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用于移动信息物理系统舰队反应式舰队维护支援规划的多智能体系统
摘要：提高移动信息物理系统车队的可用性和可靠性以及在车队层面面临意外事件时调整维护计划决策的能力是制造商和运营商面临的主要问题。在本研究中，作者提出了一种用于移动信息物理系统车队维护计划的反应式多智能体系统模型。为此，使用了 ANEMONA 多智能体设计方法。在该方法中，对智能体进行建模，然后描述它们的组织和交互视图。在静态和动态环境中进行数值实验。在静态环境中，将提出的多智能体系统与数学规划模型进行比较，以验证前者在满足车队可用性和可靠性预期方面的有效性。在动态环境中，模拟扰动用于说明所提出的多智能体系统的反应性。最后，提出了一种应用于法国庞巴迪运输公司列车维护的铁路运输应用。为此，所提出的多智能体系统集成在目前正在开发的名为“MainFleet”的决策支持系统的模型层中。
评估网络物理系统以平衡维护更换政策并优化飞机资产的长期平均成本
摘要：许多飞机资产都受预防性（计划内）和纠正性（非计划内）更换政策的约束，以确保足够的可靠性和可用性。问题在于，特别是对于大量存在的资产，预防性更换任务通常涉及从飞机上移除整个资产群体，而不管之前是否有任何资产在纠正性基础上被替换过。为了避免与过早移除资产相关的成本，本研究评估了使用网络物理系统方法管理已识别的飞机资产。这种方法建立在已在航空维护环境中实施和部署的工业架构之上。本研究概述了基于网络物理的资产识别如何促进平衡维护更换政策，以优化单位时间的长期平均成本。提出了一个数学模型，并使用工业数据验证了建议的方法。
迈向下一代信息物理...
摘要：建筑行业继续寻求创新方法，以安全、及时且经济高效地交付建筑项目。人们已经做出了许多努力来实现施工过程的自动化，但在有效降低该行业长期面临的风险方面取得了微不足道的成功。虽然工业 4.0 有望提高项目效率、减少浪费和提高生产力，但向这一目标的过渡将取决于许多新兴技术的成功采用，例如虚拟设计建模技术、传感技术、数据分析、存储和通信技术、人机交互技术和机器人技术。为了加速创新，数字孪生和信息物理系统将成为利用这些技术推进自动化和实时控制的必需品。虽然数字孪生代表了计划和建成设施的数字副本，但信息物理系统涉及通过传感器和执行器将物理系统与其数字副本集成。尽管有证据表明信息物理系统和数字孪生在减少非致命伤害、加强安全管理、改善进度监控和加强设施性能监控和控制方面是有效的，但它们在建筑行业的应用仍处于起步阶段。本文阐明了信息物理系统和数字孪生在其他行业领域提供的机会，并提倡在建筑行业增加部署它们。本文将新兴技术与物理建筑或已建设施的信息物理集成描述为下一代数字孪生和信息物理系统。介绍了下一代信息物理系统和数字孪生在提高劳动力生产率、健康和安全、建筑系统生命周期管理和劳动力能力方面的潜在场景。
特别部分：增强工业网络物理系统的安全性和保障
主题：计算，通信，控制和传感技术的快速发展导致工业网络物理系统的出现。随着工业网络物理系统在日常生活中继续证明其能力，确保他们的安全和保障已上升到关注的最前沿。工业网络物理系统对网络威胁的固有敏感性强调了解决潜在风险（例如网络攻击和隐私漏洞）的关键。此外，随着这些系统的规模和复杂性的扩展，故障的出现对功能安全构成了明显的威胁。因此，需要精心解决与工业网络物理系统面临的安全和安全挑战的需求是无可辩驳的。机器学习理论和技术已获得了巨大的好评和成功。应用这些机器学习方法来解决工业网络物理系统中的安全和保障问题，这是很大的希望。
控制工程在智能和互联车辆开发中的关键作用
近年来，数字双胞胎（DTS）的概念在智能车辆和运输领域中广受欢迎。该概念于2011年首次提出，以表明从物理世界到数字世界的动态映射。具体来说，一个DT应具有以下三个特征：（1）具有与物理系统相同的动力学； （2）通过实时数据收集与物理系统保持共识； （3）提供可用于控制其物理双胞胎的信息。简而言之，工程中的DT应该是一个虚拟系统，该系统不断与物理系统保持共识，并为决策和运动控制提供了有用的信息（Botín-Sanabria等，2022）。尤其是研究人员认为，DTS在故障诊断和估计领域具有前途的前途（Classens等，2021）。
迈向以人为中心的智能制造 - （Jong Hyuk）公园的
包括HCP [10]，网络物理人类系统（CPHS）[38]，人类在循环网络物理系统（HILCPS）[21]以及社交网络物理系统（SCPS）或网络物理社会系统（CPS）[39]。•表1总结了与HCPS相关的典型概念和定义。•尽管创造了各种缩写词，但所有这些定义都共享
分布式信息物理系统的设计空间探索：最新进展、挑战和方向
摘要 — 工业信息物理系统 (CPS) 是复杂的异构分布式计算系统，通常集成和互连大量子系统，包含大量硬件和软件组件。这些分布式信息物理系统 (dCPS) 的生产商在设计下一代机器方面面临着严峻的挑战，需要在 (早期) 设计决策中获得适当的支持，以避免出现代价高昂且耗时的疏忽。这需要针对 dCPS 的高效且可扩展的系统级设计空间探索 (DSE) 方法。在本立场文件中，我们回顾了 DSE 的当前发展水平，并认为针对 dCPS 的高效且可扩展的 DSE 技术或多或少是不存在的，并且构成了一个很大程度上未知的研究领域。此外，我们确定了需要解决的几个研究挑战，并讨论了针对 dCPS 的此类 DSE 技术的可能方向。索引词——分布式信息物理系统、设计空间探索、工作负载建模、性能建模、模型推理、工作负载动态
数字系统中聚合的设计框架...
该方法首先分析物理系统复杂性，以确定与管理复杂性相关的关键需求。然后引入合适的需求分类，以帮助将需求转化为 DT 系统应满足的需求。还引入了分层聚合作为管理复杂性的主要架构方法。分层聚合允许关注点分离、计算负载分配、增量开发和模块化软件设计。设计框架分为六个步骤：1）需求和约束分析，2）物理系统分解，3）服务分配，4）性能和质量考虑，5）实施考虑以及6）验证和确认。