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实时数字双胞胎具有用于工业操纵器应用的加固学习：在NVIDIA ISAAC健身房的ABB Yumi机器人数字双胞胎设计和建筑RL应用程序
工业部门正在经历一个变革阶段，随着先进的机器人技术和人工智能（AI）技术的整合。本论文，探讨了数字双技术的协同应用以及增强学习在增强工业环境中机器人操纵器的效率和适应能力方面的应用。这项研究的核心前提重点是解决动态和复杂工业环境中手动程序方法的局限性。手动编程通常缺乏在各种且无法预测的环境中有效操作所需的适应性和学习能力。加固学习的合并使机器人操纵者能够通过与环境的互动来学习和调整，从而提高了运营效率，并最大程度地减少了对广泛编程工作的需求。数字双胞胎是物理环境的数字虚拟复制品。这允许在受控的，无风险的设置中对机器人操纵器行为进行模拟，分析和优化。将数字双胞胎与增强学习的集成能够对机器人系统进行有效的培训，从而使他们能够学习复杂的任务并适应新场景，而无需与现实培训相关的身体磨损和风险，并设置了环境。研究方法涉及开发数字双胞胎模拟环境，强化学习算法在此环境中的机器人操作器中的应用，并引起了学习任务转移能力对现实应用程序的重要性。该研究还研究了与数字双胞胎和加强学习技术相关的挑战。预期的结果包括提高机器人操纵器在工业应用中的适应性和效率，从而减少了为特定任务提供机器人所需的时间，成本和资源。此外，预计自动驾驶机器人操作的安全性和可靠性增强。这项研究旨在证明强化学习和数字双技术在转变工业机器人技术方面的潜力，从而为机器人应用提供了更具灵活，高效和智能的开发过程。本文对工业自动化的未来具有重要意义，为更适应性，高效和智能机器人系统提供了一种途径。通过利用AI和模拟技术的最新进步，它旨在为工业机器人技术的发展做出贡献，为更先进的工业解决方案铺平道路。
(Fisher) Yumin Zhang
章节标题：“手性超材料的理论、实验和应用”（第 1 章）书名：《材料科学研究进展》，第 28 卷。编辑：Maryann C. Wythers。Nova Science Publishers，纽约州霍帕格，2017 年。ISBN：978-1-53610-892-7。章节标题：“具有多个元素的动态系统”（第 5 章）书名：《系统思维：基础、用途和挑战》。编辑：M. Frank、S. Kordova 和 H. Shaked。Nova Science Publishers，纽约州霍帕格，2016 年。ISBN：978-1-63485-241-8。
Zhendong Hu, Xueqing Liu, Tianli Ren, Haroon A. M. Saeed, Quan Wang, Xin Cui, Kai Huai, Shuohan Huang, Yuming Xia, Kun(Kelvin) Fu, Jianming Zhang and
式中，T d 表示信号延迟，K为系数，DK表示介质材料的介电常数。可以看出，材料的介电常数越低，信号延迟越低，信号保真度越高。因此，在第五代通信技术深入发展的背景下，使用低k材料成为降低信号滞后时间的有效途径。一般在微电子领域常用的介质材料都是介电常数相对较低的材料。低介电材料是指介电常数高于空气（1）而低于二氧化硅（3.9）的材料，其值范围在1~3.9之间。低介电聚合物材料因具有易加工、热稳定性、电绝缘性等优点，被广泛应用于电子电工、电子集成、印刷电路板、通讯材料等领域。目前已知聚四氟乙烯（PTFE）[6, 7]、液晶聚合物（LCP）[8 – 10]、聚酰亚胺（PI）[11 – 14]等已广泛应用于电路板基材，环氧树脂、氰酸酯树脂等也作为优良的胶粘剂广泛用于电子设备的封装材料[15 – 17]。图1为环氧树脂、氰酸酯树脂和聚四氟乙烯的介电性能。