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镍基高温合金增材制造激光重熔工艺模拟与优化
摘要：镍基高温合金具有优异的耐腐蚀和耐高温性能，在能源和航空航天工业中广受欢迎。镍合金的直接金属沉积 (DMD) 已达到技术成熟度，可用于多种应用，尤其是涡轮机械部件的修复。然而，DMD 工艺过程中的零件质量和缺陷形成问题仍然存在。激光重熔可以有效地预防和修复金属增材制造 (AM) 过程中的缺陷；然而，很少有研究关注这方面的数值建模和实验工艺参数优化。因此，本研究的目的是通过数值模拟和实验分析来研究确定重熔工艺参数的效果，以优化 DMD 零件修复的工业工艺链。热传导模型分析了 360 种不同的工艺条件，并将预测的熔体几何形状与流体流动模型和选定参考条件下的实验单轨观测值进行了比较。随后，将重熔工艺应用于演示修复案例。结果表明，模型可以很好地预测熔池形状，优化的重熔工艺提高了基体和 DMD 材料之间的结合质量。因此，DMD 部件制造和修复工艺可以从此处开发的重熔步骤中受益。
支持飞行测试的模拟 - DTIC
飞行测试仍然是飞机开发或改装过程中必不可少的一步。现代固定翼飞机是高度复杂的系统，推动着空气动力学、推进和控制系统技术的发展。其中许多技术相互集成且相互依赖。当然，从 F-22 到 EF2000 的现代军用飞机推动着飞机可内置功能的极限。空中客车的 A3 10 和波音的 777 等商用运输机采用了许多最初用于军用飞机的飞机先进技术。飞机的复杂性不断增加，给参与这些飞行器飞行测试的人员带来了新的挑战。40 多年来，模拟在飞行测试中发挥了关键作用。随着飞机的复杂性不断提高，模拟的作用也不断增强。每个主要的飞机开发商，无论是商用还是军用，都在一定程度上依赖于模拟的使用。将这些模拟应用于飞行测试是飞机开发的一个重要方面。每年，世界各地都会举办数十场研讨会和会议，讨论模拟及其用途。随着计算机技术继续以加速的速度发展，模拟领域也随之不断扩大。不幸的是，很少有文字记录如何有效地使用模拟来支持飞行测试。
发动机监控与控制的仿真评估...
摘要 本文介绍的发动机监控和控制系统 (E-MACS) 显示器是一种概念验证产品，其设计理念侧重于提供比传统设计的显示器更直接面向用户任务的信息。E-MACS 显示器是一种全新的发动机仪表显示器概念，其目的是为飞行员提供一种增强的方法来控制和监控发动机性能。它以图形方式提供有关性能能力、当前性能以及相对于标称条件的发动机组件或子系统运行条件的信息。该概念是根据传统的、最先进的电子发动机显示格式进行评估的。16 名飞行员参加了此次评估。评估结果显示，与传统显示器相比，飞行员非常喜欢 E-MACS 显示器。评估的故障检测部分（通常称为“操作员错误”）的结果显示，E-MACS 显示器的检测率为 100%，而传统显示器的检测率为 57%。从这些结果可以得出结论，通过在驾驶舱中提供此类信息，可以减少飞行员的工作量并增强检测退化或非正常情况的能力，从而提高操作安全性。
RoboTHOR：一个开放的仿真到现实具象人工智能平台
视觉识别生态系统（例如 ImageNet、Pascal、COCO）在现代计算机视觉的发展中发挥了不可否认的作用。我们认为，在这些生态系统出现之前，交互式和具身视觉 AI 已经达到了与视觉识别类似的发展阶段。最近，各种合成环境已被引入以促进具身 AI 的研究。尽管取得了这些进展，但在模拟中训练的模型如何很好地推广到现实这个关键问题仍然基本上没有答案。为模拟到现实的具身 AI 创建一个可比的生态系统提出了许多挑战：（1）问题固有的交互性，（2）现实世界和模拟世界之间需要紧密结合，（3）复制可重复实验的物理条件的难度，（4）以及相关成本。在本文中，我们引入了 R OBO THOR 来使交互式和具身视觉 AI 的研究民主化。 R OBO THOR 提供模拟环境框架
使用深钢筋的四倍的机器人模拟...
