智能流體控制技術的案例
酸連軋智能化控制關鍵技術
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 智能駕駛中的底盤控制技術優化設計方案
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 智能駕駛中的底盤控制技術優化設計方案
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 『下載』微流體驅動與控制技術研究進展
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。
詳細資料請看附件
展開 
DARPA開展采用人工智能技術控制戰斗機進行編隊格斗模擬試驗
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
展開 聚焦精密流體控制技術
本次論壇由武漢東湖新技術開發區生產力促進中心與華商光電科技產業研究院(CINNO Research)聯合主辦，吸引了超過500位來自光電科技領域的專家學者、行業領袖與上下游產業鏈企業參與，共同探討行業未來的發展方向。
會議現場
作為光電產業鏈的價值提供者，蘇州希盟科技股份有限公司（Samon Tech）應邀參加了此次盛會。作為精密流體行業工藝領先的一體化公司，希盟科技長期致力于精密流體控制領域的技術研發和應用，為高端屏顯、光電、半導體、新能源等科技領域，提供精微、智能與場景化的流體點膠、貼合、噴墨、EHD等前沿技術的核心部件以及一體化的領先技術解決方案。
希盟作為展商參與此次會議
數據顯示，2017-2022年，中國新型顯示產業規模從2758億元增長至7087億元，年均復合增長率達20.8%。作為行業上游設備及智能裝備的提供者，希盟科技已經與全球高端屏顯、光電領域的頭部品牌企業及其國內外制造商保持了多年的技術合作。
希盟科技研發中心掌握精密流體核心技術，其研發的核心部件——高精密壓電噴射膠閥，線寬精度可達200~300um，膠量控制精度可達nl級，并在散點氣泡及穩定性有優于國內外同行的水準。不止于此，希盟科技在流體控制精度技術方向持續領跑，最新研發的流體技術還可以實現納米（nm）級成膜厚度，線寬精度可達1um級別，以應對未來更高精度要求的OLED、微顯示、Mems、半導體等領域中，新材料、新工藝以及日益創新的技術需求。
據了解，在高端顯示領域，希盟科技研發的專用設備：屏體段（eac)的高精度（10um級）換膜及貼合工藝，及模組段的涂膠、折彎等工藝設備，在OLED顯示器、微顯示等的生產制程中，已在行業中實現廣泛的進口替代，國內市場占有率居首。
展開 從模擬到智能控制：利用CFD和ICA技術優化水務污水處理效率
為了確保水資源的安全和可持續利用，對水務設施實施科學精準的計算、預測、優化與控制尤為重要。
在眾多提升水務處理效能的方法中，仿真技術的應用受到重視。其中，計算流體動力學（CFD）和智能控制算法（ICA），為水務處理提供了強大的工具。本文將聚焦于CFD和ICA兩大核心技術，探討積鼎科技在水務污水處理中的應用及其對未來水務處理的影響。
?CFD計算流體力學仿真
CFD技術是一種利用計算機模擬流體流動的數值分析方法。在水務處理領域，CFD技術通過模擬水的流體流態，為優化水處理工藝設計提供了強有力的支持。這種技術不僅可以詳細解析流體的行為，如速度、壓力和溫度分布，還能與多種機理模型 (如，高級氧化技術、群體平衡模型、活性污泥模型) 、人工智能技術和自動控制技術等，可對水務設施全要素進行科學精準的計算、預測、優化和控制。
例如，在污水處理系統中，CFD技術能夠深入模擬反應器內部的復雜流動過程，精確評估液體的流態與混合效果，為反應器的優化設計與精細化操作提供理論指導，從而提升處理效率和資源利用率。同時，CFD還能夠有效識別和解決水流中的死區、旁流等問題，優化流體分布，確保處理過程的高度均勻性與處理效果。
ICA智能控制算法技術
ICA技術是一種從復雜數據中提取有用信息的高級算法，特別擅長處理非線性和不確定性問題。在水務處理中，ICA技術被廣泛應用于水質監測和控制，通過分析大量的實時數據，識別水質變化的趨勢和污染物的來源。
ICA技術的優勢在于其能夠有效地處理多變量和非線性數據，這對于水務處理過程中的優化和控制至關重要。例如，通過ICA技術，可以實時調整處理過程中的關鍵參數，如化學藥劑的投加量和曝氣強度，從而實現精確控制和資源節約。
