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在早期和晚期设计阶段中复杂工程系统中定量弹性评估的新型框架
最近，弹性评估已经进化和增长，但大多数研究是在可用过程中足够的知识时在操作阶段进行的，俯瞰着设计阶段，这是一个更适合制造弹性系统的时间范围。为此，这项工作旨在为工程系统开发一种新颖的定量弹性评估框架，采用两种不同的方法，可以在早期和晚期设计阶段分析弹性，当时有关该系统的安全性和弹性能力的详细信息可能会不足。在早期设计阶段，确定了系统弹性属性，并使用专家判断来评估其质量。在晚期设计阶段，属性源自透露的信息，例如详细的应急响应和安全性屏障数据。在两个阶段，动态贝叶斯网络（DBN）用于基于获得的信息来量化弹性。由于绿色氢技术是相对较新的，因此在对氢释放场景的绿色氢植物的弹性评估中证明了拟议框架的应用。所提出的框架可以用作早期设计改进的有效工具，并在氢植物或任何其他复杂工程系统的晚期设计阶段提高过程安全性。
人类与人工智能：复杂工程设计过程中数据驱动的实时流程管理方法
事实证明，管理团队的设计过程可以大大改善解决问题的行为和最终结果。自动化此活动为提供干预措施提供了重要机会，这些干预措施可以动态适应团队的状态，从而获得最大的影响。在这项工作中，创建了一个人工智能 (AI) 代理来实时管理工程团队的设计过程，跟踪多学科团队在复杂设计和路径规划任务期间的行动和沟通特征。团队也被置于人类流程经理的指导之下，以便进行比较。至于结果，在两种管理类型下，团队的表现同样出色，而 AI 管理的团队的表现趋于更出色。管理者的干预策略和团队对这些策略的看法也被探讨，揭示了一些有趣的相似之处。人工智能和人类流程管理者都主要关注基于沟通的干预，尽管在团队角色之间干预的分配上开始出现差异。此外，团队成员认为人工智能和人类管理者的干预同样相关且有帮助，并相信人工智能代理对团队的需求同样敏感。因此，总体结果表明，本研究中引入的人工智能管理代理能够匹配人类的能力，显示出自动化管理复杂设计流程的潜力。[DOI：10.1115/1.4052488]
