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World File Search System计算力学
Jia-Liang Le，博士，P.E.，F.Emi，M. ...
Jia-Liang Le博士是明尼苏达大学民用，环境和地理工程系教授兼副主任。 他获得了新加坡国立大学土木工程学士学位（头等舱荣誉）和工程硕士学位，并获得了博士学位。西北大学的结构工程和力学专业。 他是明尼苏达州的注册专业工程师，也是美国土木工程师协会（ASCE），美国混凝土研究所（ACI）和工程科学学会（SES）的成员。 他的研究兴趣包括断裂力学，概率力学，缩放，计算力学和结构可靠性。 他出版了两本书和80多本期刊论文。 目前主持了ASCE-ACI混凝土结构断裂力学联合委员会。 他在ASCE工程力学杂志，工程失败分析和科学中国技术科学的编辑委员会上任职。 他获得了几项研究奖项，包括陆军研究办公室年轻研究者奖，ASCE的EMI Leonardo da Vinci奖，工程科学学会青年研究员奖章以及国际结构安全与可靠性协会的早期成就研究奖。Jia-Liang Le博士是明尼苏达大学民用，环境和地理工程系教授兼副主任。他获得了新加坡国立大学土木工程学士学位（头等舱荣誉）和工程硕士学位，并获得了博士学位。西北大学的结构工程和力学专业。他是明尼苏达州的注册专业工程师，也是美国土木工程师协会（ASCE），美国混凝土研究所（ACI）和工程科学学会（SES）的成员。他的研究兴趣包括断裂力学，概率力学，缩放，计算力学和结构可靠性。他出版了两本书和80多本期刊论文。目前主持了ASCE-ACI混凝土结构断裂力学联合委员会。他在ASCE工程力学杂志，工程失败分析和科学中国技术科学的编辑委员会上任职。他获得了几项研究奖项，包括陆军研究办公室年轻研究者奖，ASCE的EMI Leonardo da Vinci奖，工程科学学会青年研究员奖章以及国际结构安全与可靠性协会的早期成就研究奖。
异构 CPU/GPU 共同执行 CFD 模拟...
高保真计算流体力学模拟通常与大量计算需求相关，而每一代超级计算机的出现都对计算能力提出了更高的要求。然而，需要进行大量的研究工作才能释放基于日益复杂的架构的前沿系统（目前称为前百亿亿次级系统）的计算能力。在本文中，我们介绍了在计算力学代码 Alya 中实现的方法。我们详细描述了为充分利用不同级别的并行性而实施的并行化策略，以及一种用于有效利用异构 CPU/GPU 架构的新型共执行方法。后者基于具有动态负载平衡机制的多代码共执行方法。已针对使用 NVIDIA Volta V100 GPU 加速的 POWER9 架构上的飞机模拟对所有提出的策略的性能进行了评估。
研究实验室
增材制造与先进材料 能源设备先进制造实验室 先进材料加工实验室 生物医学传感器与可穿戴设备实验室 CAD 实验室 心血管生物工程实验室 燃烧与太阳能实验室 计算活性物质力学 计算流体动力学与流动物理 计算力学实验室 动态系统与智能机器实验室 (DSIM) 动态系统与控制实验室 能源 FANS（火焰、气溶胶、纳米科学）实验室 能源研究实验室 实验力学实验室 火灾研究实验室 工业评估中心 制造工程实验室 材料实验室 机械与热系统实验室 机电一体化实验室 MEMS 研究实验室 材料多尺度建模实验室 纳米制造实验室 下一代 E-chem 储能系统 光流控生物与能源系统 (OBES) 实验室 粉体技术实验室 智能制造与计量实验室
机械工程系研究...
