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基于机器学习的预测雷诺的翼型空气动力系数
摘要。本研究研究了各种机器学习（ML）算法在预测两个关键空气动力系数的应用，即最大升力系数（𝐶𝐶）和最小阻力系数（𝐶𝑑），对于任何给定的雷诺数，风力涡轮机翼型。我们建议使用聚类技术对类似的机翼形状进行分组，并使用创建的分区来预测使用它们相似性的看不见的机翼属性。在这里，我们还代表了Parsec低维空间中的机翼，而不是高维翼型点空间，以弥补少量训练数据。为此，创建了一个扩展的实验机翼数据库，并用于基于五种不同ML算法的培训模型。我们观察到决策树集合（DTE），随机森林（RF）和多层感知器（MLP）模型成为𝐶𝐶𝑙和𝐶𝑑𝑑𝑚𝑖𝑛𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑚𝑖𝑛𝑑𝑚𝑎𝑥𝑚𝑖𝑛𝑙的最有效预测指标。在培训数据库中未包含的三个其他机翼案例上测试这两个ML模型表明，𝐶𝐶𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙预测性能通常是合理的，错误级别的平均值约为5％。相比之下，𝐶𝑑的预测误差水平通常更高，平均约为15％。
软韧带混合气动执行器的力分析及其在双足动物机器人机器人中的应用
摘要本文系统地研究了软韧带混合气动执行器（SRHPA），该杂交气动执行器（SRHPA）由一个可固定的可折叠式旋转骨架组成，能够具有大量的螺旋运动和具有高线性驱动力的软蛋卷肌肉。考虑到可折叠骨骼的独特变化螺旋运动，分析模型映射了由波纹管肌肉产生的输入力和执行器的输出力产生的，并通过模拟力分析进行了验证。原型。测试了原型的静态和动态性能，以验证输出力的分析建模。使用执行器作为模块，开发并测试了带有四个模块的新型双足动物机器人，以证明其适应性在构造空间中，通过在转弯，转弯环绕和旋转步态之间进行切换。载板电子设备零的混合执行器和Inch虫机器人有可能在极端的环境中部署，这些环境比电机和驱动器（例如在核和爆炸性环境中）更喜欢气动驱动系统。
无人固定翼飞机气动外形优化
1 助理教授，2,3,4 本科生 1,2,3,4 机械工程系，1,2,3,4 戈达瓦里工程技术学院，Rajamundry-533296，安得拉邦，印度 摘要：遥控的重要性日益增加，这刺激了能够飞行的无人驾驶飞行器 (UAV) 的发展，从小型昆虫大小的无人机到大型传统飞机。这些无人机在农业、监视、环境监测、搜索和救援、航空摄影、基础设施检查和科学研究领域有着广泛的应用。本研究旨在通过使用完全自动化的工作流程提高 0 度攻角 (AOA) 下的升阻比来优化固定翼无人机的气动形状。我们的研究包括遗传算法 (GA)，它模仿自然选择的进化过程以在复杂的问题空间中发现最优解，以及 PyFluent，一种强大的计算流体动力学 (CFD) 工具。这项工作分为三个阶段：初始阶段、优化阶段和模拟阶段。最佳翼型配置在 0 度 AOA 时实现 24.8 的升阻比，特别是在 40 m/s 的速度下。索引术语 - 无人机、升阻比、0 度 AOA、遗传算法 (GA)、PyFluent I. 简介
drivaernet：用于数据驱动空气动力设计和基于图的阻力预测
摘要这项研究介绍了Drivaernet，这是3D行业标准汽车形状的大规模高保真CFD数据集，以及RegDGCNN（一种动态的图形卷积神经网络模型），均旨在通过机器学习进行空气动力的汽车设计。drivaernet，其4000个详细的3D汽车网架使用了50万个表面网状面和全面的空气动力性能数据，包括全3D压力，速度场和壁剪应力，解决了广泛的数据集以训练工程应用中深度学习模型的广泛数据的关键需求。它比以前最大的汽车公共数据集大60％，并且是唯一对车轮和车身底部进行建模的开源数据集。regdgcnn利用此大型数据集直接从3D网格中提供高精度的阻力估计，绕过传统限制，例如需要2D图像渲染或签名距离字段（SDF）。通过在几秒钟内实现快速的阻力估计，RegdGCNN便有助于快速的空气动力学评估，从而为在汽车设计中的数据驱动方法整合而实现了巨大的飞跃。一起，Drivaernet和Regdgcnn承诺将加速汽车设计过程，并有助于开发更有效的车辆。为了为未来的创新奠定基础，我们的研究中使用的数据集和代码可在https://github.com/mohamedelrefaie/drivaernet 1中公开访问。
肺气：设计气动身体扩展以支持日常生活中的运动
围绕交互式系统设计的事先研究很大程度上点燃了在日常生活中支持实施例的好处。这导致创建了以身体为中心的系统来杠杆运动。然而，这些进步支持日常生活中的运动，与实施理论保持一致，到目前为止，与促进运动相反，它涉及感应运动。我们提出了一种新型的可穿戴系统，可以通过基于气动的身体延伸来促进日常生活的运动。我们通过三个示例展示了系统：“赦免？”，向前移动耳朵；“问候”，将一只手向“再见”手势；“休息一下”，将手从键盘上移开，从而实现了支持日常生活中运动的身体扩展。
