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ASG 简报 | 2022 年 12 月 IceNet：使用基于 AI 的新工具进行更快、更准确的海冰预报
对于未来两个月的海冰情况，IceNet 的准确率达到 92-97%（取决于季节），优于最先进的基于物理的模型。 研究人员发现，IceNet 在标准笔记本电脑上的运行速度比基于物理的模型在超级计算机上的运行速度快 2,000 倍，并且可以快速整合新的实时数据来应对快速变化的海冰情况。 该工具可以为未来季节提供准确的预测：这个时间表对于在北极生活和工作的人们的决策至关重要。 IceNet 将与 BAS 运营的皇家研究船 (RRS) Sir David Attenborough 的数字孪生（虚拟模型）集成，帮助绘制穿越海冰的省油路线，从而支持 BAS 到 2040 年实现净零排放的目标。 BAS 与世界自然基金会 (WWF) 和当地政府合作，目前正在探索如何将 IceNet 应用于加拿大北极地区危险海冰状况的保护规划和预警系统。 IceNet 是自然环境研究委员会于 2022 年发布的首个数字战略中关于人工智能工具在环境科学中的应用的案例研究。为什么图灵的 ASG 计划具有独特的优势来做到这一点？
预测十字路口的数字孪生景观...
在过去十年中，数字孪生的概念迅速流行起来，但尽管有大量的评论、调查和新闻稿，但围绕其定义的多样性、其作为新技术的新颖性以及其实际适用性仍然存在混淆。本文探讨了数字孪生一词的历史，以及它在产品生命周期管理、资产维护和设备车队管理、运营和规划领域的初始背景。本文还基于七个基本要素，提供了利用数字孪生的最小可行框架的定义。本文还概述了采用数字孪生方法的数字孪生应用和行业。本文重点介绍了数字孪生框架在预测性维护领域的应用，以及利用机器学习和基于物理的建模进行的扩展。采用机器学习和基于物理的建模相结合的方式形成混合数字孪生框架，可以协同缓解每种方法单独使用时的缺点。另外讨论了在实践中实施数字孪生模型的关键挑战。随着数字孪生技术的快速发展和成熟，其在大幅增强复杂设备智能维护工具和解决方案方面的巨大潜力有望实现。
多晶阴极非均匀热电子发射的物理模型
开发了一种新的基于物理的模型，该模型可以准确预测从温度限制 (TL) 到全空间电荷限制 (FSCL) 区域的热电子发射发射电流。对热电子发射的实验观测表明，发射电流密度与温度 (J − T) (Miram) 曲线和发射电流密度与电压 (J − V) 曲线的 TL 和 FSCL 区域之间存在平滑过渡。了解 TL-FSCL 转变的温度和形状对于评估阴极的热电子发射性能（包括预测寿命）非常重要。然而，还没有基于第一原理物理的模型可以预测真实热电子阴极的平滑 TL-FSCL 转变区域，而无需应用物理上难以证明的先验假设或经验现象方程。先前对非均匀热电子发射的详细描述发现，3-D空间电荷、贴片场（基于局部功函数值的阴极表面静电势不均匀性）和肖特基势垒降低的影响会导致从具有棋盘格空间分布功函数值的模型热电子阴极表面到平滑的TL-FSCL过渡区域。在这项工作中，我们首次为商用分配器阴极构建了基于物理的非均匀发射模型。该发射模型是通过结合通过电子背散射衍射（EBSD）获得的阴极表面晶粒取向和来自密度泛函理论（DFT）计算的面取向特定的功函数值获得的。该模型可以构建阴极表面的二维发射电流密度图和相应的 J-T 和 J-V 曲线。预测的发射曲线与实验结果非常吻合，不仅在 TL 和 FSCL 区域，而且在 TL-FSCL 过渡区域也是如此。该模型提供了一种从商用阴极微结构预测热电子发射的方法，并提高了对热电子发射与阴极微结构之间关系的理解，这对真空电子设备的设计大有裨益。
Revit 的 PBR 材质
基于物理的渲染是一种创建材料的方法，这些材料将准确地响应光线，就像它们在现实世界中一样。这是一种基于测量表面值的理论。有什么好处？基于物理的渲染消除了猜测我的材料在特定光照条件下会是什么样子的麻烦。我们可以放心，如果我们必须改变场景中的光照，材料将随之改变，并像在现实生活中一样发挥作用。制作 PBR 材料需要更少的纹理，从而节省计算内存。这将有助于为您的公司制定纹理标准，因为您知道创建的每种材料都将具有构成物理精确材料的所有纹理贴图。PBR 背后的物理学：光是如何工作的？为了帮助我们更好地构建纹理材料，我们应该对光如何工作以及如何与我们周围的材料相互作用有一个基本的了解。当光波遇到物体时，它们会根据物体的成分和光的波长被透射、反射、吸收、折射、偏振、衍射或散射。反射：反射是指入射光（入射光）照射到物体上并反射回来的情况。非常光滑的表面（如镜子）几乎可以反射所有入射光。我们周围的大多数材料都有某种形式的表面粗糙度，这将
旋翼机飞行模拟模型保真度改进和...
