6.3 Layer 2：光傳感層 偏振敏感型像素、光譜敏感型像素、相位敏感型像素、時間敏感型像素與強度型像素在傳感器上異構集成。當前TRL：偏振9，光譜6-7，相位5-9（分技術），時間5-9（分技術）。 6.4 Layer 3：智能調度層 傳感器內AI根據實時場景判斷需要激活哪些像素、采用何種編碼策略。當前TRL：像素內卷積4-5，神經形態傳感器3-4。

沉降型切削液的核心優勢在于固液分離效率高，維護操作簡便。該類切削液通過優化配方中的分散劑、懸浮劑配比，弱化了對固體雜質的懸浮能力，讓加工中產生的鐵屑、磨屑等雜質在隨切削液回流至儲液箱后，快速與液相間分離并自然沉降，形成底層沉渣、上層清液的分層狀態。

為優化冷卻劑流動特性與換熱效果，工程師通常在堆芯構件中設計不同形式的通流孔道。這些孔道雖小，卻是冷卻劑的流動路徑，也是熱量帶走的通道。其孔徑大小、分布密度、排列方式及幾何形狀，均會顯著影響反應堆內部的流動傳熱行為：孔徑的微小放大可能導致流量顯著增加；孔位的少許偏移或許引發溫度分布的全局變化。為探尋最優的流動傳熱組合，工程師往往需要在堆芯構件上嘗試幾十種通流孔道的排布方案。

原因：將機械系統（如汽車的懸架、機器人的手臂）抽象為一系列由運動副連接的剛體或柔體，建立描述其運動的動力學方程組，然后用數值積分方法（如龍格-庫塔法、Newmark法）求解系統隨時間變化的位移、速度和加速度。 計算特點: 順序性較強: 數值積分過程是按時間步順序進行的，單次仿真的并行化難度高于FEM/CFD。

面向湍流的尺度求解仿真（SRS）模型 第二類湍流建模方程是尺度求解仿真模型，它不求解湍流流體隨時間變化的平均值，而是求解隨時間和空間變化的湍流流體流動。大多數的SRS應用都會采用大渦模擬（LES）模型，用于求解較大渦旋，同時對較小渦流進行單獨建模處理。 LES模型現已經過一段時間的改進和驗證。

其LVE行為體現在兩個方面：圖7A展示了復數粘度模量|η(ω)|隨角頻率ω的變化關系，圖7B則顯示了損耗角δ(ω)隨復數模量G*(ω)|的變化規律。 圖7 流變學分析 (A) 復數粘度模量|η(ω)|隨角頻率變化關系；(B) van Gurp-Palmen圖（損耗角δ與復數模量|G|關系）。兩圖均在190°C測試溫度下對表1所列樹脂進行測定。

在吹塑成型中，型坯（parison）在自身重量下的下垂行為和吹脹過程中的均勻性直接取決于熔體強度。高熔體強度可以防止型坯過度拉伸和破裂，確保容器壁厚均勻。 圖 化學微發泡成型過程微觀示意 在發泡過程中，熔體強度決定了氣泡能否被穩定地捕獲和擴張而不破裂。如果熔體強度不足，氣泡會合并或塌陷，導致泡孔結構不均甚至整個發泡過程的失敗。

用戶只需進行一次接線，一次測試操作，即可同時得到穩態的結溫熱阻數據，以及結溫隨時間的瞬態變化曲線。極大地簡化了測試過程，提高了測試效率，即使是對熱測試不太熟悉的操作人員，也能快速上手 。

其LVE行為體現在兩個方面：圖7A展示了復數粘度模量|η(ω)|隨角頻率ω的變化關系，圖7B則顯示了損耗角δ(ω)隨復數模量G*(ω)|的變化規律。 圖7 流變學分析 (A) 復數粘度模量|η(ω)|隨角頻率變化關系；(B) van Gurp-Palmen圖（損耗角δ與復數模量|G|關系）。兩圖均在190°C測試溫度下對表1所列樹脂進行測定。

在吹塑成型中，型坯（parison）在自身重量下的下垂行為和吹脹過程中的均勻性直接取決于熔體強度。高熔體強度可以防止型坯過度拉伸和破裂，確保容器壁厚均勻。 圖 化學微發泡成型過程微觀示意 在發泡過程中，熔體強度決定了氣泡能否被穩定地捕獲和擴張而不破裂。如果熔體強度不足，氣泡會合并或塌陷，導致泡孔結構不均甚至整個發泡過程的失敗。