Promptの説明

1. 全体レイアウトと視覚的表現 基本レイアウト：「左：現実、右：仮想」の並列構造を採用。 左側（物理世界）：インテリジェントコンポーネント、多分野連成実験チャンバー、データ収集システムで構成される物理検証プラットフォームを示す。 右側（デジタル世界）：データストリーム、アルゴリズムモデル、デジタルツインで構成されるインテリジェント評価システムを表示する。 中央：左右を顕著な双方向データフロー矢印で接続し、「仮想現実インタラクションと閉ループフィードバック」というコアコンセプトを具現化する。 2. 左側の「物理実験プラットフォーム」を描画する際のキーポイント インテリジェントコンポーネント： ビームまたはパイプセグメントの簡略化された断面図を描画する。 光ファイバーのメッシュ（細い黄色の曲線で表現）とマイクロ電極アレイ（小さな赤い点で表現）を内部に埋め込み、センサー配置の詳細を示す部分拡大図を含める。 コンポーネントの表面または内部に、局所的に照らされた領域を使用して、「損傷」または「自己修復アクティブゾーン」を示す。 多分野連成環境チャンバー： 立方体または円柱の簡略化された図を使用して、環境チャンバーを表す。 チャンバーの外側に、荷重条件を示すアイコンのグループを使用する：ジャッキアイコン（拘束圧）、水滴と波のアイコン（交互湿度）、噴霧器アイコン（塩化塩素噴霧）。 インテリジェントコンポーネントをチャンバー内に配置し、圧力矢印、水ミスト粒子などを周囲に描画して、環境感を高める。 データ収集システム： コンポーネントから伸びるセンサーケーブルをデータ収集ボックスに接続する。 収集ボックスの画面の上に、並んだ小さな波形を使用して、「ひずみ」、「温度」、「インピーダンス」、「電位」などのマルチチャネル信号が同期して収集されていることを示す。 3. 右側の「デジタル評価システム」を描画する際のキーポイント データ融合とインテリジェント診断レイヤー： データセンター（クラウドまたはサーバークラスター）アイコンを描画して、元のデータベースを表す。 データセンターから描画されたデータストリームは、「特徴抽出と融合」ギアボックスを通過し、機械学習診断モデル（CNN/LSTMとラベル付け）を表す脳またはニューラルネットワーク構造アイコンに入力される。 モデル出力端で、ダッシュボードや棒グラフなどの損傷状態パネルを表示して、「マイクロクラック密度：低/中/高」および「腐食活性指数」を定量的に表示する。 デジタルツインと寿命予測レイヤー： コアは、左側のインテリジェントコンポーネントに完全に一致する3次元ワイヤーフレームモデル、つまりデジタルツインを描画することである。 このモデルでは、応力クラウド図と損傷分布（青から赤へのグラデーションなど）を動的に強調表示し、左側の物理コンポーネントの状態と同期させる。 ツインの下に、「時間変化材料モデル」モジュール（研究内容3のモデルとしてラベル付け可能）を接続し、キー入力として示す。 出力端は、寿命予測結果を示す：時間とともに減衰するパフォーマンス曲線、および曲線上の「現在の状態」と「予測される故障点」をマークし、「残りの寿命確率分布」の棒グラフを表示する。 意思決定とフィードバックループ： 予測結果は「意思決定支援」端末インターフェースに出力され、「推奨される検査」や「予防メンテナンス」などの実行可能な提案を表示する。 最後に、意思決定端から中央領域を横切り、左側の「材料設計」または「実験パラメータ」を指す、重要な破線矢印を描画する。