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复杂工程产品动态数据驱动的数字孪生框架：以航空发动机健康管理为例
数字孪生是工业 4.0 时代智能制造的重要支持技术。数字孪生有效地复制了其物理资产，使系统能够轻松可视化、智能决策和认知能力。本文提出了一种针对复杂工程产品的动态数据驱动数字孪生框架。为了说明所提出的框架，研究了飞机发动机健康管理的一个例子。该框架通过从各种传感器和工业物联网 (IIoT) 中提取信息来建模数字孪生，在网络和物理领域监测发动机的剩余使用寿命 (RUL)。然后，利用从线性退化模型中选择的传感器测量值，提出了一个长短期记忆 (LSTM) 神经网络来动态更新数字孪生，这可以估计物理飞机发动机最新的 RUL。通过与其他机器学习算法（包括基于相似性的线性回归和前馈神经网络）在 RUL 建模上的比较，这种基于 LSTM 的动态数据驱动数字孪生提供了一种有前途的工具来准确复制飞机发动机的健康状况。这种基于数字孪生的 RUL 技术还可以扩展到制造系统的健康管理和远程操作。© 2021 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可证开放获取的文章 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/) 由 FAIM 2021 科学委员会负责同行评审。
在早期和晚期设计阶段中复杂工程系统中定量弹性评估的新型框架
最近，弹性评估已经进化和增长，但大多数研究是在可用过程中足够的知识时在操作阶段进行的，俯瞰着设计阶段，这是一个更适合制造弹性系统的时间范围。为此，这项工作旨在为工程系统开发一种新颖的定量弹性评估框架，采用两种不同的方法，可以在早期和晚期设计阶段分析弹性，当时有关该系统的安全性和弹性能力的详细信息可能会不足。在早期设计阶段，确定了系统弹性属性，并使用专家判断来评估其质量。在晚期设计阶段，属性源自透露的信息，例如详细的应急响应和安全性屏障数据。在两个阶段，动态贝叶斯网络（DBN）用于基于获得的信息来量化弹性。由于绿色氢技术是相对较新的，因此在对氢释放场景的绿色氢植物的弹性评估中证明了拟议框架的应用。所提出的框架可以用作早期设计改进的有效工具，并在氢植物或任何其他复杂工程系统的晚期设计阶段提高过程安全性。
电子工程哲学博士（PHD ECE）
电子工程学（ECE）的哲学博士（PHD）是一个研究学位，该学位强调了在某个水平上进行个人研究所必需的知识，技能和态度的发展，这将为工程的知识基础做出明显的贡献。此外，此程度开发了高级研究技能，为业务，学术机构和研究机构，行业，公共部门以及其他需要系统和关键的分析技能的环境做好准备。该高级计划的毕业生有望能够为学术界，工业和政府的现有和新兴的复杂工程和工程率问题提供创造性的解决方案。该高级计划的毕业生有望能够为学术界，工业和政府的现有和新兴的复杂工程和工程率问题提供创造性的解决方案。
B.E.Medical-Electronics.pdf
作为一个个人，以及在多元化团队中的成员或领导者，在多学科的环境中的成员或领导者10沟通有效地在与工程社区以及整个社会的复杂工程活动上有效地通信
CNS Lab Manual.pdf
解决方案的设计/开发：用于复杂工程问题和设计系统组件或过程的设计解决方案，这些解决方案或流程满足了指定需求，并考虑了公共卫生和安全以及文化，社会和环境考虑因素。
B.Tech。土木工程 B.Tech。机械工程
po10沟通：与工程社区以及整个社会进行有效的复杂工程活动进行沟通，例如能够理解和撰写有效的报告和设计文档，进行有效的演讲，并给出并收到明确的指示。