XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System初始参数
Jiles-Atherton 磁滞模型的改进与非正弦激励下 软磁材料复杂磁滞准确模拟
输入数据： 1 ） i = 0 时刻： H (0) = 0 ， M (0) = 0 ， H m = 0 2 ）磁化周期 0 — T 各时刻的磁密 B ( t ) 3 ）模型初始参数及动态参数 R 、 v 、 α 、 k 对应函数 4 ）磁化反转点磁密存储序列 [ B m (1), ⋅⋅⋅ , B m ( z )]
使用遗传算法的AI辅助模拟框架焊接的联合可靠性风险估计，以优化AI模型的初始参数
摘要：焊接关节疲劳是球网阵列包装中的关键故障模式之一。由于可靠性测试是耗时的，并且需要物理驱动模型的几何/材料非线性，因此开发了AI辅助模拟框架以建立针对设计和过程参数的风险估计能力。由于焊接关节疲劳失败的时间依赖性和非线性特征，该研究遵循AI辅助模拟框架，并构建了非序列的人工神经网络（ANN）和顺序的经常性神经网络（RNN）体系结构。都研究了两者，以了解他们从数据集中提取时间相关的焊料关节疲劳知识的能力。此外，本研究应用了遗传算法（GA）优化，以减少最初猜测的影响，包括神经网络体系结构的权重和偏差。在这项研究中，开发了两个GA优化器，包括“背对派”和“进展”。此外，我们将主成分分析（PCA）应用于GA优化结果以获得PCA基因。在GA优化的PCA基因下，所有神经网络模型的预测误差均在0.15％以内。没有明确的统计证据表明，当应用GA优化器用于最大程度地降低初始AI模型的影响时，RNN在晶圆级芯片式包装（WLCSP）中的芯片式包装（WLCSP）焊接可靠性风险估计均优于ANN。因此，即使焊接疲劳是时间依赖于时间依赖的机械行为，但具有更快的训练速度的ANN模型可以实现具有广泛设计域的稳定优化。
自动驾驶车辆的自动参数调整
摘要 - 现代自动化驾驶解决方案利用少量的计划和控制组件，其中需要对不同的驾驶情况和车辆类型进行调整，以实现最佳性能。本文提出了一种自动调整此类参数的方法，以重新进行专家演示。我们利用一个成本函数，该成本函数捕获了控制器与记录所需驾驶行为的闭环操作的偏差。参数调整。在一个案例研究中比较了三种优化替代方案，在案例研究中，在现实世界驾驶的情况下，轨迹规划师为车道调整了轨道。结果表明，即使在嘈杂的演示数据方面，提出的方法也可以显着改善手动调整的初始参数。
CAFQA：Clifford Ansatz 量子精度 - NSF-PAR
摘要 — 变分量子算法 (VQA) 依赖于参数化单元电路针对目标函数的迭代优化。由于量子机器噪声大且资源昂贵，因此必须适当选择 VQA 的假设，并使其初始参数尽可能接近最优值，因为这将改善并加速算法在量子设备上执行的精确收敛。这项工作通过提出 CAFQA（一种用于量子精度的 Clifford 假设）来解决寻找初始假设参数的问题。CAFQA 假设是一种仅使用 Clifford 门构建的硬件高效电路。在此假设中，通过经典模拟在 Clifford 参数空间中进行有效搜索来选择可调门的初始参数，从而产生合适的稳定器状态。结果表明，产生的稳定器状态始终等于或优于传统的经典初始化方法（例如 Hartree-Fock），即找到合适的计算基态，并且通常在量子设备上执行和探索之前就产生高精度估计。此外，该技术适用于经典计算，因为 a) 仅 Clifford 量子电路可以在多项式时间内进行经典精确模拟，以及 b) 离散 Clifford 空间虽然量子比特数量呈指数级增长，但可以通过贝叶斯优化进行有效搜索。对于变分量子特征求解器 (VQE) 任务（即估计多达 20 个量子比特的分子系统的基态能量），CAFQA 的 Clifford Ansatz 实现了接近 99% 的平均准确度，并且能够恢复高达 99.99% 的 Hartree-Fock 初始化分子相关能量。值得注意的是，该方法的可扩展性允许对具有挑战性的铬二聚体 (Cr 2 ) 进行初步的基态能量估计，其精度高于 Hartree-Fock 所达到的精度。CAFQA 还在优化任务上进行了评估，特别是高达 18 个量子比特的 MAXCUT 问题。借助 CAFQA 的高精度初始化，VQA 的收敛速度加快了 2.5 倍。总之，这项工作表明稳定器状态是变分算法的高精度假设初始化。此外，它突出了量子启发式经典技术作为 NISQ 时代及以后 VQA 的替代方案和支持方法的潜力。
飞机防冰系统模糊控制器设计...
