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BG Roderick F. Laughman
罗德里克·F·劳克曼准将于 1994 年毕业于密苏里州圣查尔斯市的林登伍德大学，获得公共管理和政治学文学士学位，并通过密苏里州圣路易斯市华盛顿大学的预备役军官训练团被任命为美国陆军预备役少尉（军械）。他获得了弗吉尼亚州林奇堡自由大学的课程与教学教育博士学位。此外，他还获得了密苏里州圣查尔斯市林登伍德大学的教育和教育管理文硕士学位。他还获得了罗德岛州纽波特海军战争学院的国家安全和战略研究文硕士学位。劳克曼准将曾担任过各种指挥和参谋职务。1998 年，他首次被任命为伊利诺伊州伍德河 1008 军需连的指挥官，直至 2001 年。他的下一个指挥官是密苏里州圣路易斯 648 地区支援大队的 HHC CDR，任期从 2001 年到 2002 年。2002 年，他加入了第 363 机动公共事务支队 (MPAD)，并于 2003 年成为指挥官，直至 2004 年随堪萨斯州赖利堡的第 648 地区支援大队动员。他担任助理 S-3 和助理 S-4，支持持久自由行动，直至 2006 年。2006 年，他第二次被任命为第 648 地区支援大队的 HHD CDR。2010 年 6 月，他被调至 LOGCAP，并被派往阿富汗担任后勤支援官，为第一和第二海军陆战队远征军 (MEF) 提供支持。回国后，他担任 648 号 RSG 的 S2/3，直至 2012 年 9 月。他的下一个任务是在位于伊利诺伊州斯科特空军基地的美国运输司令部 (TRANSCOM) 担任联合机动作战官。2015 年 6 月，他接管了位于阿肯色州巴林的 3/379 团 (LOG SUP)，随后于 2016 年 12 月成为第 94 训练师下属第 1 旅 (QM) 的副指挥官。2018 年 8 月，他被分配到第 103 远征支援司令部 (ESC)，在那里担任运输主管，直到 2019 年 2 月向罗德岛州纽波特的海军战争学院汇报。获得学位后，他于 2020 年 6 月接管了第 412 战区工程兵司令部 (TEC) 下属的第 206 支援大队。BG Laughman 随后担任美国陆军预备役司令部 (USARC) 副参谋长 G4。BG Laughman 的服役教育包括军械军官基础课程、军械军官高级课程、动员规划课程、运动课程、多功能后勤课程、联合兵种服务参谋学校、指挥和参谋军官学院 (ILE & AOC) 和驻地海军战争学院。BG Laughman 的个人奖项包括铜星勋章、功绩服务奖章 (3 枚)、联合服务嘉奖奖章、陆军嘉奖奖章 (4 枚)、国防服务奖章 (2 枚)、阿富汗战役奖章、全球反恐战争服务奖章、军事杰出志愿服务奖章、武装部队预备役奖章 (M & 金色沙漏)、陆军服务勋章、陆军海外勋章、陆军海外训练勋章 (2 枚) 和北约奖章 (ISAF)。
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-
FHSD高中招生指南
FRANCIS HOWELL CENTRAL HIGH SCHOOL 5199 Highway N Cottleville, MO 63304 Phone: (636) 851-4600 Dr. Suzanne Leake, Principal FRANCIS HOWELL HIGH SCHOOL 7001 Highway 94 South St. Charles, MO 63304 Phone: (636) 851-4700 Dr. David Wedlock, Principal FRANCIS HOWELL NORTH HIGH SCHOOL 2549 Hackmann Road St. Charles, MO 63303电话：（636）851-4900 Jeffrey Fletcher先生，弗朗西斯·豪威尔中央学校顾问：Alexis baez a-dah女士Ashlee Brodland Dal女士Christine Russek Hem-Man / a+Plus Kris Miller Marrer Mars-Ras Marr-Ras trevor wolfe raz-ss. raz-ss. raz-ss. k. raz raz-ss.辅导员Shannon Harting女士教育支持辅导员Francis Howell高中辅导员：Chelsea Reilmann A-Con夫人 / A+加上Brett Griffin coo-Hal先生Jennifer Eagen Ham-loo夫人Jennifer Eagen ham-loo夫人Sandra Sandra Sandra Davenport Lop-Pot夫人Lop-Pot夫人Kristin Adams Pou-Schu lauren Julius Schwifif-ss julius schwif-s Mrss Mr.教育支持辅导员弗朗西斯·豪威尔北部学校的辅导员：凯尔·哈里斯（Kyle Harris）新生辅导员洛林·史密斯夫人大二辅导员库尔特·劳勒（Kurt Laughman）辅导员库尔特·劳德曼（Kurt Laughman）初级辅导员丽莎·伍德鲁姆（Lisa Woodrum）高级顾问莉萨·伍德鲁姆（Lisa Woodrum）高级辅导员安·赫尔曼（Ann Herman）反应式服务顾问顾问顾问辅导员斯蒂芬妮·约翰逊（Stephanie）夫人史蒂芬妮·约翰逊（Stephanie Prosport）
在随机MPC中使用深层生成干扰模型的贝叶斯预测，用于构建能量系统 /作者= Sorouifar，Farshud；鲍尔森（Joel A。）；王，你们； Quirynen，Rien； Laughman，Christopher R。； Chakrabarty，Ankush /creationDate = 2024年8月22日 /受试者=控制，机器学习，优化< /div < /div>
抽象预测控制在很大程度上取决于干扰预测的质量。虽然重新干扰建模效果已经采用了概率的观点来防止不可靠的确定性预测，但这种概率模型通常仅适用于数据丰富的设置或涉及对基本分布的简化假设。生成模型，例如条件变异自动编码器（CVAE），为从数据中学习分布提供了一种表达和自动化的方法。通过对学习的潜在空间进行采样，可以产生看不见的干扰实现。在本文中，我们开发了利用这些生成模型的方法来设计经济随机模型预测控制（SMPC），该模型利用CVAE产生的干扰信号进行在线适应。CVAE产生的方案可以转换为对学到的潜在矢量的条件概率，其中条件与影响干扰信号形状本身的因素（例如，工作日/周末在内部热载荷上的影响）以及观察到的数据（即，基于观测的数据）。因此，我们可以生成最相关的干扰信号，以在基于情况的SMPC方法中使用，以减少控制策略的保守性，同时满足约束。