来自皇冠体育大学加洛格利工程学院的10名学生被选中获得本学期的工程论文奖，这是一个5000美元的奖项，旨在鼓励博士生以优异的成绩毕业。学院负责皇冠体育研究的副院长、委员会主席扎赫德·西迪克（Zahed Siddique）说，该奖项帮助那些即将完成博士学位的学者。
工程论文奖成立于2018年，由托马斯·艾拉·布朗，Jr.授予奖学金。Brown（1926-2016）开创了工业燃气轮机电子控制的新市场。他于1950年获得俄勒冈大学电气工程学士学位。
2023年春季奖学金获得者和他们的公开大学顾问是：
Manjurul Ahsan，工业与系统工程学院，由Shivakumar Raman博士推荐。
主题：“质量、缺陷和模式分析中的数据平衡方法”
皇冠体育研究：数据比例失衡是各个工业领域面临的最大挑战之一。因此，多年来已经提出了许多数据平衡方法。然而，大多数这些数据平衡方法都有其自身的局限性，这些局限性可能会影响关键领域（如产品质量保证、制造缺陷识别和医疗保健诊断中的模式识别）中的数据驱动决策模型。本文解决了与数据平衡方法相关的三个皇冠体育研究问题：1)对主要和次要样本的数据平衡方法的范围是什么？2)传统机器学习（ML）和基于合成少数派过采样技术（SMOTE）的数据平衡对不平衡数据分析的影响是什么？3)不平衡数据如何影响基于深度学习（DL）的模型的性能？
Gökhan Ariturk，电气与计算机工程学院，由Hjalti Sigmarsson博士推荐。
题目：“下一代射频收发器的微波滤波器”
Javad Asadi，航空航天与机械工程学院，由Pejman Kazempoor博士和Iman Ghamarian博士推荐。
主题：“碳捕集技术与低碳发电系统优化集成的柔性设计与运行”。
皇冠体育研究：与碳捕获技术相结合的可再生能源和化石燃料发电厂有望在未来的可持续能源供应中发挥重要作用。由于间歇性可再生能源的日益普及，碳捕获系统（CCSs）的灵活操作受到了相当大的关注。本皇冠体育研究旨在提出一种新颖的柔性设计，将膜基和胺基二氧化碳捕获系统与太阳能领域相结合，作为一种有前途的技术，集成到天然气联合循环发电厂中。因此，对几种系统设计以及过程的动态行为进行了全面的技术经济评估，以调查灵活的CCS技术等系统的潜力和可行性。提出的CCS过程的严格稳态和动态模型已经开发出来，其中包括用于工厂平衡的集总参数模型和用于分析过程性能的机制模型。采用严格的基于速率的建模方法对与可再生能源相结合的胺基CCS进行仿真，为汽提塔再锅炉提供所需的热能，减少电厂的能量损失。本皇冠体育研究为CCS的灵活设计和运行以及过程的动力学分析提供了新的见解。这项皇冠体育研究的结果是基础性的，为碳捕获系统与化石燃料发电厂集成领域的工艺设计人员提供了新的知识。
Elton Lima Correia，化学、生物和材料工程学院，由Dimitrios Papavassiliou博士和Sepideh Razavi博士推荐。
题目：“颗粒和表面活性剂在流体-流体界面的协同效应”
皇冠体育研究：我的工作致力于探索不同的表面活性物质（即表面活性剂和纳米颗粒）在产生的界面现象中所起的作用，如表面张力/压力，受到压缩/膨胀或剪切应力时的机械性能，以及多组分流体系统的稳定性。我们皇冠体育研究了可用于调整组成系统的物种的竞争与协同行为的各种特征，并确定非理想性在调整填充界面的性质和界面系统的稳定性方面所起的作用。从博士工作中获得的知识基础将使我们对解决方案设计和工程中的关键属性有一个基本的了解，以解决从废水修复到增加产品保质期的广泛应用中的现实挑战。
Grant Graves，土木工程与环境科学学院，由Thomas Neeson博士、K.A. Strevett博士和Jason Vogel博士推荐。
题目：“淡水溪流监测过程的改进及粪便指标损害认定”
皇冠体育研究：淡水溪流和河流的娱乐用水质量标准对于了解与主要身体接触娱乐相关的潜在人类健康风险非常重要。粪便指示细菌（FIB），肠球菌和大肠杆菌，用于常规监测和评估水体的损害。《2020年清洁水法303(d)综合报告》显示，俄克拉荷马州约7500英里的溪流和河流受到大肠杆菌和肠球菌的损害。FIB源往往难以评估，因为它们来自许多人为、野生动物和环境的非点源，并且由于溪流内潜在的动态空间和时间因素，需要持续监测和评估。皇冠体育州的水质标准为FIB提供了阈值标准和一般采样频率，以进行损害评估，但没有提供如何、何时或在何处收集水样的详细过程。因此，本论文的目标是：1)评估皇冠体育州溪流中可能影响FIB的时空因素；2)调查溪流沉积物作为溪流和河流中肠球菌的促成因素；3)评估荧光底物枚举方法在分析淡水溪流样本中肠球菌的适用性。4)利用现有的地理空间和水质数据，建立相关因子和回归方程，提高FIB的预测水平，用于监测和评估。这项工作的结果表明，应该更加重视评估皇冠体育州河流的采样过程设计和方法，以确定FIB损伤。
