的振动数据、温度数据和应力数据，对于评估桥梁结构的健康状况具有重要意义。 振动数据的采集主要依靠各类传感器，如加速度计、位移计、速度传感器等。桥梁在自然环境和车辆荷载作用下，会产生一定程度的振动。通过对这些振动数据的分析，可以判断桥梁是否存在异常振动，进而推断桥梁结构是否出现损伤，如裂缝、结构松弛等问题。此外，振动数据对于桥梁的健康监测与诊断、结构安全评估以及振动控制策略的制定都具有重要价值。 温度是影响桥梁结构稳定性的重要环境因素。桥梁材料的物理性能会随温度的变化而变化，如混凝土、钢材等材料的热膨胀系数不同，可能会导致不同材料间的相对位移和应力集中，产生额外的内部应力。因此，温度传感器用于监测桥梁表面和内部不同部位的温度变化，从而评估温度变化对桥梁结构性能的潜在影响。 应力数据的采集通常通过应变片、应变计等传感器实现。桥梁在承载过程中，其结构会受到不同程度的应力。通过测量桥梁关键部位的应变变化，可以推算出相应位置的应力分布状态。应力数据对于监测桥梁结构在正常工作条件下的负荷能力，以及评估极端荷载作用下的安全性具有不可替代的作用。 在桥梁健康监测系统中，嵌入式技术发挥了至关重要的作用。嵌入式系统通过高度集成的电路设计，将传感器、数据采集、处理和传输等功能融为一体，具备高效、稳定、低功耗的特点。这种系统能够实时、连续地采集桥梁的振动、温度和应力数据，并对这些数据进行初步的处理和分析，最后将分析结果传输至远程监控中心，供工程师进一步分析和决策使用。此外，嵌入式系统通常具有良好的抗干扰能力和较高的环境适应性，使其能够在各种恶劣环境条件下可靠工作。 桥梁传感器采集的数据对于桥梁的安全管理具有非常重要的意义。桥梁管理部门可以依据这些数据及时发现潜在的安全隐患，采取预防措施，避免可能的事故，延长桥梁的使用寿命。同时，现代桥梁维护已经从定期检查转变为基于数据驱动的预测性维护，这不仅提升了桥梁的使用效率，也极大地降低了维护成本。 通过安装和使用采集振动、温度和应力数据的传感器，并借助嵌入式技术对这些数据进行实时监测和分析，能够实现对桥梁健康状况的全面掌控。这不仅有助于确保桥梁的结构安全和行车安全，还能为桥梁的科学管理和决策提供坚实的数据支撑，推动桥梁维护技术的进步和发展。

【MATLAB一维PCHE微通道热器模型】 【能源工质系统相关研究本科毕设】 1. 可根据系统中设计得到的PCHE进出口节点温度参数来计算PCHE长度以及热量 2. PCHE运用湍流型长直半圆通道Gnielinki方程计算流动热的努塞尔数 3.MATLAB调用Refprop物性库求解流动的普朗特数 ,MATLAB; PCHE微通道换热器模型; 湍流型长直半圆通道Gnielinki方程; 努塞尔数计算; Refprop物性库。,MATLAB模型在能源工质系统中的应用：PCHE微通道换热器研究

应变电阻式压力传感器同时测压力与温度，分析了温度引起的误差。

该数据集是关于德国风力发电机发电预测的研究资源，涵盖了从2019年到2021年12月的时段，总计约13万条记录，每10分钟采集一次数据，提供了丰富的信息用于分析和建模。以下是这个数据集包含的主要知识点： 1. **时间序列分析**：由于数据每10分钟更新一次，这为进行时间序列分析提供了理想条件。可以使用ARIMA、状态空间模型或季节性分解趋势成分（STL）等方法来研究发电量随时间的变化规律。 2. **风电功率预测**：风力发电机的发电量受多种因素影响，如风速、风向、空气密度、叶片角度等。通过这些数据，可以构建预测模型来估计未来的发电功率，这对于能源调度和电网稳定至关重要。 3. **特征工程**：76维特征包括了轴承温度等关键参数，这些参数可能与发电机的运行状态和效率紧密相关。通过对这些特征进行工程处理（例如归一化、标准化、衍生特征、相关性分析等），可以增强模型的预测能力。 4. **异常检测**：轴承温度是衡量风电机组健康状况的重要指标，过高或过低的温度都可能预示着潜在故障。通过数据分析，可以识别出异常温度模式，从而及时进行维护和预防性维修。 5. **机器学习模型**：可以应用各种监督学习模型（如线性回归、随机森林、支持向量机、神经网络等）和无监督学习模型（如聚类、主成分分析等）对风力发电进行建模，理解特征之间的相互作用，并预测未来发电性能。 6. **多变量相关性**：探究76个特征间的相关性，可以帮助我们理解哪些因素对发电量的影响最大，以及它们之间是否存在协同效应。可以使用相关矩阵、热图或者网络图来可视化这些关系。 7. **时间间隔分析**：10分钟的时间间隔意味着数据具有较高的时间分辨率，这有利于捕捉到短时间内风力发电机状态的快速变化，对于短期预测模型的构建尤其有利。 8. **数据清洗**：在实际使用前，需要对数据进行清洗，处理缺失值、异常值和重复值，确保模型训练的基础数据质量。 9. **单位信息**：数据集中的每个特征都有相应的单位，了解这些单位对于正确解释和处理数据至关重要，比如温度可能是摄氏度，风速可能是米/秒等。 10. **数据可视化**：利用可视化工具（如Matplotlib、Seaborn或Plotly）将数据以图形形式展示出来，可以帮助直观理解数据分布、趋势和异常情况。 这个数据集为深入研究风力发电的性能、预测和设备健康管理提供了宝贵资源，适合从事能源、机器学习、数据科学或相关领域的专业人士进行分析和建模。