• 湍流和大数据 (TURB) 实验室 • 航空湍流实验室 • 航空电子集成车辆和仪器实验室 (VILAI) • 仿生纳米技术改善医疗保健 • 心血管生物力学实验室 (CBL) • 计算机器人和机电一体化 (CRM) 实验室 • 艾哈迈德材料与能源研究组 (AMERG) • 智能以人为本的自动化弹性实验室 • 设计优化与控制实验室 • 生物医学声学研究 (BMAR) 实验室 • 分布式参数系统与控制实验室 • 医学力学与制造设计 (M3D) 实验室 • 生物力学、机械生物学和生物材料实验室 • 流动控制和空气动力学实验室 • 含能材料燃烧研究实验室 • 矿物表面过程建模实验室 • 推进和反应流研究实验室 • 动态智能系统、控制和优化 (DISCO) 组 • 微流体、流变学和软物质 • 材料和界面力学实验室 • 以人为本的设计研究 (HCDR) 实验室 • 复杂流体和软材料实验室 • 计算力学实验室 • 产品设计与开发实验室 • Fazle Hussain 的研究实验室
简化跨组织飞机开发流程
1 飞机设计与系统集成 MDO 组组长，pier-davide.ciampa@dlr.de，AIAA MDO TC 成员 2 研究工程师，飞机设计与系统集成部，AIAA 成员 3 研究工程师，飞机设计与系统集成部 4 研究工程师，飞机设计与系统集成部 5 研究工程师，信息处理与系统部，AIAA 成员 6 研究工程师，信息处理与系统部，AIAA MDO TC 成员 7 研发工程师，飞行物理系 8 助理教授，工业工程系，pierluigi.dellavecchia@unina.it，AIAA 成员 9 博士生，工业工程系，luca.stingo@unina.it，AIAA 学生成员 10 博士生，飞机结构与计算力学 11 博士生，飞行性能与推进科，AIAA 学生成员 12 助理教授，飞行性能与推进科，AIAA 成员 13 助理教授，航空航天系 (DIMEAS)，AIAA 成员14 民用运输飞机初步设计协调员 15 结构分析与优化工程师，应力方法与优化 16 高级科学家，dominique.charbonnier@cfse.ch，AIAA 成员 17 研究科学家 18 博士生，航空航天系统研究所 19 研究员，推进系统空气动力学部，AIAA 成员
简化跨组织飞机开发 - IRIS
1 飞机设计与系统集成 MDO 组组长，pier-davide.ciampa@dlr.de，AIAA MDO TC 成员 2 研究工程师，飞机设计与系统集成部，AIAA 成员 3 研究工程师，飞机设计与系统集成部 4 研究工程师，飞机设计与系统集成部 5 研究工程师，信息处理与系统部，AIAA 成员 6 研究工程师，信息处理与系统部，AIAA MDO TC 成员 7 研发工程师，飞行物理部 8 助理教授，工业工程系，pierluigi.dellavecchia@unina.it，AIAA 成员 9 博士生，工业工程系，luca.stingo@unina.it，AIAA 学生成员 10 博士生，飞机结构与计算力学 11 博士生，飞行性能与推进部门，AIAA 学生成员 12 助理教授，飞行性能与推进部门，AIAA 成员 13 助理教授，航空航天系 (DIMEAS)，AIAA成员 14 民用运输飞机初步设计协调员 15 结构分析与优化工程师，应力方法与优化 16 高级科学家，dominique.charbonnier@cfse.ch，AIAA 成员 17 研究科学家 18 博士生，航空航天系统研究所 19 研究员，推进系统空气动力学部，AIAA 成员
飞机结构耐撞性行为评估...