Marvin Manalastas，电气与计算机工程学院，由Ali Imran博士和Fahd Khan博士推荐。
主题：“解决基于人工智能的新兴蜂窝网络中的移动性挑战”
皇冠体育研究：近年来，蜂窝网络行业经历了重大发展，但由于基站部署密集、用例多样化和网络架构不断发展等因素，移动性管理正日益成为一项重大挑战。如果不妥善解决，新兴蜂窝网络中移动性管理的潜在低效率可能是一个重大问题。然而，制定一个有效的流动性管理方案是具有挑战性的。其中一个挑战是，由于各种原因，包括这些工具的复杂性、计算效率和现实性，缺乏合适的工具来皇冠体育研究移动性。在我的论文中，我提出了一个三管齐下的方法来解决这一挑战，包括开发一个模拟器，部署一个实验测试平台，并提出一个基于机器学习的切换参数优化框架。此外，我的论文通过一种名为TORIS的新颖数据驱动解决方案解决了减少频间切换失败的挑战，并提出了一种新的用户特定参数来优化新兴蜂窝网络的切换性能。
Sanjana Mudduluru，计算机科学学院，由Dean Hougen博士推荐
主题：“混合深度学习模型在医学图像数据计算机辅助诊断中的开发与应用”
皇冠体育研究：本文讨论了三种方法来解决将深度学习模型应用于医学成像的挑战。第一种方法是开发一种新的联合深度学习模型J-Net，同时实现病灶分割和分类。J-Net模型在小数据集的精度上优于单个模型。第二种方法使用两阶段深度学习模型进行自动图像检测，以产生干净的数据。第三种方法涉及开发多阶段深度学习算法来生成合成医学图像数据，可用于克服缺乏大型、多样化数据集的问题。这些方法表明，构建增强的训练数据集对于提高医学成像应用中深度学习模型的性能起着至关重要的作用。
Mohammad Mukhtaruzzaman，计算机科学学院，由Mohammed Atiquzzaman博士推荐。
题目：“基于稳定动态反馈的车辆自组织网络预测聚类协议”
皇冠体育研究：可扩展性对车辆通信提出了重大挑战，特别是在没有适当的分层结构来管理越来越多的车辆的情况下。随着车辆数量的增加，可能会遇到广播风暴问题，导致网络拥塞，降低通信效率。集群可以解决这些问题，但由于车辆的高移动性，车辆自组织网络（VANET）中的集群存在稳定性问题。现有的聚类算法对簇头或簇成员、高速公路或交叉路口进行了优化。缺乏对移动参数的智能使用，如速度、加速度、方向、位置、距离、车辆程度和十字路口的移动，也会导致集群稳定性问题。一种有效利用所有移动参数的动态聚类算法可以解决这些问题。为了提高VANET聚类的稳定性，本文提出了一种新的基于鲁棒性和动态移动性的聚类算法——基于连接的VANET聚类协议（JCV）。与以往的皇冠体育研究不同，JCV考虑了位置、距离、在路口的移动、车辆的程度和在道路上花费的时间来选择簇头。JCV在创建集群时考虑了传输距离、车辆在下一个路口的移动方向和车辆密度。从簇头平均持续时间、簇成员平均持续时间、簇头平均变化次数、参与聚类过程的车辆百分比等方面比较了JCV与现有两种VANET聚类协议的性能。为了评估JCV的性能，我们开发了一种新的基于云的VANET模拟器（CVANETSIM）。仿真结果表明，JCV算法在平均CH持续时间（4%）、平均CM持续时间（8%）、CM数量（6%）、CM比例（22%）、平均CH变化率（14%）、CH数量（10%）、非聚类车辆数量（7%）、聚类开销（35%）等方面均优于现有算法，具有更好的稳定性。本文还为VANET引入了一种稳定的基于动态反馈的预测聚类（SDPC）协议，该协议在高速公路和十字路口场景下，无论道路拓扑如何，都能保证聚类的稳定性。SDPC考虑车辆的相对速度、加速度、位置、距离、传动距离、在交叉口的移动方向、车辆密度等因素，形成集群。
Vi Nguyen，化学、生物和材料工程学院，由Dimitrios Papavassiliou博士和Alberto Striolo博士推荐。
