XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System结构组件
使用机器学习对结构进行数据驱动的地震分析
摘要：钢筋混凝土剪切壁是支撑侧载荷的最重要的建筑结构组件之一。尽管具有重要意义，但剪切壁的安全边缘不足，通过地球后侦察和当前的实验研究已经揭示了剪切壁的安全边缘。当前的剪力壁不能以基于力学和经验数据的模型而迅速确定其故障模式。为了确定剪切墙如何根据几何配置，材料质量和增强细节而失败，本研究使用机器学习（ML），该机器学习（ML）最近取得了一些进步。由395个实验带来了不同几何配置的剪切壁，构成了研究的详尽数据库。在这项研究中，最佳预测方法是通过评估八种机器学习方法来确定的，其中包括K最近的邻居（KNN），幼稚的贝叶斯，随机森林，XG增强，决策树，Ada Boost，Cat Boost和LightGBM。详尽的检查导致了这项研究中随机基于森林的ML方法的提议。在确定剪切壁如何破裂时，建议的方法准确87％。根据研究，纵横比，边界元素加固指数以及厚度厚度的壁比是剪切壁故障的关键因素。最后，这项研究提供了一种由数据驱动的分类方法，该方法是开源的，可以被全球设计公司使用。提供新见解的其他实验数据可能很容易包含在建议的方法中。
飞机机翼的结构分析，带有插槽盖的各种材料
摘要 - 机翼是飞机期间为飞机产生必要升降机的飞机的结构组件。当流动通过机翼时，压力差会在上部和下表面上发生，这是产生升力的原因。皮瓣会在起飞和着陆期间影响飞机的性能。这项研究旨在使用Al -2024，碳纤维（Hexcel AS4C）和石墨烯在襟翼上分析飞机机翼，而无需更改机翼的性质。由于碳纤维是一种轻巧的材料，石墨烯是一种自我修复材料，因此可以在襟翼中互相代替，并且可以确定结构特性以确定哪种材料是最好的。在这项研究工作中，使用先前的结果进行验证；进行了参考模型的结构分析，并将其与参考文件中的数据进行了比较，以验证研究工作。在CATIA V5中对带有两个翼梁和5个肋骨的机翼进行了建模，CATIA V5使用HyperMesh OptiStruct在数值和结构上进行了分析。对建模的机翼进行了数值分析，以了解作用在机翼和襟翼上的压力。将这种压力作为静态分析中的载荷给出，并且皮瓣的材料特性变化，使机翼常数的材料特性保持。与其他两种材料相比，石墨烯材料的位移和应变较小。因此，与其他两种材料相比，石墨烯可用于襟翼。
航空航天中的聚合物复合材料简介
摘要：航空航天工程中聚合物复合材料的战略用途影响了飞机和航天器的设计和制造。该摘要总结了聚合物复合材料在航空航天应用中的基本原理，关键组成部分和重要性。聚合物复合材料由基质材料（通常是聚合物树脂）形成，该基质材料用高强度纤维等高强度纤维加固。这种组合赋予了复合的优质机械性能，例如高强度与重量比，刚度以及对疲劳和腐蚀的抗性。这种特性使聚合物复合材料非常适合轻巧结构和出色性能至关重要的航空航天结构。聚合物复合材料在航空航天中广泛使用，以减轻体重，提高燃油效率并增强结构组件（例如机翼，其中料和机身）的结构完整性。它们对于推进系统，内部结构和热保护系统也至关重要，该系统强调其适应性和对广泛航空航天应用的多功能性。在航空航天中使用聚合物复合材料已促进了制造过程的改进，包括自动树脂传递成型和纤维放置，使得以极高的效率和精确度生产复杂的复合结构是可能的。此外，由于聚合物复合材料提供的设计灵活性，工程师可以在遵守严格的航空航天法规和安全标准的同时最大程度地提高组件性能。进一步的研究试图提高聚合物复合材料的能力和特征，例如在极端条件下对损伤的抵抗力，耐久性和耐用性。下一代航空航天车的发明可以满足太空勘探和运输需求的不断变化，这是由于这一持续的创新而有希望的。
集体谈判：大众汽车公司继续专注于可持续的未来
Thyssenkrupp钢直接还原厂计划于2027年开始委托。它将用氢和绿色电力运行，这将大大减少其碳足迹。在升级阶段开始时，该工厂将在将过程连续切换到氢之前使用天然气作为还原剂。生成的产品 - BlueMint®钢 - 将根据公认的标准获得认证，如果在生产中使用的氢完全由可再生能源产生，则可以符合较低的标签A。由德国钢铁协会（Dev Div>）分类，由德国联邦经济事务和气候行动部两侧开发，提供了钢铁产品的气候影响，并记录其几乎无排放的生产。在供应链大众集团中减少CO 2可以从这种创新过程中受益匪浅，以避免CO2排放，因为使用的钢占用了15％至20％的电动汽车排放。此外，这种脱碳概念允许根据通常的规格和优质质量制造完整产品组合。供应计划于2028年开始，然后逐步扩展。两家公司之间的合作正在增加对电动性领域的关注。它涵盖了高度稳定的车辆结构和电气钢的经济轻巧解决方案，用于有效的电动驱动系统。钢铁在移动性过渡中起着关键作用，不仅是发电机和电动发动机的材料，而且是电动汽车的身体和其他结构组件的首选材料。在电动性的背景下，钢正在成为一种越来越重要的材料，因为在电动汽车中，由于电池较大，比在燃烧车中需要更多的材料。