使用有限元分析评估飞机结构耐撞性行为 C. Zinzuwadia、G. Olivares、L. Gomez、H. Ly、H. Miyaki 威奇托州立大学，国家航空研究所，计算力学实验室，堪萨斯州威奇托 67260-0093 摘要 尽管全球范围内正在就飞机耐撞性的广泛方面进行研究和讨论，但目前尚无具体的动态监管要求。但美国联邦航空管理局 (FAA) 要求对每种新飞机型号进行评估，以确保飞机撞击性能不会与之前设计的典型动态特性有显著偏差或降低 [8]。复合材料机身结构部件的使用增加，需要进行新的评估，以确定相关动态结构响应的耐撞性是否提供与传统金属结构相当或更高的安全水平。通常，这种评估包括评估可幸存体积、大质量物品的保留、乘员所经受的减速载荷以及乘员紧急疏散路径。为了设计、评估和优化复合材料结构的耐撞性，必须牢记这些要求，开发分析方法和预测计算工具。为了实现这一目标，NIAR 使用 LS-DYNA ® 开发了波音 737 10 英尺 s 的数值模型
环氧模塑料关键性能对翘曲预测的影响：综述
在过去的几十年里，人们投入了大量的时间和精力来提高环氧模塑料 (EMC) 封装的半导体封装翘曲的可预测性。借助先进的计算力学技术和计算硬件，人们可以模拟几乎任何类型的封装。数值预测所需的热机械性能，包括热膨胀系数 (CTE)、玻璃化转变温度 (T g ) 以及随温度和时间变化的粘弹性能，通常通过热机械分析仪 (TMA) 和动态机械分析仪 (DMA) 等商用工具进行测量。此外，可以使用基于阴影莫尔条纹和数字图像相关 (DIC) 的商用工具轻松测量随温度变化的翘曲。尽管付出了巨大的努力，但准确的预测仍然是一项艰巨的任务。EMC 通常占据封装体积的很大一部分，因此在封装翘曲行为中起着重要作用。这篇评论文章研究了关键的 EMC 属性对翘曲行为的影响。基于文献中报告的数据和分析，本文讨论了导致预测仍然困难的三个潜在原因，并讨论了应采取哪些措施才能将预测能力达到所需水平。
信息手册
教职人员 AC Mandal，博士（印度理工学院班加罗尔分校）：实验空气动力学、流动不稳定性和过渡、湍流剪切流。 AK Ghosh，博士（印度理工学院）：飞行力学、神经网络、飞行测试。 A. Tewari，博士（密苏里罗拉大学）：飞行力学、气动伺服弹性、空间动力学和控制。 A. Kushari，博士（佐治亚理工学院）：推进、燃烧、液体雾化、流动控制。 Abhishek，博士（马里兰大学帕克分校）：旋翼机气动力学、未来垂直起降/短距起降系统、飞行器设计、无人机系统、逆飞行动力学和风力涡轮机。 Ajay Vikram Singh 博士（马里兰大学帕克分校）：燃烧和反应流、燃烧产生的功能性纳米颗粒、烟灰形成和氧化、火灾动力学、爆轰和爆炸。Arun Kumar P. 博士（印度理工学院坎普尔分校）：亚音速和超音速喷气机、流动控制、喷气声学。Ashoke De 博士（路易斯安那州立大学）：计算流体力学、湍流燃烧、燃气轮机推进。CS Upadhyay 博士（德克萨斯 A&M 大学）：计算力学、损伤力学。Debopam Das 博士（印度理工学院班加罗尔分校）：理论和实验流体动力学、气动声学、不稳定性与过渡、涡旋动力学。非定常空气动力学、鸟类和昆虫的飞行。
结构工程基于机器学习的建模：全面的调查和应用概述
摘要：建模和仿真已被广泛用于解决结构工程中的广泛问题。但是，许多模拟需要大量的计算资源，随着模型的空间和时间尺度的增加，计算时间呈指数增加。这尤其重要，因为对更高的忠诚模型和类似的需求增加。最近，人工智能技术的快速发展，加上计算资源和数据的广泛可用性，驱动了机器学习技术的广泛采用，以提高模拟的计算准确性和精度，从而增强了其实用性和潜力。在本文中，我们介绍了在此上下文中使用的方法和技术的全面调查，以解决计算要求的问题，例如结构系统识别，结构设计和预测应用。专门的深神经网络算法，例如增强的概率神经网络，已成为许多文章的主题。然而，其他机器学习算法，包括神经动态分类和动态集合学习，在结构工程的特定应用中显示出很大的潜力。我们旨在提供全面的概述，并就这些强大的技术提供观点，这些技术有可能成为传统建模方法的替代方案。本文我们的目标是对结构工程中基于机器的基于机器学习的建模以及其在以下领域的应用提供最新的综述：（i）计算力学，（ii）结构健康监测，（iii）结构设计和制造，（IV）（IV）应力分析，（iv）压力分析，（v）失败分析，（VI）材料模型和设计和设计和（VII）。