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连续辊弯成型是异形截面钢的主要生产方式，具有生产率高、表面质量好、尺寸精度高、材料利用率高、经济效益好等优点。但异形截面各式各样且形状复杂，由于其成型的复杂性，就会导致其成品质量较差 ，则在成品搭建前就需要在仿真模拟中多次试错，才能尽最大可能地避免产生废品。因此，系统探究异形截面板材连续辊弯成形的多场耦合机制及其数值仿真方法，揭示非稳态成形过程中材料流变与能量耗散的动态关联规律，对于构建工艺能效提升与材料损耗控制的理论范式，具有重要的科学价值与工程应用潜力。

基于ANSYS、CATIA等仿真建模软件的，对电机驱动的方程式赛车的传动系统的“力学性能”、“轻量化”等方面需求的创新仿真优化设计

本作品致力于推动实时生成可编辑网格动画在XR应用中的发展，旨在解决当前技术面临的重大挑战，特别是在高效控制生成的可编辑网格方面。随着XR技术的迅猛发展，对精确、快速生成复杂模型的需求日益增长，然而，现有方法在生成速度、效果以及复杂细节的模拟上仍显不足，且往往需要用户进行手动调整，难以实现多个目标模型同时生成，严重制约了用户体验和创作效率。 我们提出了一种创新的基于目标采样特征的粒子通用控制方案。该方案引入空间自适应控制算法，通过动态调整控制力的大小，成功消除对参数的依赖，在同一场景中能够灵活控制多种类型的模型。同时，我们创新性地引入了边界修正技术，以显著提高生成目标形状的精度，并有效减少粒子溅落现象。此外，距离自适应的粒子碎裂机制进一步优化了粒子聚集问题，确保最终形状得以完美呈现。 该方法在控制复杂结构和同时生成多个目标方面表现出色，显著优于现有技术。它在稀疏模型采样条件下大幅提升了对复杂结构和目标的控制精度，始终保持高稳定性与效率。最终成功创建了一套流畅的可编辑网格，并开发了将算法无缝集成到VR和AR动画应用中的解决方案，为XR领域的创作带来了全新的可能，开启了更广阔的应用前景。

针对无人机和人工智能教育目前广阔的市场前景和巨大的人才缺口矛盾，开发了一款覆盖全年龄段的人工智能与低空经济可视化教学系统SIGMA-EDU（Simulation and Indictment Generic System for Multi-Agent EDU Version）。该系统融合多项前沿技术：基于大规模集群分布式仿真框架构建核心平台，运用数字孪生建模技术实现高精度场景还原，结合数字孪生实时更新与同步机制确保数据准确性，并通过智能辅助决策系统提供专业指导。这些技术的综合应用为无人机集群操作提供了高度逼真的可视化仿真训练环境和多层级的教育培训平台，能够根据不同用户需求提供精准化、定制化和智能化的教学服务。通过寓教于乐的手段覆盖全龄段的入门和学习需求。SIGMA-EDU其核心仿真技术优势和直观的可视化呈现形式，不仅能满足不同领域的多元化需求，更能有效降低技术应用门槛，为无人机相关人才的培养、技术的推广和应用提供有力支撑。这一创新性的可视化教学系统，在提升行业安全性的同时，也为无人机技术的市场落地提供了可靠的技术保障和人才储备支持。

本作品以新型椭圆活塞氢燃料转子机为研究对象，分析了新型氢转子机的异常燃烧现象和可控燃烧优化方向。通过一维模拟的方法结合泄露模型提高了模型的准确性和计算速度。在此基础上建立了三维参数化转子机模型，通过改变进气策略和燃料喷射方式优化了异常燃烧现象，又进一步调整点火参数，优化了发动机的燃烧性能。

本系统突破性融合多模态感知与仿生驱动技术，搭载双高精度机械臂及三维视觉定位模组，通过深度学习算法实现食物质地分级与口腔动态追踪，结合算法优化路径规划完成智能喂食。创新柔性抓夹与模块化设计支持个性化扩展，为老龄群体提供兼具科技温度与人性尊严的智慧进食解决方案，推动康养产业智能化转型。