QiYun

Note

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Reliability：指产品在规定的条件下和规定的时间内，无差错地完成规定任务的概率。

针对产品，依靠数字孪生/CAX技术，使用概率开展研究：

  • 实物：实际生产出来的产品，必须了解实验对象（机械/电子/生化…产品），对不同类型产品有哪些故障失效形式
    • 失效概率曲线…
  • 设备：实验/测量设备，学会如何开展测试实验（Modal Testing）
  • 仿真：建模仿真技术，学会软件操作+脚本编写，懂原理更好 (CAX)
  • 数学：概率论<贝叶斯>，机器学习/深度学习，可靠性分析基础理论/方法
  • 可靠性分析论文(前沿理论) + 可靠性分析项目(实践操作)

权衡：

  • 可靠性 ↔ 成本: 可靠性分析增加研发成本，但会降低维修成本。从企业的角度来看，可靠性的目标就是节省成本，在研发阶段多投入，节省运维费用。（总之就是节流）

可靠性专业生态圈：

  • 制造业企业
  • 学术圈
  • 生产性服务业(提供可靠性咨询服务)
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  • Accuracy 重建的模型精度不好，影响因素：
    • 数据集质量：照片拍摄质量(设备)、相机位姿估计精度(COLMAP)
      • 照片质量问题：混叠、模糊、滚动快门 (RS) 效应、HDR/LDR、运动模糊、低光照
      • 相机位姿误差：SFM位姿估计时的误差
    • NeuS方法的问题：体渲染公式的过度简化、表面几何与颜色的偏差、缺少几何约束(深度or法向量)
    • 网格提取方法(Marching Cube)：分辨率太低
  • Efficiency 训练/渲染的速度太慢，影响因素：
    • MLP计算次数多 —> MIMO MLP、NGP-RT、
    • MLP层数多计算慢—> InstantNGP
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多物理场耦合(Multiphysics Coupling)是指在有限元分析中同时考虑多个物理现象之间的相互作用和影响。这些物理现象可以包括结构力学、热传导、流体力学、电磁学等。通过多物理场耦合，可以更准确地模拟和分析复杂系统的行为，捕捉不同物理场之间的相互作用，从而提高仿真结果的精度和可靠性。

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轻松搞定SPC，超棒的统计过程控制 PPT，非常全 !

浅谈SPC（统计过程控制）的应用与实施步骤

正交实验设计

正交试验设计的基本原理和分析方法

正交表$L_n\left(m^k\right)$

  • k为指标因素个数(输入个数)
  • m为水平数（每个因素的采样/取值个数）
  • n为试验次数，$n=k(m-1)+1$

对于三因素（A/B/C）3水平的试验设计，对应于A有A1、A2、A3，3个平面，对应于B、C也各有3个平面，共9个平面。这9个平面上的试验点都应当一样多，即对每个因子的每个水平都要同等看待。具体来说，每个平面上都有3行、3列，要求在每行、每列上的点一样多。
如图1所示的设计， 试验点用⊙表示。我们看到，在9个平面中每个平面上都恰好有3个点，而每个平面的每行每列都有1个点，而且只有1个点，总共9个点。这样的试验方案，试验点的分布很均匀，试验次数也不多。

640 (327×303)

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qiyun71/Template-of-project

Project directory：

  • config：case.yaml
  • data：case data dir
  • dataset：case data preprocess
  • network：NN code
  • outputs：save dir of ckpt and config and logs
  • system：train/test/val…. code
  • utils: tools code
  • run.py
  • README.md

Case directory：

  • 0Model
  • 1DataGeneration
  • 2Experiment
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