XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System设计变量
地热闪光发电厂的建模和分析
在这项研究中，开发了地热闪光发电厂中热力学状态计算的模型。为了验证该模型，Hellisheiði发电厂被建模，包括其高压和低压的电力生产和用于地区供暖的热交换器站。然后将模型的数据与工厂的测量数据进行比较。该模型是在Python中使用CoolProp进行热能计算的。使用SchemDraw以视觉显示模型的结果以生成植物的流程图。产生了能量，自我和经济学分析，在Sankey和Grassman di-Agrams中进行了能量和充电分析，而ExergoSonomic分析仅针对主要组成部分进行。井的输入是从TFT测量中获得的。植物本身的测量来自SCADA系统，但工厂的设计变量基于设计文件。模型与测量数据的比较主要在误差范围内。错误主要是由于基于不频繁的TFT测量值的良好输入值引起的。基于能量分析，将植物效率计算为32％，其驱动效率计算为46％。
考虑热性能的无人机外旋转永久磁铁同步电动机的重量最小化
本文详细介绍了为无人机设计的11 kW巡航电机的重量减轻过程，遵循三阶段的方法。该研究靶向现有的6相，28杆/24个插槽电动机，其主要目标是减少重量，同时最大程度地减少性能降解。堆栈长度和电动机直径被选为关键变量。彻底分析了运动几何形状对重量，电磁特性和热特性的影响。此外，转子轭厚度和永久磁铁厚度被认为是最终确定电动机配置的进一步设计变量。堆叠长度为40毫米，电动机直径为166毫米，转子轭厚度为3.4毫米，持久性磁铁厚度为2.8 mm，然后进行实验验证。 关键字：无人机（无人机），外转子PMSM，重量最小化，温度，堆叠长度，电动机外径堆叠长度为40毫米，电动机直径为166毫米，转子轭厚度为3.4毫米，持久性磁铁厚度为2.8 mm，然后进行实验验证。关键字：无人机（无人机），外转子PMSM，重量最小化，温度，堆叠长度，电动机外径
![arXiv:2308.09691v1 [stat.ML] 2023 年 8 月 18 日](/simg/g:\will\search\icon\source\d\d8f20fab612b7d2ade343c615666dc1c91262f27.webp)
arXiv:2308.09691v1 [stat.ML] 2023 年 8 月 18 日
先进制造 (AM) 因其在核材料上的潜在应用而引起了核界的极大兴趣。一个挑战是通过在运行时控制制造过程来获得所需的材料特性。基于深度强化学习 (DRL) 的智能 AM 依赖于自动化过程级控制机制来生成最佳设计变量和自适应系统设置，以改善最终产品特性。爱达荷国家实验室 (INL) 最近在 MOOSE 框架内开发了一种用于直接能量沉积的高保真热机械模型。这项工作的目标是为这种基于 MOOSE 的 AM 模型开发一个准确且快速运行的降阶模型 (ROM)，该模型可用于基于 DRL 的过程控制和优化方法。由于基于算子学习 (OL) 的方法能够学习一组微分方程，在本研究中，这些方程是通过改变激光高斯点热源中的工艺变量而产生的，因此将采用这些方法。我们将使用傅里叶神经算子开发基于 OL 的 ROM，并对其性能与传统的基于深度神经网络的 ROM 进行基准比较。
人工智能的工程应用
为了降低工程设计中的计算成本，昂贵的高保真仿真模型通常用数学模型来近似，这些数学模型被称为元模型。典型的元建模方法假设昂贵的仿真模型是黑盒函数。在本文中，为了提高元模型的准确性并降低构建元模型的成本，利用有关工程设计问题的知识来帮助开发一种新的元模型，称为因果人工神经网络（causal-ANN）。利用设计问题固有的因果关系将 ANN 分解为子网络，并利用中间变量的值来训练这些子网络。通过涉及设计问题的知识，因果 ANN 的准确性高于假设黑盒函数的传统元建模方法。此外，可以利用因果 ANN 的结构和贝叶斯网络理论从因果 ANN 中识别出有吸引力的子空间。本文还讨论了因果图保真度和设计变量相关性的影响。工程案例研究表明，只需少量昂贵的模拟即可准确构建因果 ANN，并且可以直接从因果 ANN 中识别出有吸引力的设计子空间。
包装的床热储能
高温热能储藏越来越重要，它是集中太阳能发电厂的关键组成部分。包装的床储藏代表经济上可行的大规模存储解决方案。目前的工作涉及填充的床热储能的分析和优化。评估了准动态边界条件对存储热力学性能的影响。存储的级别成本是创新的，用于热量存储设计。提出了一种设计包装床热储能的完整方法。这样做，对工业规模填充床进行了全面的多客观优化。结果表明，准动态边界条件导致降低约5％的存储热效率。相反，研究的设计变量对TES LCO的优化的影响仅受准动力边界条件的影响略有影响。纵横比在0.75到0.9之间将最大化存储热效率，而低初步效率在0.47左右会最大程度地减少存储的水平成本。这项工作证明了在优化热能stor年龄时应考虑准动态边界条件。存储的级别成本也可以被视为填充床热能存储的更可靠的性能指标，因为它较少依赖于可变边界条件。