用于结构应用的植物纤维复合材料的耐用性
摘要：环境的可持续性和生态耐用性是即将到来的材料时代的必要基准。在结构组件中使用可持续的植物纤维复合材料（PFC）在工业社区中引起了显着兴趣。PFC的耐用性是一个重要的考虑因素，需要在其广泛应用之前对其进行充分理解。水分/水老化，蠕变特性和疲劳性能是PFC耐用性的最关键方面。目前，提出的方法（例如纤维表面处理）可以减轻吸水对PFC机械性能的影响，但完全消除似乎是不可能的，因此限制了PFC在潮湿环境中的应用。PFC中的蠕变没有像水/水分老化那样受到关注。现有的研究已经发现，由于植物纤维的独特微观结构，PFC的显着蠕变变形显着，幸运的是，尽管数据仍然有限，但据报道，增强纤维 - 纤维纤维粘结键可以有效地提高蠕变耐性。关于PFC中的疲劳研究，大多数研究都集中在张力张紧疲劳特性上，但需要更多注意与压缩相关的疲劳性能。PFC在其最终拉伸强度（UTS）的40％的张力疲劳负荷下表现出了一百万个周期的耐力，而与植物纤维类型和纺织结构无关。这些发现在使用PFC进行结构应用中增强了信心，只要采取特殊措施来减轻蠕变和吸水。本文根据上述三个关键因素概述了有关PFC耐用性的当前状态，并讨论了相关的改进方法，希望它可以为读者提供有关PFCS耐用性的全面概述，并强调值得进一步研究的领域。
在早期但不晚的神经反应，视觉皮层由具有足够模型复杂性的随机重量CNN很好地预测
卷积神经网络（CNN）受到灵长类动物视觉系统的组织的启发，进而成为视觉皮层的有效模型，从而可以准确预测神经刺激反应。虽然对与大脑相关的对象识别任务进行培训可能是预测大脑活动的重要前提，但CNN的大脑样结构可能已经允许准确预测神经活动。在这里，我们在预测视觉皮层的神经反应方面评估了任务精制和脑部优化的卷积神经网络（CNN）的性能，并进行了系统的架构操作以及受过训练的和未经训练的特征提取器之间的比较，以揭示关键的结构组件影响模型性能。对于人类和猴子区域V1，采用RELU激活函数的随机重量CNN与平均或最大池的结合，显着超过了其他激活函数。随机体重CNN在预测V1响应时与训练有素的对应物相匹配。可以预测V1响应的程度与神经网络的复杂性密切相关，这反映了神经激活功能和汇总操作的非线性。但是，对于与物体识别（例如IT）相关的较高视觉区域，编码性能与复杂性之间的这种相关性显着弱。测试视觉区域之间的这种差异是否反映了功能差异，我们在纹理歧视和对象识别任务上训练了神经网络模型。与我们的假设一致，模型的复杂性与纹理歧视的性能更加密切，而不是对象识别。我们的发现表明，具有足够模型复杂性的随机重量CNN允许将V1活动视为训练有素的CNN，而较高的视觉区域则需要通过梯度下降通过训练获得的精确重量配置。
Interca：一个实现“自动”的 R 库……
摘要 目的——本文旨在开发一个 R 编程语言软件库，实现解释坐标、解释轴和解释平面的概念。这样就可以自动可靠地解释先前提出和发布的多重对应分析 (MCA) 的结果。因此，用户可以通过 R 命令和相应的图形界面将这些概念无缝应用于他们的数据。 设计/方法/方法——在本研究的背景下，通过广泛的文献综述，研究了使用 Shiny 库开发软件的优势。该库允许 R 用户开发全栈应用程序，而无需了解开发复杂应用程序所需的相应技术。此外，还介绍了 Shiny 应用程序的结构组件，最终形成了所提出的软件应用程序。 发现——利用 Shiny 库的软件使非专业开发人员能够快速开发专门的应用程序，以展示或帮助理解科学上有趣且复杂的对象或概念。具体而言，通过此提议的应用程序，用户可以迅速有效地将本研究中涉及的科学概念应用于他们的数据。此外，他们还可以动态生成可供下载和共享的图表和报告。研究限制/含义——提议的软件包是探索性 MCA 方法基本概念的实现。下一步，几何数据分析的发现将作为功能添加，以向用户提供更全面的信息。实际意义——这项工作的实际意义包括将该方法的使用传播给更广泛的受众。此外，决定使用开源代码实现它将导致其他第三方用户软件包集成该软件包的功能。原创性/价值——提议的软件引入了解释协调、解释轴和解释平面等概念的初步实现。这个软件包旨在扩大和
