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World File Search System数字模型
Simcenter 汽车能源管理
从一开始，系统模型就可以与 3D 流体模拟相结合，无论是用于引擎盖下热管理还是空气动力学。在早期设计中，可以使用简化的座舱来帮助在系统模型中提供改进的控制逻辑。这可以通过 Simcenter Amesim 中的嵌入式 CFD 进行扩展，用于为用户构建和运行 CFD 模型。随着设计的成熟，座舱的几何形状可用于查看加热和冷却通风口的位置和设计。此外，乘客也包含在数字模型中，因此您可以评估乘客的热舒适度。此外，通风口经过数字测试，以确保汽车符合政府关于挡风玻璃和侧视镜除冰/除雾的规定。3D 详细乘客舒适度模型是使用 Simcenter STAR-CCM+ 完成的，包括乘客拒绝的太阳辐射、传导、湿度和热量。结果可以映射回系统模型，以改进控制系统的逻辑，满足乘客的热舒适度。
为期 5 天的 GIAN 可持续制造技术课程：增材制造、
增材制造 (AM)，也称为 3D 打印，是一种基于数字模型逐层添加材料来制造零件的过程。这种创新技术可以生产具有复杂几何形状的组件，而这些组件是传统制造方法难以或无法实现的。因此，AM 可以使用轻量化和高效的设计来减少材料消耗和能源使用。与传统产品相比，AM 具有显著的优势，例如减少材料浪费、缩短生产时间、轻松定制产品甚至提供更出色的功能。此外，AM 的按需生产能力减少了库存和运输需求，从而减少了相关的碳排放。AM 技术凭借上述与材料效率、能源效率和本地化生产相关的优势，认识到其与未来制造业的相关性，近年来发展迅速，并被航空航天、医疗保健和汽车等各个行业广泛采用，彻底改变了产品的设计、制造和分销方式。
AI 可节省时间并提高 CT 患者定位的精度
* 我们接受以下 AI 的正式定义（来源：HLEG 定义 AI）。人工智能 (AI) 系统是由人类设计的软件（也可能是硬件）系统，给定一个复杂目标，通过数据采集感知其环境、解释收集的结构化或非结构化数据、推理知识或处理从这些数据中得出的信息并决定为实现给定目标而采取的最佳行动，在物理或数字维度上采取行动。AI 系统可以使用符号规则或学习数字模型，它们还可以通过分析环境如何受到其先前行为的影响来调整其行为。作为一门科学学科，AI 包括多种方法和技术，例如机器学习（其中深度学习和强化学习是具体示例）、机器推理（包括规划、调度、知识表示和推理、搜索和优化）和机器人技术（包括控制、感知、传感器和执行器，以及将所有其他技术集成到网络物理系统中）。
数字化转型：航空航天和国防已做好准备……
数字化转型影响所有 A&D 功能，并为提高运营效率提供了非常明确和切实的潜力。这从产品开发开始：得益于更快的原型设计支持的 3D 数字模型和模型，A&D 公司不仅可以模拟产品，还可以模拟其生产流程和在用操作，从而更快地开发新产品。数字化供应链可以提供对多层供应商格局的实时可见性。通过供应链监视塔查看生产状态使公司能够根据微弱信号（质量、交付和财务数据）预测中断并在中断发生之前解决它们。未来工厂拥有无纸化车间、更高的自动化程度、智能预校准工具和更直观的基于分析的工具，正在提高蓝领和白领的生产力。在支持和服务领域，利用在役飞机的健康和使用情况数据，并将这些数据与技术或维护数据相结合（使用大数据），可以帮助预测故障并提高机队性能和燃油消耗。
空中客车 - 达索系统
例如，空客彻底改变了液压和电气系统的尺寸和安装方式。“借助 CATIA，我们实施了完整的 3D Master 方法来设计 A350 XWB 的电线束安装，从而简化了流程并提高了整体设计质量，”Scotto 说道。协调端到端线束安装流程可降低成本和交付周期，并支持 A350 XWB 的工业化升级。“工程师将更新安装计划所需的时间减少了 50%，并将创建手动 2D 图纸时生成的设计变更请求减少了 25%。一切都以数字方式安装、装配和验证，如果有任何错误，则会在实际安装之前进行纠正，”Scotto 说道。效率大幅提高 数字模型使空客能够将制造与设计办公室联系起来。“设计办公室所做的任何更改都会实时传达给制造部门。这大大缩短了工具生产时间，”
快速原型制作技术和设计框架