题目：“纳米颗粒在多孔介质中的输运数值模拟”
皇冠体育研究：纳米颗粒（NPs）通过多孔材料的运动在环境和工业领域有多种实际用途，包括地下水源中污染物的扩散，油藏中注入化学品或表面活性剂的分布，填充床反应器中化学品的流动，以及生物反应器中支架中营养物质的输送。我的皇冠体育研究领域涉及流体速度分布和多孔介质中NPs的水动力分散性。此外，NPs在多孔介质中的迁移率受其聚集倾向的显著影响。为了解决这个问题，我开发了一个模型，可以模拟聚集过程，并评估在受限几何形状中产生的聚集体的形态。
阮维，化学、生物与材料工程学院，王斌博士推荐
题目：“框架外铝和部分配位铝在MFI沸石中的性质和催化作用”
皇冠体育研究：沸石广泛应用于化工和石油工业，作为裂化、异构化和烷基化反应的酸性催化剂。最近，它们作为生物质转化的潜在催化剂也引起了人们的关注。微孔沸石通道中含有的Brønsted酸位（BAS）的活性受到位置和局部环境的影响，从而稳定反应中间体和过渡态。此外，据报道，框架外Al （EFAL）和部分配位Al （PFAL）可以通过改变活性位点周围的环境来显著改变反应速率。然而，这些增强背后的机制以及单个EFAL和PFAL物种的催化作用尚未完全了解。在本项目中，我们利用密度泛函理论（DFT）来阐明H-ZSM-5中活性位点的位置和局部环境。我们还提出了BAS和EFAL/PFAL相邻产生协同效应的机制。此外，还考察了不同EFAL和PFAL对烷烃裂化反应的个别催化作用。
Alireza Rangrazjeddi，工业与系统工程学院，由Kash Barker博士和andr<s:1> González博士推荐。
题目：“分散决策的博弈论算法”
皇冠体育研究：关于决策环境的传统观点以自上而下的视角为中心，在层次结构的指导下，只有一个实体可以建立理想的标准并追求这些标准，而认为其他实体是系统中安静的代理人，仅仅服从指示和判断。许多皇冠体育研究和数学公式都是用这种集中的方法发展起来的。虽然过去的系统在架构上并不完全集中，但皇冠体育研究人员认为这种简化是因为系统不那么复杂，相互依赖的关系也更少。因此，考虑一个集中的数学公式来描述这类系统的行为就足够了。然而，今天的复杂系统，具有非常高的互联程度，表现出不同的动态，因为子系统越来越依赖于另一个。此外，考虑到自由市场环境鼓励将政府职能保留给私营部门，具有特殊利益的决策者和可能影响制度的暴利行为的数量增加了。因此，在处理当今的复杂系统时，可以实现两种类型的相互依赖：(i)系统之间的物理相互依赖；（ii）系统中决策者所做决策之间的相互依赖。针对这两种相互依赖的类型，本皇冠体育研究提出了结合数学公式的算法，以解决考虑相互依赖的复杂系统的分散决策环境。
徐晨光，计算机科学学院，Christopher Weaver博士推荐
主题：“通过可视化发现统计异常”
皇冠体育研究：深入了解数据是决策过程中至关重要的一部分。它通常需要大量的时间和精力来发展一个坚实的理解，做出明智的决定。数据分析师通常通过可视化来进行统计分析，以发展这种理解。然而，由于数据中的偏差和异常，应用的洞察力可能很困难。一个经常被忽视的现象是混合效应，其中数据的子组表现出与整体数据相反的模式。这种现象很普遍，常常导致缺乏经验的分析师得出相互矛盾的结论。随着数据在体积、维度和基数上不断增长，发现数据中的这种异常变得具有挑战性。有时，我们面临着在统计分析和可视化之间进行选择的困境。本皇冠体育研究探索了各种方法来弥合统计分析和可视化之间的差距，以发现和检查多维数据中的异常。我从一种基于相关性比较的自动异常检测方法入手，通过实验了解我的算法的运行时间和复杂度。随后，我皇冠体育研究了一系列可视化技术的设计、开发和实现，以跟上分析程序的升级。一个交互式视觉分析系统Wiggum被创造出来，用来揭示各种形式的混合效果。一个评估Wiggum的用户皇冠体育研究加强了对有助于理解统计概念的因素的理解。此外，为了提高可视化的可用性，提出了可视化对应的概念框架。利用视觉对应理论构建具有高度连贯视图的可视化是可行的。因此，我们提出了一种混合树可视化，PatternTree，它应用了视觉对应理论。PatternTree支持用户更容易地发现统计异常并探索它们之间的关系。
由Gallogly工程学院Lorene A. Roberson编写
