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人工智能（AI）和机器学习（ML）的出现已经迎来了整个行业技术转型的新时代，机械工程也不例外。传统上植根于物理模型，设计原理和手动优化，机械工程现在已经采用了数据驱动的方法和智能系统，以彻底改变流程，提高效率并推动创新。AI和ML技术正在提供曾经难以想象的解决方案，从而实现了预测能力，生成性设计和智能制造工艺，这些过程从根本上重塑了机械工程景观。
从基于物理的锂离子电池模型中提取和解释电化学阻抗谱 (EIS)
本文实现了一种高效算法，用于从基于物理的电池模型（例如 P2D 模型）中提取电化学阻抗谱 (EIS)。该数学方法与 EIS 的实验方法不同。在实验中，电压（电流）在很宽的频率范围内受到谐波扰动，并测量相应电流（电压）的幅度和相移。该实验方法可以在仿真软件中实现，但计算成本很高。此处的方法是从完整物理模型中确定局部线性状态空间模型。作为状态空间模型基础的四个雅可比矩阵可以通过对物理模型进行数值微分而得出。然后使用计算效率高的矩阵操作技术从状态空间模型中提取 EIS。该算法可以在瞬态过程中的某一时刻评估完整的 EIS，而与电池是否处于静止状态无关。该方法还能够分离全电池阻抗以评估部分 EIS，例如仅评估电池阳极。尽管这种部分 EIS 很难通过实验测量，但部分 EIS 为解释全电池 EIS 提供了宝贵的见解。© 2024 作者。由 IOP Publishing Limited 代表电化学学会出版。这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名 4.0 许可条款分发（CC BY，http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/），允许在任何媒体中不受限制地重复使用作品，只要正确引用原始作品。[DOI：10.1149/1945-7111/ad4399]
DeNOx AI 显著降低了该行业对生态的影响。
迈向全面自动化的下一步是开发机器学习，使其能够为更具挑战性的控制任务提供建议。为此，该技术对当前和未来 NOx 浓度的预测必须与过程控制系统相结合。成功集成到现有系统中需要对特定单元的流程和操作有专业知识。有了足够的历史数据，人工智能可以控制和稳定工厂的运行，准确推荐成功的行动，并考虑薄弱因素和隐藏的依赖关系。这些能力意味着该技术甚至可以用于复杂、不太为人所知的过程，或者物理模型难以创建和维护的情况。
磁力仪和电磁感应传感器在未爆炸弹药探测中的应用
摘要。本文介绍了未爆炸弹药 (UXO) 在磁化过程中的物理模型和磁偶极子模型的公式推导。介绍了磁强计和电磁感应传感器在 UXO 检测中的应用。磁强计介绍了CS光泵海洋磁强计的全场测量技术和MagSTAR(Magnetic Scalar Triangulation and Ranging)梯度探测技术；电磁感应传感器介绍了Geophex公司和Geonics Ltd.的工作原理和目前流行的产品型号；美国海军研究实验室的MTADS(多传感器拖曳阵列探测系统)探测UXO的方法比较了与美国海军研究实验室目标识别方法的差异。
更快地发现更好的设计 - Siemens PLM
因此，海洋工业面临着一项艰巨的任务：生产比以往更多的船舶（更多船舶、更大容量），同时大幅减少对环境的影响（减少排放、提高效率）。传统的“设计-测试-建造”方法，即使用简化的势流模拟工具设计船体，并在拖曳水池中使用缩放的物理模型进行测试，其响应速度和准确性不足以实现实现长期环境目标所需的性能改进。这些方法也无法准确预测船舶在实际操作条件下的表现，例如在波涛汹涌的大海中进行自航操纵。
更快地发现更好的设计 - Siemens PLM
因此，海洋工业面临着一项艰巨的任务：生产比以往更多的船舶（更多船舶、更大容量），同时大幅减少对环境的影响（减少排放、提高效率）。传统的“设计-测试-建造”方法，即使用简化的势流模拟工具设计船体，并使用拖曳水池中的缩放物理模型进行测试，其响应速度和准确性不足以提供满足长期环境目标所需的性能改进。这些方法也无法准确预测船舶在真实操作条件下的表现，例如在波涛汹涌的大海中进行自行推进操作。
Voiceradar：使用Micro- ...
摘要 - 综合语音构成中的进步，包括文本到语音（TTS）和语音转换模型（VC）模型，允许产生令人信服的合成声音，通常称为音频深击。这些深击构成了日益增长的威胁，因为对手可以在社交媒体或绕过语音身份验证系统上使用它们来模仿个人，特别是突出的人物，从而产生广泛的社会影响。最先进的验证系统有效地检测语音深击的能力令人震惊。我们提出了一种新型的音频深击检测方法Voiceradar，它通过物理模型增强了机器学习，以近似音频样品中的频率动力学和振荡。这显着增强了检测能力。Voiceradar利用了两个主要的物理模型：（i）多普勒效应了解音频样品的频率变化和（ii）鼓头振动以将复杂的音频信号分解为组件频率。语音形式通过应用这些模型来识别音频信号中的微妙变化或微频。这些微观频率是聚合以计算观察到的频率的，从而捕获了音频的独特签名。该观察到的频率集成到机器学习算法的损耗函数中，从而使算法能够识别将人类生产的音频与AI生成的音频区分开的不同模式。我们构建了一个新的不同数据集，以全面评估Voiceradar，其中包含来自领先的TTS和VC模型的样本。我们的结果表明，语音的表现优于准确识别AI生成的音频样品的现有方法，展示了其作为音频深击检测的强大工具的潜力。
人工智能对可持续材料的渴望
研究与开发 必须开发和改进构成半导体制造的各种材料和加工化学品的精确物理模型，以便为实验提供参考。这应包括故障点，以方便行业进行验证、确认和认证。需要研发将基于物理的模型与数据驱动的推理和决策有效融合的方法，特别是在实验合成和特性生成的小型到中等数据集的情况下。还需要开发人工智能，以便在可持续性和可靠性等所有约束条件下共同优化材料。随着未来外部因素的变化，行业可以快速调整其材料解决方案以适应变化，在动态条件下保持敏捷性和竞争力。
加速-减速运动相关脑震荡
目的：讨论一种用于理解和计算运动相关脑震荡中发现的加速-减速力的牛顿物理模型，并描述该公式的潜在应用，包括（1）尝试测量在加速-减速损伤期间施加到大脑的力，（2）一种收集有关这些力的客观数据的方法，以及（3）使用这些数据预测功能结果，例如神经认知状态、恢复曲线和重返赛场。背景：过去十年，运动中的轻度脑震荡引起了广泛关注。运动训练师和队医试图通过更好地了解轻度头部损伤的机制和严重程度以及制定有意义的重返赛场计划来限制负面结果