5.4 降阶模型和基于物理的修正 5-6 5.4.1 方法论 5-6 5.4.1.1 旋翼诱导流入动力学 5-6 5.4.1.2 旋翼间干扰 5-8 5.4.1.3 气动干扰 5-9 5.4.1.4 机身气动 5-9 5.4.1.5 带旋翼超前-滞后的发动机/传动系统动力学 5-9 动力学 5.4.1.6 传感器和斜盘执行器动力学 5-10 5.4.2 应用 5-10 5.4.3 优势和局限性 5-10 5.5 基于物理的模拟的模型参数调整 5-11 5.5.1 方法论 5-11 5.5.1.1 D 级飞行员训练的参数调整 5-11模拟器 5.5.1.2 工程研究的参数调整 5-11 模拟 5.5.2 应用 5-12 5.5.3 优点和局限性 5-12 5.6 关键模拟常数的参数识别 5-12 5.6.1 方法 5-12 5.6.2 应用 5-12 5.6.3 优点和局限性 5-12 5.7 从点 ID 模型和修剪数据进行拼接模拟 5-13 5.7.1 方法 5-13 5.7.2 应用 5-15 5.7.3 优点和局限性 5-15 5.8 参考文献 5-16
基于机器学习的随机数字孪生 - arXiv
数字孪生技术潜力巨大，特别是在基础设施、航空航天和汽车领域。然而，这项技术的实际实施速度并不如预期，特别是因为缺乏特定于应用的细节。在本文中，我们提出了一种用于随机非线性多自由度 (MDOF) 动力系统的新型数字孪生框架。本文提出的方法将问题策略性地分解为两个时间尺度 - (a) 控制系统动态的快速时间尺度和 (b) 控制系统退化的慢速时间尺度。所提出的数字孪生有四个组成部分 - (a) 基于物理的名义模型（低保真度）、(b) 贝叶斯过滤算法、(c) 监督机器学习算法和 (d) 用于预测未来响应的高保真模型。基于物理的名义模型与贝叶斯滤波相结合用于组合参数状态估计，监督机器学习算法用于学习参数的时间演变。虽然所提出的框架可以与任何贝叶斯滤波和机器学习算法一起使用，但我们建议使用无迹卡尔曼滤波器和高斯过程。使用两个示例说明了所提出方法的性能。获得的结果表明所提出的数字孪生框架的适用性和优异的性能。
整合生成机器学习模型和基于物理的构建能量模拟的模型 /作者= vanfretti，luigi; Laughman，Christopher R。； Chakrabarty，Ankush /creationDate = 2024年10月8日 /主题=机器学习，多物理建模，优化< /div < /div>
建筑模拟工具在设计阶段经常用于尺寸设备并进行基于模拟的研究，以帮助估计年度能源使用或销售。对此类仿真研究的需求，再加上新设计方案（例如建筑电气化）的出现，促使创建基于高级物理的建筑模型。Modelica建筑物库（Wetter，Wangda Zuo，T。S. Nouidui等人等2014）是此类模型中最著名的集合之一，它可以模拟建筑信封和供暖，通风和空调系统的动态行为（Chakrabarty，Maddalena，Qiao等）2021; Zhan，Wichern，Laughman等。2022）。基于Modelica的工具在分析建筑物的性能方面具有明显的好处，因为它们促进了系统控制器设计（Wetter，Ehrlich，Gautier等人。2022）和现实的闭环控制性能（Stoffel，Maier，Kümpel等）2023）。尽管这种基于物理的模型模型可以有效地模拟建筑包膜的能量和传质过程，以及HVAC系统的热流体物理学，但还有其他一些过程会影响HVAC Sys-TEM会影响HVAC Sys-TEM的加热和冷却负载，而这些过程并非由人类而受到人为动作。建筑物乘员会产生并吸收潜在的，明智的和辐射的热量，其Ac-
NMDQi 核材料发现与鉴定计划会议概述
• 数据分析工作将侧重于标准数据库和机器学习技术的开发和应用，以便预测性能 • 在协助发现和开发新材料的过程中，必须应对数据稀缺的挑战 • 与基于物理的建模相结合，以推动具有物理意义的理解和预测 • 为不同的技术定义数据收集标准，以确保整个社区的数据效用，并创建一个通用数据平台来链接不同数据库中的数据
