在设计开发阶段,六西格玛设计概念可优化设计,使产品符合六西格玛质量标准。这意味着,即使制造、设计配置和环境等方面发生变化,稳健性和可靠性也是明确的优化目标。基于可靠性和方差的稳健设计优化的应用可实现优化设计,使其对高达六西格玛安全级别的不确定性不敏感。本文提供了一种有效的迭代解耦循环方法来减少必要的设计评估次数。该方法被应用于轴流式涡轮机的基于 CAD 和 CAE 参数的稳健设计优化,包括基于随机场建模的制造公差。概率和优化任务由 optiSLang 、SoS 执行
本《可靠性设计手册》旨在为军事装备设计人员提供工具,特别是为通常组成航空电子系统的设备设计人员提供工具。本手册为设计工程师提供了指南,以确保实现可靠的最终产品。从设计的角度来看,它与 MIL-HDBK-217B 中描述的基本概念和可靠性改进技术一致,并对其进行了扩展。具体而言,本手册提供了设计信息、因素和参数,以及影响可靠性的其他工程数据。此外,本手册描述了可靠设计的方法,包括理论和成本考虑因素,并描述了涵盖零件控制、降额、环境抵抗力、冗余和设计评估等考虑因素的方法。
本《可靠性设计手册》旨在为军事装备设计师提供工具,尤其是为通常组成航空电子系统的设备设计师提供工具。本手册为设计工程师提供了指南,以确保最终产品可靠。从设计的角度来看,它与 MIL-HDBK-217B 中描述的基本概念和可靠性改进技术一致,并对其进行了扩展。具体而言,本手册提供了设计信息、因素和参数,以及影响可靠性的其他工程数据。此外,本手册还介绍了可靠性设计方法,包括理论和成本考虑,并介绍了涵盖零件控制、降额、环境抵抗力、冗余和设计评估等考虑因素的方法。
虽然在 2023-24 学年全面重新设计评估是不可行的,但考虑到这些问题,长期来看可能需要重新审视模块的学习成果和评估。真实评估要求学生根据现实世界的提示制作个性化的原创作品,这对于人工智能来说可能更难,但并非不可能。同样,人们发现生成式人工智能可以产生可信的反思性写作,因此,我们敦促谨慎对待快速变化,因为这些变化可能不像人们希望的那样可靠。值得注意的是,生成式人工智能使用量最少的学科是那些已建立真实评估的学科,这些评估要求学生将他们的工作与模块团队以外的其他人(例如同龄人、大学或更广阔的世界)共享。
成功标准:● 我可以设计与标准适当难度和复杂性相符的评估。● 我可以向我的学生阐明和分享学习目标和成功标准。● 我可以利用学习目标和成功标准与我创建的评估保持一致。● 我可以根据远程和混合学习环境中的评估目的确定进行每项评估的适当时间和地点。● 我可以设计评估来衡量所教授的内容,并与肯塔基州学术标准保持一致。● 我可以设计一个评估来告知我和我的学生下一步的行动。● 我可以根据学生所处的学习阶段(表面、深度和转移)确定每项评估的适当量表。● 我可以向家长传达有效评估的价值。
作为通用设计评估 (GDA) 流程的一部分,本报告所支持的评估以及 EDF 和 AREVA 就英国 EPR™ 反应堆设计所提交的意见都是在日本福岛事件发生之前制定的。因此,本报告的任何调查结果或结论均未提及福岛。但是,ONR 提出了 GDA 问题,要求 EDF 和 AREVA 说明他们将如何考虑从福岛事件中吸取的教训,包括 ONR 首席检查员的中期和最终报告中确定的教训和建议。有关此 GDA 问题的详细信息,请参阅联合监管机构的新建网站 www.hse.gov.uk/newreactors 以及 ONR 对 EDF 和 AREVA 英国 EPR™ 反应堆的第 4 步跨领域主题评估。
英国通用设计评估 (UK GDA) 是由英国核管理办公室 (ONR) 和英国环境署 (EA) 对西屋 AP1000 反应堆设计的安全案例的安全性、保障和环境方面进行的详细审查。GDA 流程的第一阶段包括四个审查步骤 - 每个步骤的审查都比前一个步骤更加详细,并且环境评估包括初步评估和详细评估、公众咨询以及咨询回复审查。在步骤 4 结束时,ONR 和 EA 记录了 AP1000 设计的 51 个 GDA 问题。西屋启动了 GDA 收尾期来解决这些未解决的 GDA 问题。GDA 完成后,ONR 将颁发设计验收确认书 (DAC),如果设计被认为是可接受的,EA 将颁发设计验收声明 (SoDA)。
为了用于商业航空运输,飞机需要获得由主管部门颁发的证书,以确认其符合所有适用的适航要求。认证是认证机构对飞机及其系统和设备符合要求的法律认可。具体而言,认证涉及设计评估过程,以确保其符合适用于该类产品的一套标准,从而证明其安全水平可接受。民用飞机认证是飞机制造商、系统设计者、LRU(或设备,包括硬件和软件)供应商(或申请人)和认证机构共同参与的过程。EASA [1] 和 FAA [2] 之间可以进行交叉认证。由于计算和集成需求的不断增加,数字设备(IP 知识产权、集成电路、ASIC 和 PLD 组件)在电子设备中的应用十分广泛。随着这些设备变得越来越复杂,飞机功能可能越来越容易受到硬件设计错误的不利影响。
传统的评估策略,如考试、论文和多项选择题,传统上一直是评估学生学业成绩的基本手段 (Mislevy 等人,2012)。然而,随着 ChatGPT 等文本生成人工智能 (AI) 工具的普及,高等教育机构必须重新考虑这些方法的有效性。虽然技术可以显着增强学习过程,但它也带来了破坏学术诚信的风险。大学必须通过制定策略来应对这一挑战,以防止此类滥用。最近的一些研究表明,人们正朝着更连续、更真实和更具适应性的评估方向发展 (Swiecki 等人,2022)。在本文中,我们介绍了十大策略以及一些实践示例,以重新设计评估任务,以减少对 AI 工具的滥用。为了优化这些策略的教学效果,必须确保它们与查尔斯特大学的相关政策和指导方针保持一致,例如评估政策和程序、评估设计原则、学生工作量指导方针等。