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国内会议进步-ICAMS 2024
•高级工程材料•制造业•ICRO加工和形成•可观的制造•NAO材料•材料•复合材料•工程设计•工程设计•计算工程•计算工程•添加剂制造•机器人和自动化•自动化•疲劳和裂缝机制•CAD/CIM/CIM/CIM/CIM/CIM/CAM/CIM学•MECHATRONICS•MECHATRONICS•MECHATRONICS•MECHATRONIC制造过程•表面和涂料技术•低温•材料的机械行为•生物力学•结构
STEM 计划指南 2024-2025
STEM 工程集群课程 课程编号 课程名称 21013G1022 先进航空航天技术 – SREB AC 21013G1001 航空工程应用 – SREB AC 21019G1000 航空航天工程 – PLTW 21002G1000 工程与技术应用 21013G1002 航天工程应用 – SREB AC 21015G1000 工程师基础编程 21047G1000 工程与技术顶点课程 21047G1001 STEM 职业道路项目 21021G1000 土木工程与建筑 – PLTW 18506G1014 清洁能源系统 – SREB AC 21015G1001 计算机工程与技术 21022G1000 计算机集成制造 – PLTW 21990G1002 科学与技术核心应用 – SREB AC 21990G1004 创造力与创新 – SREB AC 21997G1000 CTE STEM 实验室 21023G1000 数字电子学 – PLTW 21025G1000 工程设计与开发 – PLTW 21026G1000 工程要点 – PLTW 21014G1000 环境工程 21024G1000 环境可持续性 – PLTW 21005G1000 工程与技术基础 21013G1012 航空航天技术基础 –SREB AC 21105G1001 Greenpower F24 工程设计与竞赛 Ch I 21105G1002 Greenpower F24 工程设计与竞赛 Ch II 21990G1003 科学与技术的影响 – SREB AC 21017G1000 工程设计概论 – PLTW 21018G1000 工程原理 – PLTW 21009G1000 机器人系统 21990G1001 科学技术的本质 – SREB AC
人工智能设计：提出基于数据整理的概念框架
工程设计、制造和人工智能之间的交集为我们开发新技术的方式带来无数的突破性改进。然而，要实现物理世界和计算世界之间的这种协同作用需要克服一个核心挑战：当今受过教育的专家中，很少有人同时接受过工程设计和人工智能方面的培训。这一事实，加上这两个领域的采用才刚刚开始，以及许多机构数据管理系统过时，导致工业领域相对缺乏高质量数据，也缺乏能够快速使用这些数据进行机器学习和人工智能开发的个人。为了将工程设计和制造领域推进到开发有效的人工智能、数据驱动的分析和生成工具的下一个准备水平，必须建立一个新的 X 设计原则：人工智能设计 (DfAI)。本文提出并讨论了 DfAI 的概念框架，背景是当代领域及其推动者。[DOI：10.1115/1.4055854]
人工智能设计：提出基于数据整理的概念框架
工程设计、制造和人工智能之间的交集为我们开发新技术的方式带来无数的突破性改进。然而，要实现物理世界和计算世界之间的这种协同作用需要克服一个核心挑战：当今受过教育的专家中，很少有人同时接受过工程设计和人工智能方面的培训。这一事实，加上这两个领域的采用才刚刚开始，以及许多机构数据管理系统过时，导致工业领域相对缺乏高质量数据，也缺乏能够快速使用这些数据进行机器学习和人工智能开发的个人。为了将工程设计和制造领域推进到开发有效的人工智能、数据驱动的分析和生成工具的下一个准备水平，必须建立一个新的 X 设计原则：人工智能设计 (DfAI)。本文提出并讨论了 DfAI 的概念框架，背景是当代领域及其推动者。[DOI：10.1115/1.4055854]
EUROfusion 材料属性手册 DEMO ...
