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CalSim 3 建模更新
要求的行动：使用最新开发的 CalSim 模型平台（通常称为 CalSim 3）获取项目运营建模概述。详细描述/背景：Sites 项目已在 CalSim II 中进行了全面建模和分析，该平台数十年来一直用于模拟加州水务运营。提醒一下，CalSim II 对 Sites BA/ITP 建模分析的结果包含在附件 A 中。CalSim 3 于 2021 年发布，并于 2022 年首次用于全面建模工作。垦务局直到 2023 年中期才发布包含使用 CalSim 3 的 CVP 和 SWP 运营表示的基准模型。随着此基准模型的发布以及在 2023/2024 年 CVP 和 SWP 重新咨询工作中使用 CalSim 3，水务界目前正处于从常规使用 CalSim II 过渡到在 CalSim 3 中开发项目建模表示的过渡状态。CalSim 3 具有更高的空间分辨率和范围（即，模型将提供输出的区域更多，并且模型中模拟了其他较小和/或远程系统）。CalSim 3 还具有延长的模拟期，从 1921 年到 2021 年长达 100 年，同时表示动态地下水-地表水相互作用。CalSim 3 也具有不同的模型结构，将 Sites 项目纳入 CalSim 3 模型是一项艰巨的工作。但是，过渡到 CalSim 3 模型平台可确保管理局可以继续使用可与代表其他主要水基础设施和运营的其他模型“通信”的 Sites 建模平台。迄今为止，Sites CalSim 3 模型的开发工作已涵盖该项目的物理基础设施（例如水库和管道）以及引水和蓄水。团队目前正在最终确定该项目的放水方案，包括三角洲南部成员水账户运营和垦务局账户运营。用于实施 Sites 运营的每日计算也正在开发和整合中。与奥罗维尔的交换也正在纳入其中。
建模和仿真的底漆
尽管当今社会上M＆S的范围和流行率，但对于许多美国人来说，M＆S仍然有些谜。到底是什么？它做什么？M＆S如何使我们的经济，社会和生活质量受益？应国会议员兰迪·福布斯（Randy Forbes）的要求，国家培训与模拟协会（National Training and Simulation Association）组装了一些信息来解决这些问题。这项工作的内容提供了M＆S的概述，以更好地理解M＆S的及其经济和功能影响。它提供了许多学科的M＆S贡献的简短历史观点，讨论了支持M＆S应用程序和增长所需的劳动力，并描述了今天的M＆S在何处以及如何在何处以及如何在何处以及如何使用明天使用。
高级磨损建模
实现新飞机的预期轮胎寿命一直很困难，特别是对于战斗机而言。某些飞机型号的初始飞机轮胎寿命低于预期，这导致项目产生了意想不到的成本。轮胎寿命问题是性能要求不断提高、重量要求不断变化以及对轮胎磨损力学缺乏了解的直接结果。为了解决这个问题，第 96 测试组、航空航天生存能力和安全作战基地 (96TG/OL-AC) 与空军研究实验室 (AFRL) DOD 超级计算资源中心正在合作开发用于轮胎磨损设计、测试和评估的高级计算建模功能 [1] 。正如在以前的飞机采购计划中所观察到的那样，在采购周期的早期显著延长轮胎寿命可以使项目的后勤、环境和财务方面受益。延长某些飞机的轮胎寿命可以在飞机的整个生命周期内节省数亿美元。
22FDX 低温建模
• GF_test 芯片：提交日期 11 月 21 日；芯片于 4 月 22 日收到：各种设计 • Michigan：提交日期 7 月 22 日；芯片于 11 月 22 日收到：10 GHz PLL、VCO、4 x 1GSPS ADC、SRAM • 低温离子阱控制器：提交日期 2023 年 1 月，收到日期 2023 年 5 月：16 通道离子阱控制芯片； • Si 光子驱动器/接收器；用于异常检测的 cryoAI 超快 NN；SQUIDDAC：SLUG_biasing；各种电平移位器测试结构 • Glebe：（与 Microsoft 合作）10 GSPS ADC（12 月 23 日） • Sunrock：32 通道 SNSPD（）读数，带有 ~ps 时间标记（12 月 23 日）
控制 - 连接koopman建模：
[11] D. Bruder，X。Fun和R. Vasudevan，“双线性Koopman实现的优势在具有未知动态的系统的建模和控制中”，IEEE机器人和自动化信，第6卷，第3页，第4369-4376页，7月（2021年）。
阿姆斯特丹建模套件
您可以使用AMS做什么？•提取精确的材料特性，包括工作功能，光谱，电离电位，带盖等。• Model physical processes based on large scale atomistic simulations of sputtering, etching, and chemical vapor deposition • Study the mechanical properties of materials with automatic workflows for Young's modulus, yield point, Poisson's ratio, and tribology calculations • Discover new materials with M3GNET , the new universal machine learning potential • Create novel ReaxFF or DFTB parameter sets that suits your needs with ParAMS
