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Physics-Informed Deep Learning-Based Real-Time Structural Response Prediction Method
Ying Zhou,Shiqiao Meng,Yujie Lou,Qingzhao Kong,
《工程(英文)》 doi: 10.1016/j.eng.2023.08.011
关键词: Structural seismic response prediction Physics information informed Real-time prediction Earthquake engineering Data-driven machine learning
FlowDNN:一种用于快速精确流场预测的物理启发深度神经网络 Research Articles
陈东林1,高翔1,2,徐传福1,2,王思齐1,2,陈世钊1,方建滨1,王铮3
《信息与电子工程前沿(英文)》 2022年 第23卷 第2期 页码 207-219 doi: 10.1631/FITEE.2000435
基于内嵌物理信息深度学习模型的增材制造工艺参数及熔池尺寸预测 Article
赵明志, 韦辉亮, 茅仪铭, 张长东, 刘婷婷, 廖文和
《工程(英文)》 2023年 第23卷 第4期 页码 181-195 doi: 10.1016/j.eng.2022.09.015
熔池特征对激光粉末床熔融(PBF)的打印质量有显著影响,打印参数和熔池尺寸的定量预测对LPBF中复杂过程的智能控制至关重要。然而由于高度非线性,打印参数和熔池尺寸的双向预测一直极具挑战。为了解决此问题,本工作融合典型实验、机理模型和深度学习研究激光PBF过程中关键参数和熔池特性的正向和逆向预测。实验提供基础数据,机理模型显著增强数据集,多层感知器(MLP)深度学习模型则根据实验和机理模型构建的数据集预测熔池尺寸和工艺参数。结果表明可以实现熔池尺寸和工艺参数的双向预测,最高预测准确率接近99.9%,平均预测准确率超过90.0%。此外,MLP模型的预测准确率与数据集的特征密切相关,即数据集的可学习性对预测准确率有至关重要的影响。通过机理模型增强数据集后的最高预测精度为97.3%,而仅使用实验数据集时的最高预测精度只有68.3%。MLP模型的预测准确率在很大程度上取决于数据集的质量。研究结果表明使用MLP进行复杂相关性的双向预测对于激光PBF是可行的,本工作为选定智能增材制造的工艺条件和结果提供了一个新颖而实用的框架。
Where physics meets chemistry: Thin film deposition from reactive plasmas
Andrew Michelmore, Jason D. Whittle, James W. Bradley, Robert D. Short
《化学科学与工程前沿(英文)》 2016年 第10卷 第4期 页码 441-458 doi: 10.1007/s11705-016-1598-7
关键词: thin films plasma physics plasma chemistry functionalization polymer
王赤
《中国工程科学》 2008年 第10卷 第6期 页码 41-45
空间物理学是1957年人造卫星发射成功后迅速发展起来的一门交叉学科。近50年来,空间已成为人类生存的第四环境,其重要性日益突出。20世纪90年代初,空间物理学与空间应用的密切结合产生了专门研究和预报空间环境中灾害性过程及其变化规律,减轻或防止空间灾害并为人类活动服务的空间天气学。文章简要总结了国外及国内空间物理和空间天气探测的历程和发展趋势,并提出对我国未来空间物理和空间天气探测发展规划和探测路线图的几点建议。
阮静,胡丰
《中国工程科学》 2012年 第14卷 第5期 页码 57-61
泰州大桥中塔位于江中心,基础覆盖层高达200 m。通过多方面比选,基础采用58 m×44 m四角倒圆的矩形沉井,高76 m。为确保泰州大桥中塔沉井基础的安全和稳定,开展了1∶100的模型试验,获取了泰州大桥沉井极限承载力以及沉井埋深、土体含水量、侧壁摩阻力对极限承载力的影响。
Analysis and experiment of controllability of magnetorheological fluids based on micro-pipeline
Yongqing SU, Yikuan SONG, Jiguang YUE
《机械工程前沿(英文)》 2009年 第4卷 第3期 页码 339-344 doi: 10.1007/s11465-009-0048-3
关键词: Magneto-rheological fluids (MRF) micro-pipeline coupled model multi-physics simulation
用于重建物理和虚拟抓取的可重构数据手套 Article
刘航欣, 张泽宇, 焦子元, Zhenliang Zhang, Minchen Li, 蒋陈凡夫, 朱毅鑫, Song-Chun Zhu
《工程(英文)》 2024年 第32卷 第1期 页码 203-220 doi: 10.1016/j.eng.2023.01.009
In this work, we present a reconfigurable data glove design to capture different modes of human hand–object interactions, which are critical in training embodied artificial intelligence (AI) agents for fine manipulation tasks. To achieve various downstream tasks with distinct features, our reconfigurable data glove operates in three modes sharing a unified backbone design that reconstructs hand gestures in real time. In the tactile-sensing mode, the glove system aggregates manipulation force via customized force sensors made from a soft and thin piezoresistive