展開 設計師研發智能臺燈Rise，可實現遠程控制和遠程控制
近日，據外媒報道，英國設計師研發了一款智能臺燈Rise。其不僅是可移動的照明臺燈，它更是一盞無線和有線充電臺燈，頂部可無線充電，而底部可通過數據線充電。
據悉，用戶可以通過手機APP遠程控制臺燈，通過APP可以設置一個“日出模式”，讓燈慢慢照亮房間，模仿升起的太陽。此外，利用它的觸摸調光器，用戶也可以調節它的光線強度，無論是派對需要的柔和暗光，還是閱讀需要的亮光，抑或是床邊的氛圍燈，它都可以滿足用戶的要求。當然，它的另一大功能就是，充當電源給手機充電。而關于它的續航，一次充電則可以使用12個小時，可以滿足不同用戶的需求。
除此之外，Rise的人性化功能還體現在其他很多方面：比如自動開燈和超廣照明。在很多情況下，大多數用戶無法判斷是否應該開燈或者在自己能看見字的情況下會懶于開燈閱讀，從而導致視力下降。因此Rise特別配備了自動開燈功能，當紅外線偵測感應器偵測到用戶入座后會立即自動開燈，而且除了觸碰關燈，在開燈模式下，用戶離開30分鐘就會自動關燈。
總之有了它，用戶可以很方便地把它拿到任何你需要光線的地方，不管是客廳、廚房還是臥室，甚至在戶外也可以使用。
展開 計算流體力學 | 控制方程
內容結構指引
計算流體力學概述 | 流體力學的一些基本概念 | 流體力學的控制方程
粘性流動的控制方程（納維-斯托克斯方程） | 無粘流的控制方程（歐拉方程）
適合CFD的控制方程 | NS方程的無量綱化 | 簡化NS方程
主要名詞檢索
計算流體力學（CFD） | 離散化 | 連續介質假設 | 流動微團 | 控制體 | 流動模型 | 物質導數
當地導數 | 遷移導數 | 速度散度 | 拉格朗日描述 | 歐拉描述 | 控制方程 | 連續性方程 | 動量方程
能量方程 | 守恒型 | 非守恒型 | 納維-斯托克斯方程 | 歐拉方程 | 守恒型方程的向量形式
通向量 | 源項 | 解向量 | 無量綱量 | 特征量 | 無量綱化 | 定常流方程 | 不可壓流方程
邊界層方程 | 小擾動方程
計算流體力學概述
a. 定義
計算流體力學（CFD）是 通過數值方法求解流體力學控制方程，得到流場的離散定量描述，并以此預測流體運動規律的學科。
實際問題的流動控制方程復雜，解析解難以獲得，我們通常采用數值方法求解，值得一提的是，在計算機產生之前，數值方法已然產生。
離散化分為流場的離散化（網格生成）與方程的離散化（計算格式）
流體力學研究的三種方法
CFD與試驗相比各有千秋，CFD不能完全替代真實試驗
b. CFD常用方法
CFD常用方法
c.
展開 NeuroFluid: 流體仿真的人工智能新范式
“
近日，上海交通大學人工智能研究院楊小康教授、王韞博助理教授指導的AI+Science研究團隊的成果《NeuroFluid: Fluid Dynamics Grounding with Particle-Driven Neural Radiance Fields》被國際頂級機器學習會議ICML 2022收錄。論文所提出的“神經流體（NeuroFluid）”模型，利用基于神經隱式場的人工智能可微渲染技術，將流體物理仿真看作求解流體場景三維渲染問題的逆問題——從流體場景的一段多視角表觀圖像中，即可反推出流體內部的運動規律。這項成果為計算流體動力學、多粒子動力學系統研究開辟了一種人工智能新途徑。
論文鏈接:
arxiv.org/pdf/2203.01762.pdf
代碼地址:
github.com/syguan96/NeuroFluid
項目主頁:
syguan96.github.io/NeuroFluid/
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圖1. NeuroFluid從流體的視覺觀測中反演其物理動態
流體運動研究是重要的自然科學基礎研究領域，在航空航天、大氣、海洋、航運、能源、建筑、環境等眾多領域有著廣泛應用。在傳統研究方法中，求解流體運動（例如速度場）需要首先在理論上精確刻畫流體的動力學模型，并結合微分方程、數值分析對模型求解。
展開 智能執行器控制器
經緯恒潤混動系統電機控制單元適用于絕大多數的混合動力系統，它具有體積小，功率密度大，弱磁深度廣等優點，能夠在有限的安裝空間為汽車提供充足的扭矩和寬泛的調速區間。
? 技術實力
? 模態、流體、熱仿真與EMC三級聯合仿真，保障產品高可靠性，高穩定性，高效率
? 平臺化器件選型，降低系統成本