介绍过去，制造方法的变化很重要，尤其是在引入快速原型（RP）技术的过程中。这些技术允许快速创建复杂的设计。RP方法，包括融合沉积建模（FDM）和立体光刻（SLA），使从数字模型快速转变为实际原型[1-4]变得容易。这减少了对旧制造方法中发现的大型工具和重型手动工作的需求。使用CAD数据进行原型不仅加快了产品如何从设计到市场的速度，而且还为创新创造了一个空间，让设计师尝试具有较少财务风险的新想法[8]。通过开源微控制器平台等高级工具的兴起，增强了好处，这使许多人更容易获得原型[5]。因此，这些技术的显着影响是明确的，从而重新思考了传统方法，以支持满足现代制造环境需求的更智能，添加的解决方案。
数字孪生：迈向全新模式联盟
数字孪生：迈向全新的联盟模式 – 数据 Francisco Chinesta、Jean Louis Duval 和 Elias Cueto 主席 ESI @ PIMM - Arts et Métiets ParisTech / Fédération Francilienne de Mécanique Francisco.Chinesta@ensam.eu 最初，行业采用虚拟技术模拟工具形式的双胞胎，通过数字模型代表材料、过程、结构和系统的物理特性。 21 世纪初，数据突然进入工程领域。多年来，它们被用于模型欠发达或仍然更加不确定的其他领域。可以使用人工智能技术对大量收集的数据进行分类、剖析、分析等。我们正处于数字孪生王国中，物理模型必须在精度和速度之间进行选择，已被数据取代。这里我们有离线虚拟双胞胎和在线数字双胞胎。然后，虚拟与数字、物理（由于模型简化技术而虚拟地实时表达自己）与数据（通过人工智能表达自己）相结合。然而，尽管取得了巨大的成功，但很快就出现了某些困难：在许多情况下，即使持续调整也无法描述和预测观察到的现实。
r-strategies和人工智能，用于
2理论背景的高级材料技术领域工具的管理面临着巨大的挑战，这些挑战会妨碍效率和有效性。这些挑战源于制造过程的日益复杂性以及可以以集成和无缝方式管理工具的集成系统的必要性。磨损被确定为降低锻造模具寿命的主要机制。[4]引入了一种创新的方法，可以使用钣金盖盖来减轻闭合锻造的磨损。这种防护罩廉价且易于重新设置，可将磨损降低多达98％。[5]通过证明模具覆盖概念不仅减少磨损，而且减少了模具表面上的热应力和机械应力，从而加强了这些发现。另外，[6]通过在锻造中采用模块化工具系统来强调延长工具寿命的另一种策略。通过利用分段的模块化工具，制造商可以减少对多个专用预制工具的需求。数字转换需要实施数字模型来监视工具生命周期，但是，这在故障预后，实时监控和数据集成方面面临着挑战[7]。
6G ERA中面向任务的元元设计
摘要 - 作为一个新兴概念，Metavers有可能通过建立一个用于在线教育，远程医疗保健，身临其境的商业，智能运输和先进制造的数字世界，从而改变后大流行时代的社会互动。目标是雄心勃勃的，但是实现元视野的方法和技术尚不清楚。在本文中，我们首先介绍了三个基础设施支柱，构成了元基础的基础，即人类计算机接口，传感和通信系统以及网络体系结构。然后，我们描绘了通往元视频的路线图，该路线由四个具有不同应用的阶段组成。为了支持Metaverse中的不同应用，我们提出了一种新颖的设计方法：面向任务的设计，并进一步审查挑战和潜在解决方案。在案例研究中，我们开发了一个原型，以说明如何通过以任务为导向的设计在元元中同步现实世界设备及其数字模型，在该设计中，采用了深入的强化学习算法来最大程度地减少所需的通信吞吐量，以优化通过同步误差con-con-ineraint-con-praint-con-intraint-con-intraint-con-praint-con-inlaint-con-praint-con-intraint。
3D金属打印过程中组织转变的研究
Inconel 625 是一种镍基高温合金，由于其耐腐蚀性以及良好的机械性能（如高温下的强度和抗热蠕变性），广泛应用于航空航天、海洋和化学应用[1, 2]。该合金以镍基为主，主要合金元素含量较高，包括：Cr、Mo、Nb、Ta、Fe。 Inconel 625 中的主要相是面心立方 γ 相，此外，根据位置、温度和化学成分的不同，还有 γ”、Ni 2 (Cr,Mo)、δ、碳化物、μ 和 laves 相[3]。用 Inconel 625 制造具有复杂形状的零件始终是一个巨大的挑战，因为 Inconel 625 具有低导热性、差的可加工性和高硬度[4, 5]。然而，Inconel 625 具有良好的可焊性，是高能加工方法的首选[6]。 3D 金属打印工艺是利用逐层金属沉积的方法根据数字模型（CAD 模型）制造零件的过程 [7, 8]。在过去的十几年中，利用金属粉末和激光束作为热源的金属3D打印工艺可以生产形状复杂的金属零件，不仅在基础研究而且在工业应用中得到了广泛的应用[9,10]。