智能流體控制技術
關注創建者：匿名 創建時間：2026-03-19
智能流體控制技術的視頻教程
流體力學遇見深度學習：揭示微觀流動背后的智能力量
直播背景： 近年來，隨著人工智能技術的迅猛發展，深度學習與物理建模的融合正在重塑傳統計算科學格局。特別是在流體力學與多孔介質滲流模擬領域，面對微觀結構復雜、參數不確定性高、傳統數值方法計算成本昂貴等問題，基于數據驅動或物理引導的深度學習方法展現出前所未有的潛力。
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基于深度學習的人工智能技術在工業設計領域的應用
基于深度學習的人工智能技術在工業設計領域的應用 適用人群：對人工智能和深度學習技術感興趣的設計研發人員，以及人工智能相關專業的在校學生。 基于深度學習的人工智能技術在工業設計領域的應用（免費）【已結束】 直播時間：2020-06-04 19:30 深度學習，英文名稱為Deep Learning，是近幾年人工智能領域的一類研究方向。
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智能流體控制技術的實例教程
5智能化控制技術發展趨勢
鋼鐵生產流程是涵蓋多工序、多控制層級的大型復雜工業流程，各制備工序裝備與自動化水平較高。同時，工序界面和工況復雜性限制了產品質量與生產效率的進一步提升，難以再從單獨工序或某個獨立系統取得突破。通過智能化關鍵技術實現多工序、系統級、全局的產品質量和生產過程優化，是鋼鐵行業發展的戰略方向之一，鋼鐵行業多工序協調優化控制系統見圖2。我們需要基于良好的工藝裝備和自動化水平，以信息深度感知、智慧優化決策、精準協調控制和自主學習提升形成全流程控制閉環，構建系統之系統級的鋼鐵工業CPS系統。突破工序界面和系統壁壘，形成工序和系統間的無縫銜接與良好互動，避免信息不對稱造成的復雜性和不確定性問題。以智能化、協同化、柔性化、集約化、精準化控制技術，實現鋼鐵工業橫向、縱向和端到端集成，在現有工藝裝備條件的基礎上提升鋼鐵行業的“軟實力”，以智能化推進綠色化，以綠色化帶動智能化。
聲明：本文由登峰科技發布；咨詢電氣自動化問題，請關注公眾號聯系我們。
登峰科技，專注AGC，ATC、AEC、APC、AFC等核心技術。擁有國際領先的自主知識產權金屬板帶軋制控制技術，技術團隊具備多年從事冶金行業的實踐經驗，致力于提升中國冷軋設備自動化水平。
展開 智能駕駛汽車的發展中往往需要充分考慮到關聯系統的執行能力是否能夠滿足其頂層控制的期望值，這就要求在整車級規控、執行階段中充分掌握主動權。比如在轉向控制中，通過取消方向盤與轉向輪之間的傳統機械連接，可以擺脫傳統轉向系統限制，通過數據總線傳輸信號，轉向電機協調其運動關系，并從轉向控制系統中獲取反饋命令。最終實現智能駕駛系統的主動轉向控制。這也是智能駕駛汽車實現路徑跟蹤與避障避險的關鍵技術。又如引入全新設計的車輛概念的機會，例如直接使用電動機作為車輪驅動的電動汽車和混合動力汽車，肯定比配備內燃機的經典汽車更大。再如，將傳統的整體縱向控制模塊整體上移至頂層自動駕駛控制單元中，通過頂層調諧可以很好的適配車輛縱向運動控制。
下面我們將就如上典型的兩種技術方案進行有效的說明。
智能駕駛中的線控轉向技術
迄今為止為汽車開發的所有標準轉向系統
都
基于方向盤和車輪之間的可靠機械耦合。因此，在車輛的所有操作條件下，駕駛員都具有與轉向輪的直接機械連接，使車輛能夠直接遵循其預期的駕駛路線。