在早期但不晚的神经反应，视觉皮层由具有足够模型复杂性的随机重量CNN很好地预测
卷积神经网络（CNN）受到灵长类动物视觉系统的组织的启发，进而成为视觉皮层的有效模型，从而可以准确预测神经刺激反应。虽然对与大脑相关的对象识别任务进行培训可能是预测大脑活动的重要前提，但CNN的大脑样结构可能已经允许准确预测神经活动。在这里，我们在预测视觉皮层的神经反应方面评估了任务精制和脑部优化的卷积神经网络（CNN）的性能，并进行了系统的架构操作以及受过训练的和未经训练的特征提取器之间的比较，以揭示关键的结构组件影响模型性能。对于人类和猴子区域V1，采用RELU激活函数的随机重量CNN与平均或最大池的结合，显着超过了其他激活函数。随机体重CNN在预测V1响应时与训练有素的对应物相匹配。可以预测V1响应的程度与神经网络的复杂性密切相关，这反映了神经激活功能和汇总操作的非线性。但是，对于与物体识别（例如IT）相关的较高视觉区域，编码性能与复杂性之间的这种相关性显着弱。测试视觉区域之间的这种差异是否反映了功能差异，我们在纹理歧视和对象识别任务上训练了神经网络模型。与我们的假设一致，模型的复杂性与纹理歧视的性能更加密切，而不是对象识别。我们的发现表明，具有足够模型复杂性的随机重量CNN允许将V1活动视为训练有素的CNN，而较高的视觉区域则需要通过梯度下降通过训练获得的精确重量配置。
工作说明 - 船舶结构委员会
该项目的目标是制定有限元分析在船舶结构设计和评估中的应用指导说明。当前的设计和评估实践包括广泛使用强大的数值建模技术，如果应用不当，可能会导致分析结果的质量和可靠性差异很大。该项目的目标是为审查与 FEA 质量保证 (QA) 相关的方面提供指导，包括进行 FEA、软件和人为因素所使用的程序。2.0 背景 2.1 船舶结构委员会 (SSC387) 于 1996 年处理了这个问题，然而，在过去的 15 年中，有限元建模的使用在以下方面取得了进展：• 可用工具（例如自动网格划分、与绘图/实体建模工具的交互），• 考虑的材料（钢、铝、塑料、复合材料、非线性（屈服后）行为），• 负载条件（例如流体结构相互作用、碰撞、爆炸模拟），• 分析类型（隐式与显式（时间域）建模），• 元素公式（非线性、混合和接触元素），以及• 结构几何形状（裂纹尖端元素、连接和焊件、接触/滑动部件装配）。2.2 此前 SSC 对此主题的处理以及其他行业指南提供的指导侧重于： • 船舶结构的线性弹性分析， • 仅限于自然频率（模态）分析的动态分析， • 结构组件而非连接和整船模型，不处理子结构， • 各向同性材料， • 局部载荷而非整船载荷， • 基准建模工具，以及 • 错误检查程序的开发。2.3 为了产生高质量的有限元分析结果，需要对模型准备和解释进行指导，以便从当前先进的数值建模工具中开发出一致的质量水平。本指南可以考虑： • 规划和准备， • 工程模型的开发， • 有限元模型的构建， • 有限元模型的执行，以及 • 结果的解释 3.0 要求
椰子：结构代码理解不会从树中掉出来
摘要 - LARGE语言模型（LLMS）已显示出涉及结构化和非结构化文本数据的各种任务中的不断表现。最近，LLMS表现出了非凡的能力，可以在不同的编程语言上生成代码。针对代码生成，维修或完成的各种基准测试的最新结果表明，某些模型具有与人类相当甚至超过人类的编程能力。在这项工作中，我们证明了这种基准上的高性能与人类的先天能力理解代码的结构控制流。为此，我们从Hu-Maneval基准测试中提取代码解决方案，相关模型在其上执行非常强烈的执行，并使用从相应的测试集采样的函数调用来追踪其执行路径。使用此数据集，我们研究了7个最先进的LLM与执行跟踪匹配的能力，并发现尽管该模型能够生成语义上相同的代码，但它们仅具有跟踪执行路径的能力有限，尤其是对于更长的轨迹和特定的控制结构。我们发现，即使是表现最佳的模型，Gemini 1.5 Pro只能完全正确地生成47％的人道任务的轨迹。此外，我们引入了一个不在人道主义的三个关键结构的子集，或者仅在有限的范围内包含：递归，并行处理和面向对象的编程原理，包括诸如继承和多态性之类的概念。是oop，我们表明，没有研究的模型在相关痕迹上的平均准确度超过5％。通过无处不在的人道任务进行这些专门的部分，我们介绍了基准椰子：用于导航理解和测试的代码控制流程，该椰子可以衡量模型在相关呼叫（包括高级结构组件）中跟踪代码执行的模型。我们得出的结论是，当前一代LLM仍需要显着改进以增强其代码推理能力。我们希望我们的数据集可以帮助研究人员在不久的将来弥合这一差距。索引术语 - 代码理解，大语言模型，代码执行，基准