Lei Wang专业知识：我是一个大气动力学家。我的... 生物学未成年人（BIOS）| Purdue EAPS
Lei Wang专业知识：我是一个大气动力学家。 我的研究重点是中纬度大气波的基本动力和变异性，尤其是高影响力的极端天气和气候事件。 我领导着普渡大学的气候和气候动态（WCD）实验室，我还是普渡大学计算跨学科研究生计划（CIGP）的关联教师。 普渡大学地球，大气和行星科学系的现任/最新职位助理教授；哈佛大学博士学位：芝加哥大学，地球物理科学学院，地球和行星科学系博士后研究员，2016年•论文：南方有限振幅波活动的周期性行为Lei Wang专业知识：我是一个大气动力学家。我的研究重点是中纬度大气波的基本动力和变异性，尤其是高影响力的极端天气和气候事件。我领导着普渡大学的气候和气候动态（WCD）实验室，我还是普渡大学计算跨学科研究生计划（CIGP）的关联教师。普渡大学地球，大气和行星科学系的现任/最新职位助理教授；哈佛大学博士学位：芝加哥大学，地球物理科学学院，地球和行星科学系博士后研究员，2016年•论文：南方有限振幅波活动的周期性行为
软韧带混合气动执行器的力分析及其在双足动物机器人机器人中的应用
摘要本文系统地研究了软韧带混合气动执行器（SRHPA），该杂交气动执行器（SRHPA）由一个可固定的可折叠式旋转骨架组成，能够具有大量的螺旋运动和具有高线性驱动力的软蛋卷肌肉。考虑到可折叠骨骼的独特变化螺旋运动，分析模型映射了由波纹管肌肉产生的输入力和执行器的输出力产生的，并通过模拟力分析进行了验证。原型。测试了原型的静态和动态性能，以验证输出力的分析建模。使用执行器作为模块，开发并测试了带有四个模块的新型双足动物机器人，以证明其适应性在构造空间中，通过在转弯，转弯环绕和旋转步态之间进行切换。载板电子设备零的混合执行器和Inch虫机器人有可能在极端的环境中部署，这些环境比电机和驱动器（例如在核和爆炸性环境中）更喜欢气动驱动系统。
探索气动驱动的可食用机器人的饮食体验：感知，口味和质地
这项研究调查了动画食品消费对人类心理学的影响。我们开发了一个可移动的，可食用的机器人，并通过可视化机器人的动作和进食来评估了参与者的印象。尽管已经开发了几种类型的Edible机器人，但据我们所知，与饮食相关的心理影响尚未得到研究。我们使用明胶和糖开发了一种肺炎驱动的可食用机器人。我们检查了它的外观和参与者的印象。在饮食实验中，我们评估了两个条件：一个机器人移动的条件，一个是一个驻扎。我们的结果表明，参与者对移动机器人的看法与施工机器人不同，在食用时会导致不同的看法。此外，当机器人被咬伤并在两个条件下咀嚼时，我们观察到了感知的纹理差异。这些发现为在各种情况（例如医疗领域和烹饪娱乐）中的可食用机器人的实际应用提供了宝贵的见解。
在CFD中应用机器学习来研究热特性对机翼空气动力特征的影响
计算流体动力（CFD）和机器学习方法用于研究NASA型NACA 0012的热传递。已经开发了几种不同的模型，以检查层流，晶状体流量和Allmaras流对NACA 0012机翼在不同的空气动力学条件下的影响。在本文中，针对多孔模式和非孔模式的不同机翼模式讨论了高温下的温度条件。特定参数包括11.36 x 10-10 m 2的渗透率，孔隙率为0.64，惯性系数为0.37，温度范围为200 k和400K。该研究表明，温度升高可以显着增加提升到拖拉。另外，采用多孔状态和温度差异进一步有助于增强电力到拖拉系数。在调整温度时，神经网络还可以成功预测结果，尤其是在有更多情况的情况下。尽管如此，本研究使用Smoter模型评估了系统的准确性。已显示测试情况最佳性能验证的MSE，MAE和R分别为0.000314、0.0008和0.998960，在k = 3。然而，研究表明，时期值大于2000，增加了计算时间和成本而不提高准确性。这表明SMOTER模型可用于准确对测试案例进行分类；但是，对于最佳性能，不需要更高的时期值。
预测性空气和空气动力建模
量子线性求解器是求解方程线性系统的最早且众所周知的量子算法之一是Harrow，Hassidim和Lloyd [8]。这实现了复杂性的指数改善（即运行时）。随后在Childs等人的量子算法中获得了相对于精度的提高复杂性。[9]。这是通过基于量子奇异值转换（QSVT）代替[8]的量子相估计来实现的。Childs等人的算法。可以看作是Gilyen等人的更通用QSVT算法的特殊情况。[10]。应注意的是，由于州准备或状态读数要求，任何潜在的指数改进都处于风险的危险中[11]。这需要以某种形式解决，而无需使用“被动QRAM”，而没有已知的可扩展物理实现[12]。