摘要。本文讨论了 Diamond DA42 飞机防冰系统的自动控制系统。该项目是在配备模糊逻辑工具箱包的 MATLAB 环境中创建的。讨论围绕防止结冰的问题展开。在分析中考虑了四个参数：气温、云水含量、飞机温度和降水。根据初始参数，确定了飞机上可能出现的冰强度。通过自动化与防冰系统编程相关的活动，可以大大减轻飞行员的负担并提高空中作业的安全性，特别是在有利于结冰的条件下。目前，Diamond DA42 飞机未获准飞入已知的结冰条件。使用模糊专家系统控制防冰系统将大大增加 Diamond DA42 飞机的作战范围。
月球喷出物动力学调查：到达近地空间的粒子及其对地球观测的影响
目的：超高速撞击月球表面抛出的粒子在地球和月球之间形成一个环面。根据我们前期的研究，大约有2.3×10-4kg/s的粒子经过长期的轨道演化后撞击地球。我们主要关注这些地球撞击体，分析它们的轨道元素分布，并估计它们对地球观测的影响。方法：前期工作模拟了月球表面抛出的粒子的长期轨道演化，得到了它们在地月系统中的稳态空间分布。本文分析了地球撞击体的模拟结果，包括不同初始参数的撞击体占所有撞击体的比例、轨道元素分布以及粒子在几个地球观测站上的投射。结果：在一定的初始参数范围内，月球表面抛出的粒子更有可能撞击地球。大多数从月球抛射出的撞击体（约 70%）会在一年内到达地球，而大多数较小粒子（87.2% 的 0.2 µm 粒子和 64.6% 的 0.5 µm 粒子）会在一周内到达地球。根据轨道分布的差异，很大一部分从月球抛射出的地球撞击体可与行星际尘埃粒子区分开来。此外，从不同的地球观测站的角度来看，从月球抛射出的粒子可能呈现出不同的结构和方向。
激光覆层CO的多目标过程优化...
摘要：为了确定制备基于CO的合金覆层层的最佳过程参数，基于最佳过程窗口和42CRMO作为底物进行了激光覆层CO基于基于的激光覆层CO合金的实验研究。使用方差分析（ANOVA）用于探索激光过程参数对最佳过程窗口范围内包层层的形成特性的影响。此外，通过灰色关系分析获得了最佳过程参数组合，并进行了优化结果的实验性验证。发现由最佳过程窗口确定的过程参数间隔为激光功率1300–2100 W，扫描速度6–14 mm/s和粉末喂养率17.90-29.84 g/min。每个过程参数的影响顺序为：激光功率>扫描速度>粉末进率。获得了激光功率2100 W的最佳过程参数，扫描速度为6 mm/s和粉末喂养速率17.90 g/min。最佳过程参数的实验性验证结果证明，与初始参数相比，优化参数的灰色相关等级提高了0.260，并且与预测值良好，精度为96％。优化后，横截面面积，宽度与高度的比率，覆层效率和覆层轨道的粉末利用率增加了4.065 mm 2、1.031、1.032、19.032和70.3％，以及70.3％的功能率降低了60.9％。最佳的覆层轨道在没有裂纹，孔和明显的元素分离的情况下很好地粘合到底物上，并包括Cr 3 C 7，COCX，FCC-CO和WC的阶段。
加法制造信件-NSF -PAR
通过添加剂制造的多元素元素合金（MPEA）的表面工程最近引起了人们对可以实现的非凡材料特性范围的显着关注。在确定制造各种成分合金的最佳加工参数方面存在挑战，它们是构成沉积材料的质量的。尽管如此，只有有限的模型可以预测处理参数的初始参数窗口。使用Alcocrfeni MPEA作为激光金属沉积的测试床，我们提出了一个将材料特性与加工变量相关的框架，从基本分子模拟和元神象优化方法中偶联预测预测。构建了一组无量纲的目标函数，以将元素差异和原子半径连接到宏观过程参数，即冷却速率，能量密度和粉末沉积密度。我们的结果表明，当MPEA由于形成晶体点缺陷而在固体时假设晶体相位，而在快速冷却过程中，二氮的固定速率在固体时假设晶体相时，差异均与冷却速率呈指数变化。然而，在合金的无定形相中缺乏这些缺陷，使元素差异系数没有不同的冷却速率的定义相关性。通过多目标杜鹃搜索的选择，我们构建了一个帕累托正面，以识别处理变量的最佳值，这些值与文献中对复杂合金的激光覆层所采用的参数一致。
使用
有限元方法（FEM）是计算研究中最强大的工具之一，可以生成物理现象的解决方案。由于其在求解复杂的物理行为方面的功效，它被广泛用于结构工程[1]，[2]，热和热分析[3]，[4]，计算流体动力学[5]，[6]，Biofluid Simulation [7]，[8]，[8]和电子磁学[9]。在所有这些应用中，FEM解决传热问题的能力在许多领域都在开创。由于FEM的能力，我们使用了一个简单的FEM代码来解决一个基本的1D热传导问题。FEM的引入为工程师和科学家提供了多个自由度，可以从管理方程式中分析任何物理现象。最重要的方面是FEM的几何独立性。在大多数情况下，分析解决方案仅适用于非常简单的特定几何形状。相比之下，FEM是一种解决问题的方法，该问题高度能够根据某些初始参数近似实际解决方案。纳入FEM可以消除对复杂分析解决方案的需求。fem通过构建矩阵并迭代解决任何现象，从而使范围很容易获得见识。fem是解决预期物理现象方程的框架，在我们的情况下，即线性热传导。fem首先要使方程式的弱形式，然后将域离散到较小的域，计算形状函数，应用边界条件等。我们方法的详细信息将在方法部分中描述，重点是我们的目标。在这项研究中，我们将在特定边界条件下解决稳态线性1D热传导问题。尽管它是一个简单的模型，但它为将来接近更复杂的模型提供了起点。此外，我们将讨论变化参数的结果，并评估分析模型中FEM模型的性能。2。方法论