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使用...检查四旋翼飞行器逆向模拟问题
研究了四旋翼机动飞行。提出的信赖域狗腿（DL）技术减轻了牛顿法在求解过程中用于系统状态数值微分的弱点。所提出的技术强调了逆模拟问题的全局收敛解。通过计算使四旋翼飞行器能够遵循指定轨迹（包括爬升悬停和巡航悬停机动）所需的控制输入来评估该算法。使用为四旋翼飞行器开发的线性最优控制通过直接模拟生成轨迹。四旋翼飞行器的旋翼是基于叶片元素理论（BET）、线性空气动力学和旋翼盘上非均匀流入开发的非线性模型。结果表明，从逆模拟获得的控制输入与通过直接模拟估计的控制输入具有良好的一致性。结果还证实，规定轨迹与直接模拟生成的轨迹之间的最大差异小于 0.02%，因此，信赖域狗腿优化的逆模拟的潜在应用显而易见。
建筑行业电子逆向拍卖面临的挑战：综述
摘要：通过电子反向拍卖进行建筑采购创新是研究人员和从业人员讨论的一个有争议的话题。本文结合建筑行业的具体特点，整合并批判性地讨论了有关采用和使用电子反向拍卖的当前知识。我们采用系统文献综述来选择 Scopus 和 Web of Science 数据库中索引的论文。研究结果表明，研究主要涉及五个主要领域，即电子反向拍卖 (eRA) 是否适用于建筑招标、相关驱动因素和障碍、道德考虑、节约潜力和投标行为以及投标分配。因此，作者提出了三个方向，未来的研究应侧重于电子反向拍卖的相互作用以及对建筑项目结果的长期影响。
人工智能在电力变换器控制中的逆向应用
摘要 —本文提出了一种用于电力电子转换器系统控制的新型应用方法，即人工智能的逆向应用 (IAAI)。与传统方法相比，IAAI 仅依赖于数据驱动过程，无需优化过程或大量推导，因此该方法可以以简单的方式给出所需的控制系数/参考。需要注意的是，IAAI 方法使用人工智能为电力转换器控制提供可行的系数/参考，而不是构建新的控制器。在说明 IAAI 概念之后，讨论了一种传统的人工神经网络 (ANN) 应用方法，即基于优化的设计。然后，研究了双源转换器微电网案例，通过基于优化的方法选择最佳下垂系数。之后，将提出的 IAAI 方法应用于相同的微电网案例，以快速找到良好的下垂系数。此外，IAAI 方法应用于模块化多电平转换器 (MMC) 案例，扩展了不平衡电网故障下的 MMC 操作区域。在MMC案例中，模拟和实验在线测试均验证了IAAI的可操作性、可行性和实用性。
回顾逆向物流实践及其对供应链可持续性的影响
近年来，在可持续性、法规遵从性和经济效率的推动下，逆向物流已成为供应链管理中的关键。本评论探讨了逆向物流实践，即通过退货管理、再制造、翻新和回收等活动将货物从目的地运回供应链以重新获得价值或进行适当处置。有效的逆向物流可以通过从退货产品中回收价值、减少浪费和优化资源利用来节省大量成本，从而提高运营效率并减轻环境影响。本评论强调了环境效益，说明了这些实践如何帮助公司减少碳足迹、降低原材料需求并将垃圾从垃圾填埋场转移。现实世界的例子突出了成功的实施和积极的环境成果。从经济角度来看，逆向物流使公司能够从退货产品中提取大量价值，降低生产成本并满足消费者对可持续产品的需求。从社会角度来看，逆向物流促进了回收、翻新和再制造领域的就业创造，促进了经济增长和社区发展。尽管存在物流复杂性和设置成本等挑战，但该报告提供了通过战略规划、技术集成和与第三方物流供应商合作克服这些障碍的见解。报告强调了技术（包括物联网设备、大数据分析和区块链）的作用，因为它们有潜力简化运营、改善跟踪和透明度并增强决策能力。通过采用综合方法，企业可以实现显著的环境、经济和社会效益，为更广泛的可持续发展目标做出贡献，并建立具有弹性、面向未来的供应链。
用于材料逆向设计的生成深度学习
除了利用机器学习对材料性质进行正向推断之外，生成式深度学习技术在材料科学中的应用还可以实现材料的逆向设计，即以相反的方式评估成分-加工-（微）结构-性质关系。在本综述中，我们重点关注（微）结构-性质映射，即晶体结构-内在性质和微结构-外在性质，并全面总结如何进行生成式深度学习。详细讨论了晶体结构和微结构的潜在空间构建、生成学习方法和性质约束三个关键要素。并概述了现有方法在计算资源消耗、数据兼容性和生成产量方面面临的挑战。
具有简便制造参数的逆向设计超表面
摘要 光学超表面是平面纳米结构器件，具有工业吸引力，部分原因是它们利用高通量微电子制造技术来实现。因此，开发能够平衡高效波前响应实现和器件可制造性的设计范例至关重要。我们引入了一种基于梯度的自由曲面超表面设计框架，其中纳米级元素明确限制为基本形状、几乎均匀的特征尺寸和极低的纵横比。尽管超表面几何特征看似均匀，但这些器件能够利用非局部近场光耦合实现超越传统设计方法的高效和极端波前散射。利用这种方法，我们设计了简单的高数值孔径器件，例如能够实现衍射极限聚焦的光束偏转器和大面积超透镜。我们预计这些概念可以促进超表面的设计和集成到单片光学系统中。