为 EU-DEMO 的容器内组件工程设计开发特定的材料数据库和手册是评估设计结构完整性的基本要求。对于包括 EURFOER97、CuCrZr、钨以及介电和光学材料在内的基本容器内材料，这项开发工作已经在 EUROfusion 材料工作包的工程数据和设计集成子项目中进行了数年。目前，该数据库不足以确保可靠的工程设计和安全或危害分析，而且在已建立的核法规中大多尚不存在。本文提供了 EU-DEMO 数据库和关键容器内材料手册的当前状态。这包括为获取原始数据、筛选程序和数据存储而采取的实际步骤，以确保质量和来源。我们讨论了如何利用此程序来制作关于 EUROFER97 的材料手册章节，以及 CuCrZr 和钨数据积累的关键挑战、计划的缓解措施及其对结构设计的影响。最后，概述了我们开发材料数据库和容器内材料手册的战略的关键要素和方法，包括适应稀疏辐照材料数据的概念和与 EU-DEMO 工程设计标准的链接。
关于人工智能普及程度的初步研究
摘要 - 人工智能 (AI) 的最新进展揭示了 AI 工具在工程设计中的潜在用途和应用。然而，完全自动化的工程设计过程的愿望似乎仍然超出了 AI 当前的能力，因此，对人类专业知识和认知技能的需求仍然存在。尽管如此，强调和利用 AI 和人类工程师优势的协作设计过程是 AI 在设计中的有吸引力的方向。为了揭示 AI 的当前应用，作者回顾了与 AI 在设计研究和工程实践中的应用相关的文献。这突出了将 AI 教育融入高等教育机构的工程设计课程的重要性。接下来，对滑铁卢大学和多伦多大学本科机械工程课程描述的初步研究评估显示，在总共 153 门课程中，只有一门课程同时提供 AI 和设计相关知识。这一结果确定了加拿大工程课程中可能存在的差距以及加拿大毕业生工程师技能的潜在缺陷。关键词：人工智能、工程设计、设计教育、设计课程
契据通讯01 2025
更新：Mudd Design Workshop已将其截止日期延长至1月20日，以供2页摘要。这是一个很好的机会，可以为契约社区中的任何人见面志趣相投的工程设计教育者。呼吁Clive L. Dym Mudd设计研讨会XIV：工程设计教育与人工智能：未来创新者的桥接创造力和技术，计划在加利福尼亚州克莱尔蒙特的Harvey Mudd College举行，于2025年5月29日至31日，2025年5月29日。研讨会是一个高度互动的事件，可促进教育工作者和从业人员之间的工程设计教育方面的思想和经验的交流。我希望您将在2024年12月1日之前提交两页摘要此链接：https：//www.conftool.com/mudddesignworkshop2025（这需要新用户创建免费帐户）。我期待在今年春天在克莱蒙特的研讨会上与您见面。请求论文征集Clive L. Dym Mudd设计研讨会XIV工程设计教育和人工智能：为未来的创新者Harvey Mudd College（如有变化的位置），日期：2025年5月29日至31日，我们的愿景是召集五十多个组装的愿景，与人工企业的组合汇集了一项共享的工程师，探索人工，探索人工，并探索了一项探索，探索人工，并探索了一个探索人工，并探索了一项探索的人，探索了一项工具，并探索人工的构想（AI）工程设计教育。我们旨在促进一个协作环境，参与者可以在设计教育方面加强AI的创新方法来利用AI增强跨学科和机构间合作伙伴关系，并解决或限制可能影响设计教育的AI引起的负面问题。已建立的AI版本（例如专家系统）和CAD中的自动化形状优化已被广泛使用和先前探索。我们认为，生成AI的创新有可能通过提供新的观点，通过数据驱动的见解来增强领域知识，并增强学生的技能来满足行业不断发展的需求，并将引入新的挑战，从而对工程设计教育产生重大影响。我们现在想重新访问并进一步探索如何以一种使我们的学生充分利用AI的积极因素并减轻负面因素的方式纳入生成的AI。在工程设计教育的领域中，整合AI技术的机会提出了一个独特的挑战和巨大的机会，可以将学生的视野扩大到传统方法之外。通过拥抱AI，我们可以使学生了解各种范式，自动化复杂的设计任务，增强创造力，并鼓励开发既创新又可行的解决方案。培养适当促进设计中AI探索的教育环境不仅会将学生的设计经验扩展到传统的详细设计练习之外，而且还可以使他们能够管理一系列视角和计算机
Sepuluh Nopember 技术学院 (ITS)
能够应用地球物理工程方法的过程或组件来创建或修改利用地质、地理空间、仪器和信息技术数据的模型，从识别、制定、分析和查找问题根源开始，提出解决问题的最佳解决方案，设计和操作现有地球物理工程设计、地方和国家资源所需的流程、处理系统和硬件和软件设备，以及最合适、最有效和最高效的工程设计和分析工具，同时考虑法律、经济、环境、社会文化、政治、健康、公共安全、文化和可持续发展等因素，深入解决复杂的地质和地球物理工程问题。课程学习成果（CLO）