material; this design minimizes interference during complex hand movements. The virtual reality (VR) mode enables real-time interaction in a physically plausible fashion: A caging-based approach is devised to determine stable grasps by detecting collision events. Leveraging a state-of-the-art finite element method, the simulation mode collects data on fine-grained four-dimensional manipulation events comprising hand and object motions in three-dimensional space and how the object's physical properties (e.g., stress and energy) change in accordance with manipulation over time. Notably, the glove system presented here is the first to use high-fidelity simulation to investigate the unobservable physical and causal factors behind manipulation actions. In a series of experiments, we characterize our data glove in terms of individual sensors and the overall system. More specifically, we evaluate the system's three modes by ① recording hand gestures and associated forces, ② improving manipulation fluency in VR, and ③ producing realistic simulation effects of various tool uses, respectively. Based on these three modes, our reconfigurable data glove collects and reconstructs fine-grained human grasp data in both physical and virtual environments, thereby opening up new avenues for the learning of manipulation skills for embodied AI agents.
关键词: Data glove Tactile sensing Virtual reality Physics-based simulation
电磁超材料:从新物理现象到新信息系统 Review Articles
Rui-yuan WU, Tie-jun CUI
《信息与电子工程前沿(英文)》 2020年 第21卷 第1期 页码 4-26 doi: 10.1631/FITEE.1900465
一种知识引导的基于中医学信息的药材推荐方法 Research Article
金哲,张引,苗嘉旭,杨易,庄越挺,潘云鹤
《信息与电子工程前沿(英文)》 2023年 第24卷 第10期 页码 1416-1429 doi: 10.1631/FITEE.2200662
关键词: 中医;药材推荐;知识图谱;图注意力网络
姜斌,和湘,黎湘,王宏强,郭桂蓉
《中国工程科学》 2007年 第9卷 第1期 页码 44-48
针对目前Weibull分布杂波仿真中没有考虑线性滤波器物理可实现性问题,首先深入研究了该杂波模 型的统计特性及其ZMNL仿真方法;在此基础上,引入最小相位特性与复倒谱技术,提出了一种物理可实现的滤 波器产生方法,同时详细阐述了物理可实现Weibull分布杂波随机序列产生的流程;最后,进行了仿真实验,仿 真结果证明了该方法的准确性和有效性。该方法产生的杂波可用于雷达信号模拟、雷达图像分析及雷达最优信 号处理器设计。
关键词: Weibull分布杂波 ZMNL 复倒谱 物理可实现线性滤波器 仿真
Towards an integrated modeling of the plasma-solid interface
Michael Bonitz, Alexey Filinov, Jan-Willem Abraham, Karsten Balzer, Hanno Kählert, Eckhard Pehlke, Franz X. Bronold, Matthias Pamperin, Markus Becker, Dettlef Loffhagen, Holger Fehske
《化学科学与工程前沿(英文)》 2019年 第13卷 第2期 页码 201-237 doi: 10.1007/s11705-019-1793-4
关键词: plasma physics surface science plasma-surface modeling DFT nonequilibrium Green functions
标题 作者 时间 类型 操作
Physics-Informed Deep Learning-Based Real-Time Structural Response Prediction Method
Ying Zhou,Shiqiao Meng,Yujie Lou,Qingzhao Kong,
期刊论文
Where physics meets chemistry: Thin film deposition from reactive plasmas
Andrew Michelmore, Jason D. Whittle, James W. Bradley, Robert D. Short
期刊论文
Analysis and experiment of controllability of magnetorheological fluids based on micro-pipeline
Yongqing SU, Yikuan SONG, Jiguang YUE
期刊论文