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快速原型制作技术和设计框架
介绍过去，制造方法的变化很重要，尤其是在引入快速原型（RP）技术的过程中。这些技术允许快速创建复杂的设计。RP方法，包括融合沉积建模（FDM）和立体光刻（SLA），使从数字模型快速转变为实际原型[1-4]变得容易。这减少了对旧制造方法中发现的大型工具和重型手动工作的需求。使用CAD数据进行原型不仅加快了产品如何从设计到市场的速度，而且还为创新创造了一个空间，让设计师尝试具有较少财务风险的新想法[8]。通过开源微控制器平台等高级工具的兴起，增强了好处，这使许多人更容易获得原型[5]。因此，这些技术的显着影响是明确的，从而重新思考了传统方法，以支持满足现代制造环境需求的更智能，添加的解决方案。
支持人类探索月球表面的月球智能塔 (LIT) 原型。ME Evans 1 、MJ Leonard 2 、JA Morgan 3 . 1
背景：自 2013 年以来，NASA JSC ARES 一直与 T STAR 和德克萨斯 A&M 大学 (TAMU) 合作，创建与政府、学术界和私营企业共同开发的原型仪器项目。NASA 为 T STAR 提供需求和资金，然后 T STAR 与 TAMU 教员合作，指导高年级本科生 Capstone 团队设计、测试和交付工作原型。这个 LIT 原型遵循了一系列之前的 T STAR 项目，这些项目评估并交付了月球表面 EVA 部署工具的概念，包括 SMART Stick、甘道夫权杖 [1] 和巫师权杖 [2]。用于表面科学仪器和样本收集的探测车原型已通过移动分析月球平台 (MALP) [3] 和 HELIX 重力测量概念 [4] 进行了演示。 24 财年 LIT 的资金由 NASA JSC 月球指挥与控制互操作性 (LUCCI) 项目提供，该项目专注于识别和标准化多个月球表面元素之间的接口，每个接口由具有独特硬件、软件、网络、电源和通信要求的供应商开发。
自动灭火的设计和原型制作...
摘要此摘要提出了基于Arduino的自动消防车辆（AFFV）的概念化和开发。车辆配备了一套传感器，包括火焰，超声波，PIR和温度/湿度传感器，以自主检测并响应火灾。这些传感器的集成使车辆能够在障碍物，监测环境条件上导航，并确保在紧急情况下人类存在的安全。Arduino Uno Rev3用作中央控制单元，根据传感器的输入来策划车辆的动作。发生火灾，火焰传感器会触发车辆进入消防模式。超声波传感器确保避免障碍物，使车辆能够在复杂的环境中导航。PIR传感器检测到人类的存在，确保响应者和公众的安全。此外，温度和湿度传感器不断监视环境条件，根据实时数据优化消防策略。车辆通过处理传感器输入并决定动作的决策算法操作，使其能够有效抑制火焰，避免障碍并随着时间的推移适应其行为。机器学习算法的实施有助于车辆的适应能力，从而通过每个消防任务提高其性能。这款基于Arduino的AFF还探索了可选功能，例如通过IoT Technologies进行远程监视。关键字：Arduino Uno，Nodemcu，自主，消防它使操作员能够远程控制车辆，接收实时传感器数据并在消防操作期间做出明智的决定。这种自动消防车辆的优势在于其迅速对火灾事件的反应，通过障碍物安全导航以及实时环境监测。拟议的AFFV在包括居民区，工业综合体和公共场所在内的各种环境中找到了应用程序，可以在其中增强紧急响应能力，增强安全性并优化消防策略。
两轮自驾机器人的开发与原型设计
摘要：移动机器人技术是机器人技术的一个分支，在该分支中，自平衡机器人类别尤其令人感兴趣，因为这些机器人有望像人类一样在困难的地形上行走，并可用作研究自主控制系统的平台。本文旨在总结两轮自平衡机器人的发展，并以此作为案例研究，展示计算机控制系统在物理系统中的应用。互补滤波器与三轴陀螺仪和加速度计一起使用，以精确测量两轮机器人的旋转，并将数据提供给比例-积分-微分 (PID) 程序，该程序相应地控制电机的功率，以控制其倾斜并实现自平衡。简而言之，机器人设法在小倾斜角度范围内实现自平衡，但是，设计缺陷（例如传感器在较大倾斜角度下脱落）会导致较大倾斜角度下的不稳定。在未来的工作中，可以采用更复杂的控制算法，并可以彻底探索不同机器人构造的影响。
荣格原型和
McGovern，H.T 1，2，3。，Aqil，M 4。 Eudaimonia and Human Flourishing, Linacre College, University of Oxford, Oxford, United Kingdom 6 Departments of Neurology and Psychiatry, The University of California San Francisco, San Francisco, United States of America * Correspondence concerning this article should be sent to Dr. Hugh McGovern ( hugh.mcgovern@deakin.edu.au ).**高级作者
NASA 地球系统数字孪生 (ESDT) 原型
• 建立数字孪生框架，使 NASA 遥感数据产品和陆地表面模型产品能够直接与作物生长模型耦合或同化 • 通过 NASA 土地信息系统（LIS）同化高分辨率遥感输入（例如降水、温度、土壤湿度等）以估计每日时间尺度上的陆地表面变量（水和能量通量） • 实施作物生长模型、根区水质模型和农业技术转移决策支持系统，以估计长期天气条件和预测的未来气候情景下的作物生长状态、生物量和作物产量 • 实施贝叶斯神经网络 (BNN) 模型来预测最终的县级作物产量 • 开发工具进行“假设”调查以提供农业指导 • 开发使用操作 Web 应用程序传播非机密作物进展数据、生物量和作物产量地图的能力
Lightforge快速原型
将设计上传到LightForge™网站并不简单。必须在x，y和z的10μm网格上指定光学表面。上传设计后，Lightforge™网站运行了设计规则检查，如果接受，则您的光学元件将在短短2周内准备就绪。
自主无人机原型的设计用于检查隧道
可以根据特定要求定制针对GPS污染的隧道建设环境的无人机硬件平台设计。在[7]中，一种称为弹性微型传单的新型耐碰撞机器人旨在在密闭环境中进行导航。机器人保持低重量（<500g）和小框架（直径为0.32m），并通过在其坚硬的耐碰撞耐耐碰撞框架周围集成弹性襟翼来实现组合的刚性结合设计。在[8]中，为了提供快速的勘探能力，尤其是在地面机器人无法进入的区域中，使用了一支空中侦察员。这个空中机器人团队对建筑隧道环境的探索非常有用，同时考虑了一些极端的工作障碍。这些侦察员主要有三类，即中型多轨道，小型碰撞