摘要 — 这是一系列论文中的一篇,讨论了支持确定工业和商业电力系统可靠性和可用性的不同分析技术的应用和准确性。电力行业认识到需要确定和使用标准工具或一套工具来分析电力系统的可靠性。从历史上看,应用不同的可靠性方法和工具的结果差异很大,而且很难进行比较。金书 (IEEE Std. 493-1997) 的可靠性分析技术工作组开发了一个标准网络,以便比较分析技术。本文介绍了通过可靠性框图进行模拟的方法,该方法应用于金书标准网络。给出了负载点的可靠性指标,并将其与从该系列中的其他技术获得的指标进行比较,以确定准确性。
在VR技术得到广泛应用之前,基于视频的训练(VBT)是一种通过视频提供刺激,要求参与者做出感知和认知判断的实践[6,7]。其方法包括观看和模拟比赛的视频序列[8,9]、阻碍动作序列以及为参与者提供测试结果正确性的反馈[10,11]。VBT允许学习者在不执行操作的情况下练习技能[12]。它加速了感知认知能力的发展,尤其是在足球等需要持续参与的运动中[13]。比赛转播视频在VBT中被广泛使用,但它经常因缺乏保真度而受到批评[14]。VR被用于训练中,以确保训练活动代表真实场景[13,15]。通过增强视频模拟的视觉相关性,VR提高了观众的沉浸感[16]。VR也被认为是一种新的VBT技术[17]。
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摘要:影响晶圆级先进封装可靠性的设计参数包括上下焊盘尺寸、焊料体积、缓冲层厚度、芯片厚度等。传统上,采用加速热循环试验(ATCT)来评估电子封装的可靠性寿命,但通过ATCT优化设计参数耗时长、成本高,减少实验次数成为关键问题。近年来,许多研究人员采用基于有限元的仿真设计(DoS)技术进行电子封装可靠性评估。DoS技术可以有效缩短设计周期、降低成本,并有效优化封装结构。然而,仿真分析结果高度依赖于研究人员个体,并且通常彼此不一致。人工智能(AI)可以帮助研究人员避免人为因素的缺点。本研究通过结合人工智能和仿真技术来预测晶圆级封装 (WLP) 可靠性,展示了 AI 辅助 DoS 技术。为了确保可靠性预测准确性,在创建大型 AI 训练数据库之前,通过多次实验验证了模拟程序。本研究研究了几种机器学习模型,包括人工神经网络 (ANN)、循环神经网络 (RNN)、支持向量回归 (SVR)、核岭回归 (KRR)、K 最近邻 (KNN) 和随机森林 (RF)。本研究根据预测准确性和 CPU 时间消耗对这些模型进行了评估。
教育:资格:博士学位:机械工程学院/大学:德国亚兴大学的rWth亚太大学年:2013年:硕士:机械工程学院/大学的仿真技术:德国亚当学院RWTH亚太大学年度:2005年:2005年资格:学士学位:机械工程学院/机械学院:贝尔阿拉伯大学年:<2001年<2001年特色>
▪ SAE 549,系统架构,2009 年至今(广泛修订和讲授) ▪ SAE 599,信息-物理-人机系统基础(已开发) ▪ 流程设计和管理(波音公司) ▪ 复杂系统和社会技术系统思维(波音公司) ▪ 复杂系统设计和管理(波音公司) ▪ 认知工程和人机系统集成(波音公司) ▪ 通过建模和仿真技术创造“手心出汗效应”(美国海军,
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概述 SaberRD 是一种直观的集成环境,用于设计和分析电力电子系统和多领域物理系统。SaberRD 以成熟的 Saber® 仿真技术为核心,将易用性与处理当今复杂电力问题的能力相结合,使工程师能够探索设计性能、优化稳健性并确保系统可靠性,适用于广泛的发电、转换和配电应用。SaberRD 真正的多领域物理建模能力和无与伦比的分析能力为工程师提供了一个支持完整系统设计的虚拟原型平台。SaberRD 为普通用户和专家用户提供直观灵活的用户界面,可加速汽车、航空航天、国防和工业电力工程组织的设计。
我们邀请作者在所有机器人域中提交原始贡献,涵盖工业机器人,自主系统,教育机器人技术以及现场和服务机器人。会议将讨论已发达的机器人系统的建模和仿真技术,设计方法和实际应用。此外,我们欢迎提交关于机器人系统的支持技术的支持,包括传感器和执行器,计算机视觉和图像处理,触觉和触觉设备,控制算法和建筑,定位,映射,导航,人工智能技术以及相关的经济,道德,道德,法律和社会考虑。特别感兴趣的是对人类机器人互动的探索,其中包括个人和社会机器人,医疗机器人和外骨骼,代表了日益活跃和至关重要的领域。