摘要 - 我提出了一种新颖的增强学习方法，用于在模拟环境中训练四足机器人。在动态环境中控制四足机器人的想法非常具有挑战性，我的方法提出了最佳的政策和培训方案，资源有限，并且表现出色。该报告使用RaisimgyMtorch开源库和专有软件Raisim进行模拟Anymal机器人。我的方法以训练时的机器人步行方案的评估为中心，以制定马尔可夫决策过程。使用在Actor-Critic模式下使用的近端策略优化算法来解决结果的MDP，并使用一台台式机收集了数千个状态转换。这项工作还提出了一个控制器方案，该计划在模拟环境中显示了数千个时间步骤。这项工作还为早期研究人员提供了他们喜欢的算法和配置的基础。
指南 - 分类、模拟、优化和人工智能
反复试验在机器学习中起着重要作用。当模型发现其预测与实际数据集之间存在错误或差异时，它会尝试纠正其思维，使其预测接近实际情况。这个过程通常称为“训练模型”。实际数据集被分成训练集和验证集，通常按 90/10 的比例分配，其中 90% 用于训练，10% 用于验证其预测或错误率。这时，数据科学家可能会更改模型应该从中学习的特征，例如价格、产品、位置和/或模型的参数；这些是训练期间学习的训练数据集的属性。通常，参数是模型自行学习并在试图降低其预测错误率时自动调整的东西。
IITSEC 2022 - 空军建模与仿真机构
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指南 - 人工智能驱动的商品组合模拟将如何改变商品组合规划
借助 AI，您可以模拟不同的换货或流失率，并查看对收入的影响。下面是为客户演示准备的真实 AI 商品组合模拟。他们想知道商店商品组合变化（即添加新商品与删除旧的低效 SKU）的盈亏平衡点。
国防部建模与仿真 (M&S) 词汇表 - DTIC
模拟到数字 反装甲先进技术演示达到可用性 美国科学促进会 先进两栖攻击车 先进机载拦截器模拟器 ATM 适应层 大气气溶胶和光学数据库 1 - 行动后评估 2 - 行动后报告 行动后评估系统 先进自动化系统 陆军自动化安全计划 空对空系统性能评估模型 陆军先进技术演示 大气、生物和化学模拟 ALSP 广播模拟器 装甲断点模型 先进战斗模拟 模拟备用空中行动路线评估模型 先进计算机辅助设计 陆军计算机辅助采购与后勤支援 宙斯盾计算机中心 异步通信设备接口 陆军通信电子司令部 (现为 CECOM) 1 - 先进战役效能模型 2 - 空战评估模型 空战环境测试与评估设施 AWSIM CTAPS 接口 先进计算与信息科学理事会 ALSP 通用模块 空战机动仪表 空战机动模拟器
使用仿真来设计以下路径和自主机器人的障碍策略
1简介自主控制算法的设计是一项艰巨的任务，因为它传统上需要大量的现实测试，这既耗时又昂贵。仿真是自治设计的宝贵工具，例如，以时间和成本效益的方式协助参数调整，算法测试。此外，在机器学习范围（ML）的范围内，由于其生成训练数据的能力，模拟具有吸引力。在此，我们证明了模拟引擎[1]和自治研究床（ART）[2]平台来促进自治政策制定过程，以避免ML控制政策。这项工作建立了以前的贡献，这些贡献证明了控制策略的各种多速路径的可传递性[3，4]。这项研究证明了通过机器学习（ML）避免障碍物的额外能力。ML已通过收集的数据进行了培训，而人类驾驶员则在模拟器中驱动。