近幾十年來，轉向制造商和車輛工業在轉向領域的持續發展主要與轉向助力或轉向角疊加有關。例如，液壓或機電動力轉向系統可為所有可能的駕駛狀態提供完美調整的轉向動力，但仍基于機械傳動機構。特別是在出現錯誤的情況下，即當動力系統切換到所謂的故障安全或故障降級音模式時，機械部件會執行駕駛員的轉向命令，將其傳輸到車輪的執行任務。即使在具有角度疊加（主動轉向）的轉向系統中，這一方面仍然很重要。但是在引入這項技術之前，需要更改最新的法定法規，并且成本/收益比必須朝著可接受和盈利的范圍發展。
展開 作者 | Aimee
出品 | 焉知
智能駕駛汽車的發展中往往需要充分考慮到關聯系統的執行能力是否能夠滿足其頂層控制的期望值，這就要求在整車級規控、執行階段中充分掌握主動權。
比如
在轉向控制中，通過取消方向盤與轉向輪之間的傳統機械連接，可以擺脫傳統轉向系統限制，通過數據總線傳輸信號，轉向電機協調其運動關系，并從轉向控制系統中獲取反饋命令。最終實現智能駕駛系統的主動轉向控制。這也是智能駕駛汽車實現路徑跟蹤與避障避險的關鍵技術。
又如
引入全新設計的車輛概念的機會，例如直接使用電動機作為車輪驅動的電動汽車和混合動力汽車，肯定比配備內燃機的經典汽車更大。
再如
，將傳統的整體縱向控制模塊整體上移至頂層自動駕駛控制單元中，通過頂層調諧可以很好的適配車輛縱向運動控制。
下面我們將就如上典型的兩種技術方案進行有效的說明。
智能駕駛中的線控轉向技術
迄今為止為汽車開發的所有標準轉向系統
都
基于方向盤和車輪之間的可靠機械耦合。因此，在車輛的所有操作條件下，駕駛員都具有與轉向輪的直接機械連接，使車輛能夠直接遵循其預期的駕駛路線。
近幾十年來，轉向制造商和車輛工業在轉向領域的持續發展主要與轉向助力或轉向角疊加有關。例如，液壓或機電動力轉向系統可為所有可能的駕駛狀態提供完美調整的轉向動力，但仍基于機械傳動機構。特別是在出現錯誤的情況下，即當動力系統切換到所謂的故障安全或故障降級音模式時，機械部件會執行駕駛員的轉向命令，將其傳輸到車輪的執行任務。即使在具有角度疊加（主動轉向）的轉向系統中，這一方面仍然很重要。但是在引入這項技術之前，需要更改最新的法定法規，并且成本/收益比必須朝著可接受和盈利的范圍發展。
展開 隨著微流體系統，尤其是生物芯片和縮微芯片實驗室（Lab-on-a-chip）技術的發展，微米乃至納米尺度構件中流體的驅動與控制技術越來越引起人們的注意。微流體系統是微電子機械系統（MEMS）的一個重要分支，是構成大多數微系統中感應元件和執行器件的主要組成部分，也是MEMS發展需要解決的關鍵技術之一。另一方面，微流體驅動與控制技術的發展也嚴重影響著微流體器件的進一步小型化和性能的改進，后者反過來也促進了微流體驅動與控制技術的發展。微流體驅動和控制技術的研究已逐漸成為MEMS研究的一個熱點。
微流體的驅動與控制和宏觀流體的驅動與控制有很大的不同，這主要是由于當尺度減小時，流體的流動特性發生了變化，這種流動特性的變化使得宏觀流體驅動與控制技術在微流體中的簡單移植往往不成功。微流體的驅動與控制技術更為復雜和多樣化，不僅可能出現不同于宏觀流動的規律，而且許多在宏觀流動中被忽略的因素，將成為主要的影響因素。這里，有必要首先對微流體驅動中的流體力學問題做個簡要的分析。
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展開 據英國《飛行國際》網站2021年3月23日刊文，2021年2月，美國國防高級研究計劃局（DARPA）在“空戰進化”（ACE）項目中模擬測試了人工智能控制戰斗機之間的2對1編隊空中格斗。
