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海冰对船舶结构影响的预测建模
通过应用所选方法测试和验证建模框架的功能。对模拟弹塑性和脆性材料裂纹扩展的新方法的进展进行了全面的文献综述，得出了三种方法，迄今为止，这三种方法已引起数值计算界的极大兴趣。这些方法是：Trefftz 方法、无单元伽辽金方法 (EFGM) 和扩展有限元方法 (X-FEM)。选择了实施和验证后两种方法的商用结构分析软件程序：LS-DYNA。开发了用于生成 LS-DYNA 输入数据格式的模型定义和场景条件的预处理器。它生成经典有限元方法 (FEM)、EFGM 和 X_FEM 所需的数据输入。该预处理器还促进了涵盖设计空间或研究领域的批量执行过程。EFGM 对模型网格定义的要求超出了可用硬件和软件许可证数量的限制；求解器对一个案例的估计运行时间超过 58,000 分钟。因此，仅测试了 X-FEM 并将其与 Baseline FEM 进行了比较。所得结果显示了使用 X-FEM 的优势，可通过该方法定义的丰富元素获得更好的裂纹扩展分辨率；而 Baseline FEM 仅限于沿预定义元素边界建模裂纹扩展。研究结果只能用于比较标准 FEM 和 X-FEM 方法。这两种方法的相对比较表明，前者对于不需要高精度的冲击裂纹扩展路径的研究和分析已经足够；对于需要准确预测裂纹扩展的情况，建议使用 X-FEM 方法。作为此预测建模框架开发的未来步骤，建议使用可靠的实验数据进行彻底验证。
俄亥俄州人工智能 (AI) 解决方案的应用
以下常见问题 (FAQ) 列表由俄亥俄州行政服务部制定，旨在为俄亥俄州行政政策 IT-17“俄亥俄州解决方案中人工智能的使用”中概述的要求提供更多背景信息。1.传统 AI 和生成 AI 有什么区别？传统 AI 系统通常是为特定用例或任务而设计的，并且通常使用限定在定义范围内的数据进行训练。传统 AI 的一些示例包括聊天机器人、欺诈检测工具、语言翻译和交互式语音助手。另一方面，生成 AI 使用大量数据来响应用户提示生成文本、音频和/或视觉内容。它利用人类生成的内容并用于更具创造性的目的。由于技术和数据源的性质，输出不准确或有偏差的风险更高。为了最大限度地降低此类风险，有必要在实施过程中纳入人工反馈并持续监控输出。2.俄亥俄州行政政策 IT-17“俄亥俄州解决方案中人工智能的使用”是否仅适用于生成式人工智能？俄亥俄州行政政策 IT-17 适用于传统和生成式人工智能用例。对于传统人工智能，除人工智能委员会批准用例外，所有政策要求均适用。机构无需为传统人工智能寻求人工智能委员会的批准。对于生成式人工智能，所有政策要求均适用，包括为用例寻求人工智能委员会批准的要求。有关传统人工智能和生成式人工智能之间差异的更多信息，请参阅人工智能比较标准文档。3.我可以将生成式人工智能用于工作目的吗？将生成式人工智能用于工作目的必须得到机构主管或指定人员的批准，并且必须符合人工智能委员会规定的任何要求。如果使用生成式人工智能来创建可交付成果，则必须向授权机构披露其使用性质。此外，只有被视为公共记录的数据才能输入该工具。在使用生成式人工智能工具之前，必须检查其输出的准确性。4.如果我的机构正在考虑实施生成式人工智能，我需要采取哪些步骤？根据俄亥俄州行政政策 IT-17 的定义，必须定义用例并将其提供给机构高管进行审查和批准。