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World File Search System工程设计
工程设计庆典
CAE-1 Aghayere - 黑人文化中心 Jayla Garvin、Lulu Obinwa、Abby Debebe、Daniel Ramut、Ali Mohammad Dr. Abieyuwa Aghayere、Jeffery Fama 教授 在疫情开始时，校长 John Fry 曾多次讨论过德雷塞尔大学的黑人组织和学生需要学习、举办活动和建立社区的空间。目前，提供的空间只是 Rush 大楼的一层。我们决定在校园附近或校园内为德雷塞尔黑人文化中心建造一座多层建筑。黑人文化中心的主要目的是让德雷塞尔大学的黑人学生、教师和工作人员在校园内有一个可以称之为家的地方，他们可以在这里学习、学习、成长和建立黑人社区。中心的受众是校园内的黑人学生、组织、教师和工作人员，但对所有人都开放并欢迎他们。最重要的方面是确保我们尽可能多地整合黑人文化和创造力的资产，同时遵守 IBC 2018 和德雷塞尔大学建筑系统标准。 CAE-3 SEPTA-Yards 建筑设计 Joseph DiMarco、Brandon Hensyl、Christopher Kierce、Madeleine McCoskey、James Murray Dr. Abieyuwa Aghayere SEPTA Yards 建筑设计项目位于德雷塞尔和 SEPTA 地产内一块不规则形状的地块上，就在 Canaris Hall 以北（32 街以东）。该项目的目标是建造一座多功能建筑（商业和住宅），以优化德雷塞尔大学房地产和设施以及 SEPTA 员工的既定空间。拟建的建筑将悬挑在现有的 SEPTA 铁路站场上，以最大限度地利用可用空间。悬挑需要考虑结构和岩土工程，以确保最小的变形，为上抬提供支撑，并确保安全地满足建筑物的轴向需求。该项目将包括结构、机械和水资源工程师，以及整个项目期间的施工管理程序。将为建筑物的结构方面提供结构设计、负载分析和文档。岩土部分将研究深基础设计，以抵抗悬臂引起的上举力并满足建筑物的轴向荷载需求。机械设计将包括分析和选择建筑围护结构的节能隔热材料，以及 HVAC 区域的热量增益/损失计算。雨水管理方面将侧重于城市水再利用，以及绿地和可持续性的设计考虑。最后，将根据典型的施工管理技术确定项目设计和施工阶段的建筑成本和时间表。CAE-4 费城可再生能源解决方案 Olivia Szabo、Galen Steven-King、Brenda Dluhy、Lux Ezell、Cole Rooney 博士。Shannon Capps 位于南费城的费城能源解决方案 (PES) 前工厂即将重新开发。一百多年来，该工厂一直是东海岸最大的炼油厂所在地。炼油厂向土壤、地下水和空气中排放了大量有害污染物。该项目计划将该工厂改造成一个可持续、环保、以社区为中心的场所。这片占地 1,300 英亩的工厂被划分为商业物流中心、综合道路网络、休闲公园、森林公园和人工湿地。该项目还提出了工厂环境修复、气候适应和可再生能源计划。该小组设计了初步的修复系统、位置和成本，以确保该工厂在未来使用时安全。该团队还进行了雨水建模，以确保工厂的径流得到管理，而不会导致合流污水溢流或河水泛滥。可再生能源系统经过建模和设计，可为整个工厂提供清洁能源。还进行了额外的规划，在场地北部建造了一个公园，以鼓励社区参与，并创造通往森林地区的通道。为了取代这个场地上曾经存在的经济引擎，一个布局
通过替代建模的工程设计
替代建模对作者对设计的思考方式产生了重大影响，并且经过多年的合并经验，它已成为我们工程思维过程中的基本要素。我们写这本书是在实际层面上分享一些经验的一种手段。虽然已经写了很多关于替代建模的更深层理论方面的文章（实际上，本文中包含了参考文献，这些文献已介绍了本文的地标，这些文献已经为我们自己的思想提供了信息），但我们在这里努力提供的是希望在解决自己的工程问题方面快速入门的从业者的手册。当然，就像任何尖锐的工具一样，替代建模只能以科学严格的方式使用，如果用户不断意识到其危险，陷阱，潜在的虚假诺言和局限性 - 目前的文本在适当的时间指出了这些文本。
