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采用数字孪生来支持设计重用...
为了在市场上取得先发优势，制造商正努力开发满足广泛客户需求的创新产品。传统上，为了支持创新设计，模糊概念阶段长期以来一直受到启发式设计理念的支持。近年来，新的支持技术已经实现了基于现有数据的收集和重用的概念生成。现有数据可以从各种来源收集；例如，客户评论、历史数据，或通过研究现有产品或其他工业资产（如生产机器和工具）。最近，数字孪生 (DT) 的概念引起了广泛关注，作为构建物理资产的高保真数字副本并研究其形状、位置、姿态、状态和运动的一种手段。DT 的共同目标是支持可以支持性能预测和优化的系统行为的现实模型。然而，在概念阶段提供足够的支持时，现实模型变得沉重且成本高昂。虽然新兴的数据驱动设计方法可用于生成具有变更的设计，但在概念阶段缺乏对生成和评估解决方案的支持。本文提出了一个数字平台孪生 (DPT) 框架来填补这一空白。与单一的高保真数字表示相比，DPT 建立在将多个高保真数字孪生抽象为
探索 NVIDIA Omniverse 未来太空资源任务
在 SpaceR 和 Spacety 的联合项目（HELEN 项目）中，一个用于验证碎片清除技术的接近真实的测试环境正在开发中。在项目中，我们将使用 Omniverse 集成虚拟和物理组件，即高保真照片级真实感在轨模拟与零重力实验室设施（机器人实验室），以重现可靠的测试条件。HELEN 将展示 Omniverse 增强地面试验台进行高保真测试、验证和确认的潜力，我们相信这将与未来太空资源技术的发展息息相关。我们还认为，未来的碎片减缓工作应以回收碎片中存在的资源为目标，其中包括有价值的材料（铝、金、银），如 [1] 中指出的那样。
![arXiv:2007.07386v1 [quant-ph] 2020 年 7 月 14 日](/simg/0\0331355555c786f53be1fc15977c4bf9d423cef5.webp)
arXiv:2007.07386v1 [quant-ph] 2020 年 7 月 14 日
在本文中，我们提出了一种处理光子频域中编码的高维量子信息的新方法。与以前基于非线性光学过程的方法相比，该方法不需要主动控制光子能量。利用无源光子电路和时间分辨检测可以实现任意的幺正变换和投影测量。给出了任意尺寸量子频率梳的系统电路设计。推导出了验证量子频率相关性的标准。通过考虑探测器有限响应时间的实际情况，我们表明，在当前设备性能下可以轻松实现高保真操作。这项工作将为基于高维频率编码的可扩展和高保真量子信息处理铺平道路。
832-量子网络.pdf
• 量子比特，量子位：数字位的模拟，用原子、光子、离子、电子、超导电路等的状态（例如自旋、极化、位置等）表示的信息单位，可以同时表示多个值，通常被描述为双态系统（例如，可以是 1 和 ）而不是二进制数字的 1 或 0） • 转导：- 域之间量子态的高保真传输，例如，在不同模态、媒体频率、功能设备之间转换量子信号 • 量子隐形传态：将量子信息从一个地方传输到另一个地方（“飞行量子比特”的路径） • 相干性/退相干性：量子态极其脆弱，在保持高保真状态的同时进行通信具有挑战性
F-15EX Eagle II - 操作测试和评估主管
F-15EX 作战测试需要实时、高保真杀伤清除系统，即露天战斗塑造 (OABS)。随着国防部继续将 OABS 纳入多个 CONUS 靶场和战斗机，当前的 OABS 系统正在过渡到通用靶场综合仪表系统架构。目前正在努力完成集成，以及 F-15 作战飞行程序套件 9.2 和所有 F-15 作战飞行程序版本中的 OABS 更新，以支持未来的作战测试要求。使用 OABS 增强了针对当前和未来高保真有源电子扫描阵列威胁雷达模拟器进行测试的真实性，同时提供了来自露天任务级测试的关键数据，用于验证、确认和认证建模和仿真解决方案。
迈向支持数字孪生的多保真框架...
在本研究中，我们研究了一种用于模拟小型卫星的多保真框架。考虑到数字孪生的概念，我们的工作重点是处理持续的实时数据流。为此，我们调查了当前的时间序列多保真建模方法和低保真替代模型。多保真方法用于将低保真替代模型与高保真模型相结合。作为高保真模型，我们假设使用先前研究过的有限元模型。作为低保真模型，我们研究了基于自回归和循环神经网络的模型。通过协同克里金法，低保真度数据通过综合校正由高保真度数据校正，其中参数通过高斯过程给出，以执行不确定性量化。作为一种应用，提出了小型卫星的热模拟，以及将该框架与稀疏遥测数据结合使用。这种在线统计方法旨在提供一种执行故障检测的工具。
最优功率流导出的稀疏线性求解器基准
由于电网的变化性质，能够在大型电网中求解高保真最优潮流模型变得越来越重要。这种高保真问题称为交流最优潮流 (ACOPF)，是一个非线性、非凸优化问题。解决此类问题的少数可靠方法之一是内点法。这些方法会产生稀疏线性系统，其中系数矩阵是对称的、不确定的并且通常是病态的。因此，它们对于稀疏线性求解器来说尤其具有挑战性，并且代表了求解 ACOPF 问题时相当大的计算瓶颈。在本文中，我们介绍了一个线性系统存储库，该存储库由开源优化器 IPOPT 求解 ACOPF 问题时捕获。这些矩阵旨在用作稀疏线性求解器开发的测试套件。
EIC 的重口味和喷气标记人工智能
由于操作较为保守，在线/触发应用总是落后于离线应用。尽管如此，实验还是尽可能迅速地在在线应用中实施离线方法，并实现与离线相比的高保真性能，从而降低与触发相关的系统不确定性。