用于光学超材料逆向设计的物理机器学习
关键词：逆向设计、光学超材料、物理信息学习、深度学习 光学超表面由密集排列的单元组成，这些单元通过各种光限制和散射过程来操纵光。由于其独特的优势，例如高性能、小尺寸和易于与半导体器件集成，超表面在显示器、成像、传感和光学计算等领域引起了越来越多的关注。尽管在制造和特性方面取得了进展，但对于复杂的光学超材料系统来说，对合适的光学响应进行可行的设计预测仍然具有挑战性。随着设计复杂性的增加，获得最佳设计所需的计算成本呈指数增长。此外，由于逆问题通常是不适定的，因此设计预测具有挑战性。近年来，深度学习 (DL) 方法在逆向设计领域显示出巨大的前景。受此启发以及 DL 产生快速推理的能力，我们引入了一个物理信息 DL 框架来加快超表面逆向设计的计算。添加基于物理的约束可以提高 DL 模型的通用性，同时减少数据负担。我们的方法引入了一种串联深度学习架构和基于物理的学习，通过选择科学一致、设计预测误差低、光学响应重建准确的设计来缓解非唯一性问题。为了证明这一概念，我们专注于代表性等离子体装置的逆向设计，该装置由沉积在金属基板顶部的介电膜上的金属光栅组成。该装置的光学响应由几何尺寸和材料特性决定。训练和测试数据是通过严格耦合波分析 (RCWA) 获得的，而基于物理的约束则是通过求解简化均质模型的电磁 (EM) 波方程得出的。我们考虑对单个波长事件或可见光范围内波长光谱的光学响应进行设计预测。以可见光谱的光学响应作为输入，我们的模型对于逆向设计预测的收敛准确率高达 97%。该模型还能够以高达 96% 的准确度预测设计，对于单一波长的光的光学响应作为输入，光学响应重建准确度可达 99%。
家庭使用双耳节拍脑刺激的逆向效应
双耳节拍脑刺激是一种支持家庭认知任务的流行策略。然而，这种家庭脑刺激可能对认知过程没有影响，任何智力提高可能只是安慰剂效应。因此，如果不相信它，它可能不会带来任何好处。在这里，我们在家中对 1000 人进行了测试，让他们进行两部分的流体智力测试。一些人在听双耳节拍的情况下参加了第二部分，而另一些人则在沉默或听其他声音的情况下参加了第二部分。双耳节拍组被分成三个小组。第一个小组被告知他们将听一些改善大脑工作的声音，第二个小组被告知中性声音，第三个小组被告知一些性质不明的声音。我们发现，听双耳节拍并不是中性的，因为无论在什么情况下，它都会显著降低分数。沉默或其他声音没有影响。因此，家庭双耳节拍脑刺激带来的效果与假设相反：它不但不能支持认知活动的有效性，反而可能会削弱它们。
错觉、妄想和你的逆向贝叶斯大脑
摘要 视网膜图像不足以确定“外面”是什么，因为许多不同的现实世界几何形状都可以产生任何给定的视网膜图像。因此，视觉系统必须根据感官数据和先验知识（无论是天生的还是通过与环境的交互学习的）推断出最有可能的外部原因。我们将描述我们和其他人用来探索皮质间反馈在视觉系统中的作用的“分层贝叶斯推理”的一般框架，我们将进一步论证这种“观察”方法使我们的视觉系统容易以各种不同的方式出现感知错误。在这个故意挑衅和有偏见的观点中，我们认为神经调节剂多巴胺可能是执行贝叶斯推理的神经回路与精神分裂症患者的感知特质之间的关键联系。© 2021 S. Karger AG，巴塞尔
逆向供应链分析背景下的产品寿命终止问题
摘要 越来越多的产品现在进入使用寿命终止阶段 (EOL)。进入 EOL 阶段的机电一体化产品和飞机的总质量很大。解决 EOL 问题的各个方面对农村和城市管理者来说都是一项挑战。由于处理飞机 EOL 产生的材料和有毒废物的总体业务、保密文化和飞机的复杂性等因素，应用逆向供应链和相关处理方法来解决这一问题并不容易。但是，用于设计机电一体化行业逆向物流和绿色供应链的实践和解决方案可以适用于航空航天业务环境。可持续发展的重要性日益增加，这意味着将社会和环境问题纳入供应链对于生产者和废物、城市和农村管理者来说至关重要。本文讨论了飞机 EOL 中的各种问题以及这些问题对原始制造商的供应链和拆解商的逆向链的影响。本文的目的是提供一个概念框架，用于分析逆向物流和其他相关方面背景下的 EOL 问题的不同方面。介绍了 EOL 问题的不同操作与绿色供应链要素之间的关系。环境和社会影响影响农村（飞机存储和处置）和城市地区（拆解、备件存储、材料和有毒废物回收）。对于提出的概念框架，本研究讨论了在考虑对供应链的影响的同时应用这些实践的挑战和机遇。在绿色逆向供应链的背景下，要评估应用有效规划和开发 EOL 实践的效果，必须设计一个绩效衡量框架。我们的研究结果包括对飞机 EOL 处理更好实践的建议。我们可以得出结论，飞机 EOL 处理的概念框架与其他产品的概念框架截然不同！关键词：飞机 EOL 问题、逆向物流、航空航天业务环境和绩效衡量。