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Para una instalación transónica amplia, la eficiencia de flujo de la TDT es excepcional. Se han realizado numerosos estudios que evalúan: el contenido de turbulencia, la angularidad del flujo, el tamaño de la capa límite, la distribución del número de Mach y los efectos de la interferencia de las paredes. Además, periódicamente se realizan pruebas estadísticas con una sonda de línea central y un modelo estándar de control para verificar la coherencia de los procedimientos de prueba y los resultados del túnel. Se ha demostrado que la repetibilidad en las mediciones de resistencia para varias instalaciones es de aproximadamente un recuento de resistencia para condiciones en las que la fuerza axial de la balanza se carga al menos al 50 por ciento de la carga calibrada mediante la comparación de los resultados del modelo estándar de control.
Turbulencia: La TDT tiene uno de los niveles de turbulencia más bajos en comparación con otros grandes túneles de viento transónicos. Estudie los siguientes documentos para obtener más información sobre la turbulencia de flujo y comparaciones con otros túneles de viento: TDT x, y, z Turb. Con tensión inestable, Turbo TDT y, z. TDT x Turbo, con cable caliente. W/ hotwire (LWP 799), estudio de transición AEDC, Parte II estudio de transición AEDC, con turbulencia NTF de presión inestable.

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La solución de la ecuación de transporte de neutrones en los dominios 3D es una operación que requiere muchos recursos. El Método de Características (MOC) es uno de los métodos más populares para resolver esta ecuación. Sin embargo, en términos de necesidades de memoria y en términos del número de operaciones en coma flotante, el gran número de trayectorias constituye un serio problema. Sugerimos varios métodos en este documento para compactar los datos de rastreo y para acelerar el solucionador MOC. Estos enfoques aprovechan las regularidades de la geometría prismática tridimensional. En el solucionador 3D MOC TDT, los últimos algoritmos fueron introducidos y aplicados a una gama de colores estándar de UOx / MOx. (autores) (autores)
2013; (Supl.) 11 págs.; EDP Sciences; Les Ulis (Francia); SNA+MC 2013: Joint International Conference on Nuclear Supercomputing + Monte Carlo; París (Francia); 27-31 de octubre de 2013; Se puede consultar en doi: http:/dx.doi.org/10.1051/snamc/201402209; País de origen: Francia; 4 refs.

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El análisis multivariado de las señales cerebrales ha despertado recientemente un gran interés, pero los instrumentos asequibles y flexibles para el análisis de la decodificación son escasos. Se presenta aquí la Decoding Toolbox (TDT), un equipo fácil de usar, eficiente y versátil para el análisis multivariado de los resultados de las imágenes funcionales del cerebro. En Matlab, la TDT está escrita y equipada con una interfaz para el kit SPM de uso común para el análisis de datos del cerebro. La caja de herramientas permite realizar análisis rápidos de todo el cerebro, análisis de regiones de interés y análisis con proyector, utilizando clasificadores para el aprendizaje automático, análisis de correlación de patrones o análisis de similitudes de representación. Proporciona el desarrollo y la visualización automatizados de varios esquemas de validación cruzada, el escalado de características, la recopilación de parámetros anidados, varios métodos para seleccionar características, capacidades de multiclase y la reconstrucción de patrones a partir de pesos clasificadores. Aunque los usuarios básicos pueden realizar un análisis genérico en una línea de código, los usuarios avanzados pueden ampliar la caja de herramientas según sus necesidades o aprovechar el marco para combinarlo con otras cajas de herramientas para una clasificación de alto rendimiento. La caja de herramientas incluye una colección de datos de muestra que puede utilizarse para probar los diferentes métodos de análisis. En conjunto, la TDT ofrece a los investigadores que deseen emplear estudios multivariantes de los patrones de actividad cerebral una alternativa prometedora.

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