? 測試臺架，國際認證EMC，環境測試實驗室
? 高自動化生產線，產線測試流程
? 系統參數
? 產品優勢
? 高集成度
? 六相空間矢量解耦算法
? 轉矩脈動抑制技術
? 位置傳感器軟解碼
? 容錯控制算法
? 主動短路控制技術
? NVH提升技術
? 產品圖片
展開 
水冷系統的智能控制
水冷系統的智能控制拓撲和框架結構。
【新聞】AICFD — 智能熱流體仿真軟件，正式發布！
AICFD是由南京天洑軟件有限公司自主研發的一套通用的智能熱流體仿真軟件，它實現對流動及傳熱的快速智能仿真。其功能可分為模型導入、網格自動快速生成、快速仿真、結果可視化和后處理、智能加速五大部分，涵蓋了從幾何模型到仿真結果的完整仿真分析流程。通過現代化的圖形界面結合數值仿真和智能加速算法，AICFD向用戶提供了易用的智能熱流體仿真功能。AICFD作為一款通用的熱流體仿真軟件，幫助工業企業建立設計、仿真和優化相結合的一體化流程，較大程度地提高產品的開發效率。
功能特色
（1） 一鍵式仿真
市場上已有的商用仿真軟件絕大多數操作復雜、學習時間長，主要面向仿真人員，而對設計人員并不友好。AICFD提供了圖形化和一體化的仿真流程，用戶只需通過對必要參數的基本設置即可自動完成網格生成、計算、后處理等復雜的一體化仿真流程，對設計人員非常友好。
圖1 一鍵式仿真計算流程
（2）面向工業設計的流體仿真功能
AICFD提供了工業設計中常用的流體仿真功能，流動類型包括單相不可壓縮流動、單相可壓縮流動（支持亞音速、跨音速和超音速流動）、傳熱、多相流等，它支持多區域的流動和傳熱模擬，使得其可應用于復雜工業流動如葉輪機械和換熱器內的流動和傳熱仿真。AICFD提供多種穩健的數值格式和邊界條件以及常用的物理模型，它為能源動力、船舶海洋、航空航天和汽車等領域的設計人員提供了一個通用的熱流體仿真手段。
圖2 豐富的流體仿真功能
（3）快速智能仿真和實時仿真
目前商用仿真軟件的仿真時間較長，通常需要幾小時，幾天甚至幾周的時間。AICFD采用人工智能技術等方法加速仿真計算，可以實現秒級仿真，大大提高了仿真效率。對于特定模型的仿真，通過仿真技術和人工智能技術的深度結合實現實時仿真。
展開 智能駕駛域控制器SoC選型
出品 | 大疆車載
隨著智能駕駛行業的發展，智能駕駛功能日益復雜，領航高速輔助、領航城區輔助、跨層記憶泊車等功能逐漸落地。智能駕駛系統對傳感器、算力需求日益旺盛。
智能駕駛系統既需要大量的算力，也需要多種類型的計算資源，典型的智能駕駛系統處理流程如下。
它接收并處理原始傳感器信號，對車周環境進行實時的在線感知，其中包括對道路結構、車道線等靜態元素，以及車輛、行人等動態障礙物的檢測識別。經過多傳感器和時序信息融合，轉化為環境的統一表示，然后經過運動預測和決策規劃模塊生成本車的行駛軌跡，并轉換成車輛控制信號輸出到車輛執行器，從而完成自主駕駛的行為。
整個系統處理過程通常需要涉及以下幾種類型的計算資源：
深度學習類: 環境感知模塊是深度學習算力使用的大戶，包括常見的各類圖像、激光點云檢測算法，比如物體檢測、車道線檢測、紅綠燈識別等，都會涉及大量的典型神經網絡（NN）的運算。此類模塊通常使用高度定制化的NN加速器來實現。
視覺處理類：此類屬于計算密集型，但并非深度學習類的算法模塊，比如圖像信號處理（ISP）、圖像金字塔（Pyramid）、畸變矯正（Rectify）、局部特征提取、光流跟蹤、圖像編解碼（Codec）等運算。此類模塊通常使用硬化的專用視覺加速器來實現低時延。
通用計算類：雖然定制化的深度學習、視覺處理加速器可以滿足大部分常見的成熟的計算密集型運算，但仍然無法覆蓋全部需求。隨著前沿技術的快速發展和自研技術的深入，往往還會產生相當一部分自定義的運算模塊。此類模塊通常也是計算密集型的操作，無法使用CPU高效實現，因此還需要通用的計算密集型處理單元（比如DSP、GPU）來實現。
邏輯運算類：此類模塊包含大量的邏輯運算，不適合使用計算密集型的處理器實現，一般使用通用的CPU處理器來實現。
展開 流體沙漏控制的具體操作
針對如下問題
我給出了沙漏控制的一些基本知識，以及流體沙漏控制的具體操作，鏈接如下：
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http://www.yqgqt.org.cn/content/doc/283732
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