CMOS模拟信号的性能参数优化
设计理想的模拟电路由于非常大的集成而变得困难。互补的金属氧化物半导体（CMOS）模拟整合电路（IC）可以使用进化方法来找出每个设备的尺寸。使用高级纳米晶体管晶体管技术（180 nm）设计了CMOS操作性转导放大器（CMOS OTA）和CMOS电流传送带第二代（CMOS CCII）。CMOS OTA和CMOS CCII都具有较高的性能，例如广泛的频率，电压增益，发动速率和相位边缘，以在信号处理中包括非常广泛的应用，例如活动过滤器和振荡器。优化方法是一种迭代过程，它使用优化算法来更改设计变量，直到确定最佳解决方案为止。在这项研究中，采用了不同种类的算法遗传算法（GA），粒子群优化（PSO）和杜鹃搜索（CS）来增强和增强性能参数。减少开发常规操作放大器的安装时间所需的时间。一些研究降低了在各种频率下使用的功率的值。其他人以极高的频率运行，但其功耗大于以较低频率运行的功耗。
在有限菌株下非局部弹性性的拓扑优化
这项研究致力于制定有限菌株非局部弹性拓扑拓扑优化。在原始问题中，我们采用标准的超弹性本构定律和voce硬化定律来描述弹性塑性响应，而后者通过微态正则化增强了弹性响应，以解决有限元方法或基于网格的方法的网格依赖性问题。对于优化问题，目标函数通过将其编写为多个子功能的总结来适应多个目标。采用连续的伴随方法来制定伴随问题；因此，相应的管理方程式以连续的方式编写，例如原始问题。因此，这些方程与使用的离散方法无关，并且可以将其实施到各种模拟方法中。此外，将派生的灵敏度取代为反应 - 扩散方程，以实现设计变量的更新。提供了单材料（Ersatz和真正的材料）和两种物质（矩阵和包含材料）拓扑优化，以证明配方的希望和性能。尤其是，我们讨论应将材料参数的值赋予ersatz材料的哪些值，材料非线性如何影响优化结果以及优化趋势如何通过给出目标函数权重的不同值来改变。
多热源电子设备冷却散热器设计及拓扑优化
为了提高散热器的性能，许多研究论文集中于散热器几何形状的设计和优化，这是改善传热的决定性因素。提高散热器（或热交换器）性能的基本方法是优化耦合的流体流动和热传递。考虑三个优化级别：尺寸优化、形状优化和拓扑优化（TO）。对于散热器尺寸优化，通道或翅片直径是需要调整或定义的变量。对于预定义的形状，尺寸优化是最简单的方法，因为它需要较少的设计变量。但是，它不允许获得具有更复杂形状的最佳几何形状。散热器形状优化涉及优化散热器通道或翅片的形状，可以是圆形、矩形、不规则形状等。该方法比尺寸优化方法更灵活，因为其解空间包含了尺寸优化的解空间，尽管程序更复杂。散热器的拓扑优化 (TO) 没有所需的预定义几何形状。可以在设计域中创建各种空隙大小和形状，以生成不同的 TO 几何形状。解空间TO包括尺寸优化和形状优化的解空间。因此它是自由度最大的优化，但同时也是复杂度最大的优化。
优化弹性风能、太阳能和储能混合发电厂的物理设计和布局
随着风能和太阳能技术的进步和成本的下降，这些能源生产的电力份额将会增加。随着市场渗透率的提高，这些能源除了提供能源外，还需要提供电网服务，例如配电能力。减少波动性、向电网提供更高质量的电力以及解决当地电网稳定性问题的一种方法是将风能和太阳能发电厂共置。除了在正常运行条件下可靠运行外，在可再生能源发电渗透率高的情况下，重要的是这些混合电厂能够承受生产中断并在长期资源减少、极端天气事件或其他中断的情况下继续供电。在本文中，我们提出了一种优化风能-太阳能-电池混合动力发电厂的方法，直至组件级别，该发电厂能够抵御生产中断并持续产生一些最低所需的电力。我们介绍了用于模拟混合动力发电厂的模型和假设，以及用于优化发电厂的设计变量参数化和具体方法。我们通过比较针对不同目标、发电中断时间、最低功率要求和购电协议进行优化的电厂来证明我们方法的性能。虽然电厂设计对模型参数和各种其他假设很敏感，但我们的结果展示了在不同场景中出现的一些最佳设计，以及在设计混合风能-太阳能-储能电厂时应该期待什么。
使用 AGILE 协作 MDO 框架增强优化能力并应用于机翼和发动机舱设计
本文介绍了欧盟资助的研究项目 AGILE（2015 – 2018）中针对整体飞机设计的多学科设计和优化 (MDO) 领域的研究活动中所进行的方法研究。在 AGILE 项目中，来自欧洲、加拿大和俄罗斯的 19 个工业、研究和学术合作伙伴组成的团队正在共同开发下一代 MDO 环境，旨在大幅降低飞机开发成本和上市时间，从而生产出更便宜、更环保的飞机。本文介绍了 AGILE 项目结构，并描述了第一年取得的成果，这些成果催生了参考分布式 MDO 系统。然后，重点介绍了第二年研究的各种新型优化技术，所有这些技术都旨在简化复杂工作流程的优化，这些工作流程的特点是学科相互依赖性高，设计变量多，涉及多层次流程和多合作伙伴协作工程项目。本文针对传统飞机引入并验证了三种优化策略。首先，在机翼设计问题上使用基于纳什博弈和遗传算法的多目标技术。然后对发动机舱设计进行深入研究，使用基于代理的优化器来解决单目标问题。最后采用稳健方法来研究参数不确定性对发动机舱设计过程的影响。这些新功能