XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System设计框架
具有优化的增强集设计框架
摘要 在任何系统设计的早期阶段，彻底探索设计空间都极具挑战性，而且计算成本高昂。在处理飞机等复杂系统时，由于其设计空间的维度高，挑战会进一步加剧。基于集合的设计源自丰田产品开发系统，可以在早期设计阶段并行评估多种备选配置。同时，可以在后期阶段采用优化方法来微调设计变体的工程特性。本文介绍了增强型基于集合的设计和优化 (ADOPT) 框架，该框架引入了一种整合这两个领域的新方法。这允许彻底探索设计空间，同时确保所选设计的最优性。该框架采用独立于流程和与工具无关的方法开发，因此可以应用于各种系统的设计过程。为了展示实施和潜在优势，该框架已应用于通用飞机燃油系统的设计。本文讨论了案例研究的结果和框架本身，并确定和介绍了一些需要进一步发展的领域以及未来的工作。
论生成设计框架中的拓扑优化
该博士项目是大型 MuFox 项目的一部分，该项目汇集了加拿大航空领域的多个学术和工业合作伙伴。 MuFox 的目标是开发商用飞机机翼盒的多学科优化框架。正是在这样的背景下，该项目寻求开发方法和工具，将拓扑优化集成到翼盒和更具体地说加固面板的设计过程中。事实上，文献和业界的多次尝试已经证明，当前对加固面板使用的拓扑优化并不能实现任何显著的质量增益，并且在设计过程中使用拓扑优化仍然很费力。
论生成式设计框架中的拓扑优化
该博士项目是大型 MuFox 项目的一部分，该项目汇集了加拿大航空领域的多个学术和工业合作伙伴。MuFox 的目标是开发商用飞机翼盒的多学科优化框架。正是在这种背景下，该项目寻求开发方法和工具，将拓扑优化集成到翼盒和更具体的加强板的设计过程中。事实上，文献和工业中的多次尝试已经证明，当前在加强板上使用拓扑优化并不允许获得任何显着的质量增益，并且其在设计过程中的使用仍然很费力。
添加剂制造中的多物质零件设计框架
AUTHOURS: Xiling Yao Research Fellow Singapore Institute of Manufacturing Technology 71 Nanyang Drive, Singapore 638075 Email: yaox0006@e.ntu.edu.sg Seung Ki Moon* Assistant Professor Singapore Centre for 3D Printing School of Mechanical & Aerospace Engineering Nanyang Technological University 50 Nanyang Avenue, Singapore 639798 Phone: +65-6790-5599传真： +65-6792-4062电子邮件：skmoon@ntu.edu.sg guijun bi bi bi科学家新加坡制造技术研究所71 Nanyang Drive，新加坡638075，新加坡638075电子邮件：新加坡638075电子邮件：jwei@simtech.a-star.edu.sg（*通讯作者）确认：
量子计算机能像传统计算机一样学习吗？机器学习和量子电路的协同设计框架
尽管在各种应用中都追求量子霸权，但量子计算机在机器学习（例如神经网络模型）中的能力大多仍不为人所知，这主要是因为缺少一个有效设计适合量子电路实现的神经网络模型的环节。在本文中，我们提出了第一个协同设计框架，即 QuantumFlow，以修复缺失的环节。QuantumFlow 由一种新颖的量子友好型神经网络 (QF-Net) 设计、一种用于为 QF-Net 生成量子电路 (QF-Circ) 的自动工具 (QF-Map) 以及一个基于理论的执行引擎 (QF-FB) 组成，以有效支持在经典计算机上训练 QF-Net。我们发现，为了充分利用量子表示的优势，QF-Net 中的数据最好建模为随机变量而不是实数。此外，我们为 QF-Net 提出了一种量子感知的批量归一化方法，而不是使用经典的批量归一化（这是实现深度神经网络高精度的关键）。评估结果表明，QF-Net 在广泛使用的 MNIST 数据集中区分数字 3 和 6 的准确率可达 97.01%，比最先进的量子感知实现高出 14.55%。对二元分类应用程序进行了案例研究。在 IBM Quantum 处理器的“ibmq_essex”后端上运行，由 QuantumFlow 设计的神经网络可实现 82% 的准确率。据我们所知，QuantumFlow 是第一个共同设计机器学习模型及其量子电路的框架。
基于决策的设计中的伦理与策略...
摘要 工程设计决策对客户、环境和整个社会产生深远的影响，对设计师具有深远的伦理和战略意义。先前的基于决策的设计研究提出，决策应以最大化设计对设计师的预期效用为基础。本文从五个层面讨论了这些框架所面临的伦理和战略挑战：效用背后的公理、效用的定义、对多个利益相关者的考虑、建模范围以及由此产生的设计框架实施。基于这些问题，我们提出了解决方案，以在开发改进的、符合伦理的框架时考虑到每个问题。本文提出的挑战并不禁止谨慎使用基于决策的设计框架本身，而是指出了实践中必须解决的案例，同时为进一步研究开发符合伦理设计的基于决策的设计框架提供了依据。
AI驱动的无人驾驶汽车的多学科概念设计
本文基于人工智能驱动的分析模型，为无人机的多学科概念设计框架提供了一个多学科的概念设计框架。这种方法利用了驱动的分析模型，其中包括空气动力学，结构质量和雷达横截面预测，以将定量数据带到初始设计阶段，从而从各种优化的概念设计中选择了最合适的配置。由于设计优化周期，为以后的设计活动提供了更准确的翼，尾部和机身等关键组件的初始尺寸。同时，生成的结构可以通过设计迭代中的反馈循环实现更合适的设计点选择。因此，除了降低设计成本外，这种方法在整个设计过程中还具有很大的时间优势。
P——联邦航空管理局
Prabhu, PV, & Drury, CG (1992)。飞机检查信息环境设计框架。会议记录：联邦航空管理局第七次飞机维护和检查人为因素问题会议：科学、技术和管理：项目审查 (第 83-92 页)。华盛顿特区：联邦航空管理局/航空医学办公室。
P——联邦航空管理局
Prabhu, P. V., & Drury, C. G. (1992)。 飞机检查信息环境设计框架。会议记录：第七届联邦航空管理局飞机维护和检查人为因素问题会议：科学、技术和管理：项目审查（第 83-92 页）。华盛顿特区：联邦航空管理局/航空医学办公室。