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World File Search System线程
采用数字线程的工程设计
数字线程是一种数据驱动的架构，它将整个产品生命周期中生成的信息链接在一起。尽管数字线程作为一种数字通信框架越来越受到关注，它简化了设计、制造和运营流程，以便更有效地设计、构建和维护工程产品，但仍然缺乏一个原则性的数学公式来描述数字线程如何用于关键的设计决策。本文的贡献是从不确定条件下数据驱动的设计和决策问题的背景下提出这样的公式。这个公式解释了设计过程是高度迭代的，并不是所有信息都可以一次获得的事实。输出设计决策不仅取决于要收集哪些数据，还取决于实验和传感器仪器收集这些数据所涉及的成本和收益。数学公式通过结构纤维转向复合材料组件的示例设计来说明。在这个例子中，该方法强调了小规模实验与制造和部署的不同顺序如何导致不同的设计和不同的相关成本。
Millimar-线程检查公司
• 基本单元中可安装 4 个输入模块 提供以下模块： – 4 个电感式探头输入（兼容 Mahr、Tesa、Marposs 或 Federal 探头） – 2 个增量式探头输入 – 1 个气动测量设备输入 – 4 个直流电压信号输入 • RS232 接口 • 模拟输出 • 6 个数字输入用于启动测量、主测量/零点设置、发送数据 • 12 个数字输出，最多可容纳 4 种特性：接受 - 拒绝 - 返工分类、集体接受/拒绝、测量时间、10 个等级、BCD 接口、合格 - 超出警告限值 - 超出公差
通过生命网的综合线程
CRISPR-CAS基因编辑工具使我们进入了一个会改变世界的合成生物学时代。对这些工具在生物学和医学方面的突破的兴奋是合理的，因为他们担心其在开放环境中的应用如何出错。我们不知道基因组过程（包括调节性和表观遗传过程），进化变化，生态系统相互作用以及其他高阶过程将如何影响编辑生物体在自然界中的特征，健身和影响。然而，预期杂种，不断变化的环境中编辑的特征或生物的传播，变化和影响尤为重要，因为“基因驱动器越来越高”。”为了预见“合成线程”将如何影响地球上的生命网络，科学家必须在许多层面的生物组织中进行复杂的系统相互作用。目前，我们缺乏针对现场科学和科学家的计划，基础设施和资金来跟踪新的合成器官，无论有无基因驱动器，它们都会在开放环境中移动。
| 增材制造的数字线程 |
AM 设计、功能集成...... 掌握必须深度集成的数字线程 工艺：质量、过程控制、成本/生产力、后制造和表面光洁度 主粉末：化学、回收、生产力、成本 增强/智能功能：复杂系统的系统分析将推动我们的设计 多材料工艺将实现复杂功能 电子和电气元件集成日趋成熟
数字线程 - Razorleaf 公司
那么什么是数字孪生？它如何与数字线程相适应？好问题。但是，回答这个问题需要另一个定义。在 Razorleaf，数字孪生是物理实例的多面数字模型。实例是从数字产品定义或数字流程配方中创建的独特结果。假设您的制造工厂需要四个小时来制造您的产品，您将在 40 小时的一周内创建 10 个物理实例。7 月 15 日制造的序列号 33621 是您产品的一个物理实例。正如您所想象的，SN 33621 将与两年后制造的 SN 79128 非常相似（但略有不同）。如果您可以将 SN 33621 的数字孪生与 SN 79128 的数字孪生进行比较，您就可以准确地说出它们之间的区别 - 而且您肯定会参考该产品的数字线程来进行比较。
遵循社会导航中的人线程
本文提出了一个社会导航的社会动态适应模型（SDA），该模型涉及机器人在以人为中心的环境中导航的能力，同时保持安全的距离并遵守这种规范。关键挑战是处理人类的传统，从机器人的角度和复杂来计算，它们可以部分观察到。提出的SDA模型使用了两个阶段的增强学习框架 - 工作：第一阶段涉及学习编码人类轨迹，第二阶段侵入了机器人的国家行动历史中的社会动态。这种方法已在栖息地3.0平台上进行了测试，在查找和关注Humans方面取得了最新的性能。此工作的扩展版本可在以下网址获得：https：//arxiv.org/abs/2404.11327。
DIAGnostic 数字线程 - DSI 国际
业界正准备寻求资金来源，将 CBM 插入 ATE 或 ATS 解决方案，就像 PHM 插入车载健康管理应用时的情况一样，这两种特定应用都无法充分考虑任何“测试”（车载 BIT 或由 ATE 执行）作为独立活动执行时的整体测试覆盖率。由于许多复杂设计被集成到（并在产品生命周期内反复更新）相互依赖的集成系统设计中，功能和故障传播的流程在这些子系统设计中和周围移动。当车辆运行模式根据 BIT 检索的时间改变传感器数据的确定性时，在设计车载 PHM（诊断推理）系统时考虑这些变量的任务变得艰巨，因为需要考虑到可变的（车载）BIT 测试覆盖率。随着运行模式和环境条件按预期或意外发展，诊断确定性始终与（BIT）测试结果的确定性相互依赖。全面定义测试覆盖范围的限制和约束（贯穿整个设计层次），还将揭示对机载 BIT 测试覆盖范围确定性的任何“干扰”，从而影响测试结果的准确性。PHM 和/或任何 CBM 应用都是跨学科、相互依存且不断发展的活动。Elite Diagnostics Engineering 工具的正确使用需要设计
数字孪生和数字线程的必要性
液压；刹车、襟翼、扰流板、方向舵、副翼、起落架泵 重量传感器 - 起落架 涡轮机；转速 (N1/N2)、进气口 - 涡轮压力、温度、燃油燃烧 电压表；驾驶舱、主总线、客舱、辅助电源、货物、发动机、APU 发电机仪表（发动机、APU） 电力负荷（安培/小时）；驾驶舱、客舱、货物 火灾传感器；客舱、货物、发动机、燃油、刹车、电子设备舱 二氧化碳；客舱、货物 磁罗盘 GPS（卫星 / 地面） 无线电罗盘 (NDB) 多普勒雷达；天气、闪电、下沉气流（微下击暴流）
基于数字线程的设计流程的不确定性决策
数字线程是一种数据驱动的架构，它将产品生命周期各个阶段的信息链接在一起。尽管它在制造、维护/运营和设计相关任务中的应用越来越广泛，但仍然缺乏一种分析数字线程在不确定情况下的决策问题的原则性公式。本文的贡献是提出一种使用贝叶斯统计和决策理论的公式。首先，我们讨论不确定性如何在产品生命周期中传播，以及数字线程如何根据我们做出的决策和收集的数据发展。使用这些机制，我们探索了多代产品或迭代的设计，并提供了一种解决底层多阶段决策问题的算法。我们在一个示例结构设计问题上说明了我们的方法，其中我们的方法可以量化和优化不同类型和顺序的决策，包括实验、制造和传感器放置/选择，以最大限度地降低总累计成本。