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鱼雷和水雷 1941 年 12 月 22 日，战时内阁会议决定在澳大利亚制造鱼雷，这项决定使该国的精密工程领域承担了一项极其艰巨的任务；由于鱼雷在现代军备中占据重要地位，这项任务具有极其重要的潜在意义。海权是英国在 19 世纪称霸世界强国的基石，因此鱼雷的研发本质上是英国的成就也就不足为奇了，尽管它最初并不是英国的发明。英国在鱼雷应用方面早期的领先地位很大程度上归功于指挥官（后来的海军上将）费舍尔的热情，但其他大国不久也进入了该领域。这种武器的巨大潜力首次显现于 1914 年至 1918 年的战争中，当时德国利用 U 型潜艇和鱼雷对商船造成了巨大损失，几乎让英国屈服。第一次世界大战后的二十年间，随着飞机投掷鱼雷方法的发展，鱼雷的破坏力进一步增强，不需要太多洞察力就能预测鱼雷在未来战争中的作用。2 英国的鱼雷制造主要由一家私人公司怀特黑德鱼雷公司（Whitehead Torpedo Company）和位于苏格兰格里诺克的海军部负责。 1941 年 7 月，海军部担心英国的鱼雷生产可能会因轰炸或入侵而受阻，甚至完全停止，因此开始研究为这种紧急情况提供替代中心的方法。英国的制造业已尽可能分散，但尚未在英国以外建立中心。1941 年 7 月 15 日，海军部在给澳大利亚海军委员会的一封信中表示：“如果鱼雷制造商能够在英国制造鱼雷，那将是一个相当大的优势。”
鱼雷和水雷 1941 年 12 月 22 日，战时内阁会议决定在澳大利亚制造鱼雷，这项决定使该国的精密工程领域承担了一项极其艰巨的任务；由于鱼雷在现代军备中占据重要地位，这项任务具有极其重要的潜在意义。海权是英国在 19 世纪称霸世界强国的基石，因此鱼雷的研发本质上是英国的成就也就不足为奇了，尽管它最初并不是英国的发明。英国在鱼雷应用方面早期的领先地位很大程度上归功于指挥官（后来的海军上将）费舍尔的热情，但其他大国不久也进入了该领域。这种武器的巨大潜力首次显现于 1914 年至 1918 年的战争中，当时德国利用 U 型潜艇和鱼雷对商船造成了巨大损失，几乎让英国屈服。第一次世界大战后的二十年间，随着飞机投掷鱼雷方法的发展，鱼雷的破坏力进一步增强，不需要太多洞察力就能预测鱼雷在未来战争中的作用。2 英国的鱼雷制造主要由一家私人公司怀特黑德鱼雷公司（Whitehead Torpedo Company）和位于苏格兰格里诺克的海军部负责。 1941 年 7 月，海军部担心英国的鱼雷生产可能会因轰炸或入侵而受阻，甚至完全停止，因此开始研究为这种紧急情况提供替代中心的方法。英国的制造业已尽可能分散，但尚未在英国以外建立中心。1941 年 7 月 15 日，海军部在给澳大利亚海军委员会的一封信中表示：“如果鱼雷制造商能够在英国制造鱼雷，那将是一个相当大的优势。”
第一节 ■ 能量的本质
机械能 心脏是专门为利用电能而设计的。心脏中有一个区域，称为节点，它收集大脑发出的脉冲并将其发送到心脏的适当位置。如果节点受损或停止工作，心脏可能无法使用大脑发出的电脉冲。然后，可以在人体内放置一种特殊的电池供电装置，称为起搏器，以产生心脏跳动所需的电流。这种能量被心肌利用的方式与大脑的电能相同。它转化为机械能，然后转化为热量。
人工智能在土木/建筑/建筑工程教育中的应用 Mohammed E. Haque 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 Vikram Karandikar 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 摘要 对于某些科学和工程教育领域来说，超越传统的院系课程界限变得越来越重要。人工智能 (AI) 就是这样一个领域；它的应用非常广泛且跨学科。应特别鼓励研究生学习当代计算技术的各种应用，包括人工神经网络 (ANN)、遗传算法 (GA) 等。土木/建筑/建筑工程对神经启发计算技术的应用兴趣日益浓厚。这种兴趣的动机是某些信息处理特性与人脑相似。软计算 (SC) 是一种新兴的计算方法，它与人类思维在确定性和精确性的环境中推理和学习的非凡能力相似。本文重点介绍了人工智能在土木/建筑/建筑工程尤其是 SC 领域的各种应用。作为毕业项目的一个例子，本文展示了一个基于 ANN 和 GA 的知识模型，其中研究了客户对大型多层公寓住宅方案的舒适性和安全性问题的偏好。建筑/工程是一门应用科学，可以从现有结构及其成功和失败中吸取许多教训，并将它们结合起来以找出更好的结构的新技术。这意味着设计师应该能够从每个以前的设计中得出一些定性值，特别是用户对建筑安全性和舒适度质量的认可，以确保设计成功。建筑师/设计工程师经常面临软数据的挑战，这些数据本质上是语言定性的，需要解释并融入他们的设计决策过程。他们应该非常了解客户的愿望和要求，尤其是客户在具体设计问题上的偏好。因此，后期
人工智能在土木/建筑/建筑工程教育中的应用 Mohammed E. Haque 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 Vikram Karandikar 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 摘要 对于某些科学和工程教育领域来说，超越传统的院系课程界限变得越来越重要。人工智能 (AI) 就是这样一个领域；它的应用非常广泛且跨学科。应特别鼓励研究生学习当代计算技术的各种应用，包括人工神经网络 (ANN)、遗传算法 (GA) 等。土木/建筑/建筑工程对神经启发计算技术的应用兴趣日益浓厚。这种兴趣的动机是某些信息处理特性与人脑相似。软计算 (SC) 是一种新兴的计算方法，它与人类思维在确定性和精确性的环境中推理和学习的非凡能力相似。本文重点介绍了人工智能在土木/建筑/建筑工程尤其是 SC 领域的各种应用。作为毕业项目的一个例子，本文展示了一个基于 ANN 和 GA 的知识模型，其中研究了客户对大型多层公寓住宅方案的舒适性和安全性问题的偏好。建筑/工程是一门应用科学，可以从现有结构及其成功和失败中吸取许多教训，并将它们结合起来以找出更好的结构的新技术。这意味着设计师应该能够从每个以前的设计中得出一些定性值，特别是用户对建筑安全性和舒适度质量的认可，以确保设计成功。建筑师/设计工程师经常面临软数据的挑战，这些数据本质上是语言定性的，需要解释并融入他们的设计决策过程。他们应该非常了解客户的愿望和要求，尤其是客户在具体设计问题上的偏好。因此，后期