特刊：人工智能与工程设计
几十年来，人工智能 (AI) 一直在工程设计中占据重要地位。虽然工程设计的理论、方法和工具在此期间取得了重大进步，但仍然存在许多重大挑战。人工智能的现代进步，包括捕获、存储和分析数据的新策略，有可能以多种方式彻底改变工程设计流程。本期特刊的目的是整合最近的研究活动，利用现有或新的人工智能方法来提高工程设计知识和能力。在构思本期特刊的过程中，我们确定了工程设计和人工智能研究领域之间的三个核心接口：（1）在工程设计方法中直接利用人工智能方法，（2）受工程设计中出现的独特挑战启发创建新的人工智能能力，以及（3）创建和分析专为工程系统设计量身定制的设计方法，其中系统本身使用人工智能，例如自动驾驶汽车。本期特刊中包含的各种研究文章都集中在第一个主题上：通过使用人工智能提高工程设计能力。虽然这些文章对设计研究文献做出了令人兴奋的贡献，但仍存在着重要机会来更充分地探索剩下的两个界面，理想情况下是通过更加统一的跨学科努力。在编写这篇社论的过程中，我们认识到工程设计与人工智能之间的第四个界面：具体来说，研究如何将人工智能用作开展工程设计研究的越来越强大的工具，例如直接用于研究活动（例如，实验计划或从人类设计师那里收集信息）的人工智能工具，而这些工具不一定是设计的系统或设计方法的一部分。本期特刊出现了两组明确的主题。第一组从工程设计研究和设计过程的角度表达。第二组则按照人工智能方法进行组织。我们以这种方式组织这些主题，部分是为了促进人工智能和工程设计研究界之间的更清晰的沟通，并实现解决悬而未决的问题所需的富有成效的合作。稍后，我们将讨论人工智能与工程设计之间的关系，然后阐明本期特刊中的两组主题。最后，提出了推进该领域跨学科研究的愿景，包括有前途的研究主题的初步概述。
工程设计中的人为因素
人体工程学（或人为因素）是一门科学学科，涉及理解人类与系统其他元素之间的相互作用，以及应用理论、原理、数据和方法进行设计以优化人类福祉和整体系统性能的专业。（维基百科）
人工智能工程设计 Giorgi Tskhondia
工程设计自动化可以表述为马尔可夫决策过程 (MDP)。工程师提供结构的初始几何形状，设置负载并允许改变几何形状的操作，指定优化目标（例如最小化重量、最大化刚度），然后开始训练模型。训练结束后，在推理阶段，工程师得到最终设计。生成式人工智能的最新发展可以增强这一过程。
工程设计中的人工智能与机器学习
全球工程服务市场预计将从 2020 年的 8304.8 亿美元增长到 2021 年的 9380 亿美元，复合年增长率 (CAGR) 为 12.9%。增长主要是由于公司重新安排运营并从 Covid19 的影响中恢复过来，此前 Covid19 导致了限制性遏制措施，包括社交距离、远程工作和商业活动关闭，从而带来了运营挑战。预计到 2025 年，市场规模将达到 11672.1 亿美元，复合年增长率为 5.6%。预计工程服务市场将受益于发达国家和发展中国家的稳定经济增长。国际货币基金组织（IMF）预测，2019年和2020年全球实际GDP增长率为3.7%，2021年至2023年为3.6%。这一趋势主要由亚洲和非洲地区推动。根据报告，到2030年，亚洲将占全球中产阶级人口的66%。例如，印度IT-BPM行业在2017财年增长了7.7%，软件产品和工程服务达到250亿美元。展望未来，亚太和西亚地区有望成为工程服务、设计、动画和图形设计行业增长最快的市场。印度和中国等发展中国家已开始吸引外国投资来改善其基础设施。这主要是由于互联网普及率提高、人口增长和经济活动增加。工程公司缺乏质量控制和安全问题可能会阻碍工程服务市场的增长。施工活动中的缺陷或故障会导致高昂的成本。这些小缺陷会导致重建，从而使设施运营受损。成本增加和延误是效率低下的结果