3月18日，DARPA表示，由約翰霍普金斯應用物理實驗室（Johns Hopkins Applied Physics Laboratory）執行的“混戰1號”（Scrimmage 1）模擬試驗進行了人工智能算法的測試，即兩架“藍色”友軍F-16戰斗機共同與一架“紅色”敵軍飛機作戰。
與2020年8月進行的“阿爾法空中格斗”（AlphaDogfight）模擬試驗不同的是，“阿爾法空中格斗”是近距一對一戰斗機格斗模擬，而此次試驗包括遠程導彈的交戰模擬。
DARPA的最終設想是“忠誠僚機”無人機能夠自主地進行格斗，而人類飛行員則可專注于“更高認知的作戰管理決策”。DARPA希望證明，采用人工智能技術控制的無人機在戰斗中是可信的。為了獲取這種“信任”數據，飛行員在愛荷華大學技術研究所操作性能實驗室的L-29教練機上進行了多次飛行。該教練機駕駛艙配備了傳感器，用來測量飛行員的生理反應，為研究人員提供飛行員是否信任人工智能的線索。
DARPA計劃在2021年下半年將其空中格斗的人工智能算法從模擬過渡到規模較小的實際戰斗機空戰演示當中。
本期責編：王妍
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在工業無損檢測（NDT）的宏大敘事中，視頻內窺鏡（Videoscope）不僅是物理視界的延伸，更是工業維護體系中的“神經末梢”，它突破了機械結構的物理壁壘，將檢測人員的視野精準投射至航空發動機的燃燒室、深埋地下的管道網絡以及精密鑄造件的微觀腔體中。
隨著Evident完成對Evident（原奧林巴斯科學事業部）檢測技術部門的收購，這一領域迎來了新的技術整合與飛躍，便攜式工業內窺鏡的進化史
在核電站安全系統中，實現反應堆快速停堆的關鍵執行機構為控制棒組件。當異常工況發生時，控制棒需迅速插入堆芯，以終止核裂變反應。因此，控制棒的落棒時間成為一項至關重要的技術參數。然而，從工程角度分析，該問題遠非簡單的自由落體運動。
一、為什么落棒時間很難算清？
控制棒在導向管中的下落過程，本質上是一個多因素耦合的動力學問題，難點主要集中在以下三個方面。
1. 接觸問題：非線性接觸
文章來源于VIgrade，作者VIgrade
01. 在第一臺樣車下線前，OEM如何標定主動氣動系統和扭矩矢量控制策略
標定主動氣動系統和扭矩矢量控制邏輯是高性能汽車研發中的關鍵步驟。但如果沒有物理樣車，在項目早期階段完善控制策略頗具挑戰性，而且如果帶著不成熟的設置進入賽道測試，可能會導致車輛不穩定、測試效率低下以及耗費高昂的反復調試成本。
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作為本年度北方地區最具影響力的機器人專業展會，本次展會將匯聚來自全球20多個國家和地區的400余家參展企業，展覽面積達
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一、AICFD簡介
智能熱流體仿真軟件AICFD由天洑自主研發，在業界率先引入人工智能技術，高效解決工業級流動、傳熱、多相流、噪聲及燃燒等復雜仿真問題，為工程師提供更高效、精準、易用的流體仿真解決方案。
二、版本更新簡介
AICFD 2026R1版本更新聚焦在智能建模、AI網格、幾何模塊、旋轉機械、多相流及后處理等方面。
1、智能建模：CAE
VK1128C是一個點陣式存儲映射的LCD驅動器，可支持最大128點（32SEG×4COM）的LCD屏，也支持2COM和3COM的LCD屏。單片機可通過3/4個通信腳配置顯示參數和發送顯示數據，也可通過指令進入省電模式。
特點
? 工作電壓 2.4-5.2V
? 內置256 kHz RC振蕩器（
