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使用基于近场动力学的计算方法模拟裂纹扩展的疲劳退化策略
摘要 本文的目的是开发新的计算工具来研究结构材料中的疲劳裂纹扩展。特别是，我们比较了不同退化策略的性能，以采用基于近场动力学的计算方法研究疲劳裂纹扩展现象。提出了三种疲劳退化定律。其中两个是原创的。首先使用圆柱模型来比较这三种疲劳定律的计算性能，并研究它们对离散化参数变化的稳健性。然后在近场动力学框架中实施疲劳退化策略以进行疲劳裂纹扩展分析。圆柱模型和近场动力学模拟都表明，提出的第三种退化定律在高精度、高稳定性和低计算成本的结合方面是独一无二的。
针对癌症治疗的抗体-药物偶联物优化计算方法
摘要：癌症已成为全球发病和死亡的主要原因之一。当前癌症治疗的一个关键缺点是缺乏靶向选择性，因为这些药物应该只对癌细胞产生作用，而不会干扰健康细胞。此外，它们的作用机制应该足够快，以避免癌细胞侵入邻近的健康组织。使用传统化疗药物和其他传统疗法，如手术和放疗，会导致脱靶相互作用并产生严重的副作用。在这方面，最近开发的靶向选择性抗体-药物偶联物 (ADC) 比传统疗法更有效，这可能是因为它们的模块化结构同时结合了许多化学特性。具体而言，ADC 由三个不同的单元组成：针对肿瘤相关抗原开发的高度选择性单克隆抗体 (Mab)、有效载荷 (细胞毒性剂) 和接头。后者应在循环中保持稳定，同时允许细胞毒性剂在靶细胞中释放。这些药物的模块化特性提供了一个平台，可以独立地操纵和提高这些分子的选择性和毒性。这反过来又导致了第二代和第三代 ADC 的产生，它们在选择性或毒性或两者方面都比以前的 ADC 更有效。开发具有更高功效的 ADC 需要在原子水平上了解分子的结构和动力学。因此，我们回顾了所有最新的计算方法，用于获得这些系统的结构、能量和动力学的全原子描述。具体而言，这包括同源性建模、分子对接和细化、原子和粗粒度分子动力学模拟、主成分和互相关分析。对 ADC 的构效关系的完整表征对于抗体-药物偶联物的研究和开发至关重要。
市场的自组织：计算方法的一个例子
·无形的手'工作？一群个人的代理人如何才能导致秩序而不是混乱？也相反：当这样的个人会引起混乱而不是秩序时，作为分散的经济是由本地互动的理性代理人组成的，\\'ho都在不断寻求有利的机会，在复杂的适应性系统理论的框架中，可以很好地研究这种经济（请参阅Anderson等人。[1988]）。a'col11plex Systelll'是一个由大量以各种方式相互作用的代理组成的Systenl。如果这些代理因交互过程中的事件而改变其动作，则这样的系统是“自适应”。作为当地相互作用的Systenls的经济形式分析的一些例子是Follmer [1974]，Durlauf [1990]，Bak et A1。[1993]，Blume [1993]和Ellison [1993]，他们经常使用图理论，统计力学或相互作用粒子系统的理论。
人工智能在土木/建筑/建筑工程教育中的应用 Mohammed E. Haque 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 Vikram Karandikar 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 摘要 对于某些科学和工程教育领域来说，超越传统的院系课程界限变得越来越重要。人工智能 (AI) 就是这样一个领域；它的应用非常广泛且跨学科。应特别鼓励研究生学习当代计算技术的各种应用，包括人工神经网络 (ANN)、遗传算法 (GA) 等。土木/建筑/建筑工程对神经启发计算技术的应用兴趣日益浓厚。这种兴趣的动机是某些信息处理特性与人脑相似。软计算 (SC) 是一种新兴的计算方法，它与人类思维在确定性和精确性的环境中推理和学习的非凡能力相似。本文重点介绍了人工智能在土木/建筑/建筑工程尤其是 SC 领域的各种应用。作为毕业项目的一个例子，本文展示了一个基于 ANN 和 GA 的知识模型，其中研究了客户对大型多层公寓住宅方案的舒适性和安全性问题的偏好。建筑/工程是一门应用科学，可以从现有结构及其成功和失败中吸取许多教训，并将它们结合起来以找出更好的结构的新技术。这意味着设计师应该能够从每个以前的设计中得出一些定性值，特别是用户对建筑安全性和舒适度质量的认可，以确保设计成功。建筑师/设计工程师经常面临软数据的挑战，这些数据本质上是语言定性的，需要解释并融入他们的设计决策过程。他们应该非常了解客户的愿望和要求，尤其是客户在具体设计问题上的偏好。因此，后期
人工智能在土木/建筑/建筑工程教育中的应用 Mohammed E. Haque 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 Vikram Karandikar 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 摘要 对于某些科学和工程教育领域来说，超越传统的院系课程界限变得越来越重要。人工智能 (AI) 就是这样一个领域；它的应用非常广泛且跨学科。应特别鼓励研究生学习当代计算技术的各种应用，包括人工神经网络 (ANN)、遗传算法 (GA) 等。土木/建筑/建筑工程对神经启发计算技术的应用兴趣日益浓厚。这种兴趣的动机是某些信息处理特性与人脑相似。软计算 (SC) 是一种新兴的计算方法，它与人类思维在确定性和精确性的环境中推理和学习的非凡能力相似。本文重点介绍了人工智能在土木/建筑/建筑工程尤其是 SC 领域的各种应用。作为毕业项目的一个例子，本文展示了一个基于 ANN 和 GA 的知识模型，其中研究了客户对大型多层公寓住宅方案的舒适性和安全性问题的偏好。建筑/工程是一门应用科学，可以从现有结构及其成功和失败中吸取许多教训，并将它们结合起来以找出更好的结构的新技术。这意味着设计师应该能够从每个以前的设计中得出一些定性值，特别是用户对建筑安全性和舒适度质量的认可，以确保设计成功。建筑师/设计工程师经常面临软数据的挑战，这些数据本质上是语言定性的，需要解释并融入他们的设计决策过程。他们应该非常了解客户的愿望和要求，尤其是客户在具体设计问题上的偏好。因此，后期