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数据驱动的金属添加剂制造过程中温度演变的预测
aabstr abtract Act ..在这项研究中，开发了一种数据驱动的深度学习模型，以快速准确预测温度演化和金属添加剂制造过程的熔融池尺寸。该研究的重点是通过直接能量沉积制造的M4高速钢材料粉末的批量实验。在非优化过程参数下，许多沉积层（以上30）通过由覆层材料对热史的高灵敏度引起的样品深度产生了巨大的微观结构变化。在先前的研究中通过实验测量验证的批量样本的2D有限元分析（FEA）能够实现定义在不同过程设置下温度场进化的数值数据。训练了馈送前向神经网络（FFNN）方法，以重现由FEA产生的温度场。因此，训练有素的FFNN用于预测初始数据集中未包含的新过程参数集的温度字段历史记录。除了输入能量，节点坐标和时间外，还认为五个相关的层数，激光位置以及从激光到采样点的距离可提高预测准确性。结果表明，FFNN可以很好地预测温度演化，在12秒内精度为99％。
对钢结构 WAAM 的回顾——制造……
图 3：适用于 WAAM 构造的典型路径规划方法：a）均匀切片法与 5 轴打印相结合[16]；b）均匀切片（不连续轨迹）与自适应切片法（连续轨迹）[64]；c）针对更厚、更复杂几何形状的模块化路径规划[58]（这些图片的转载许可已获得
马来西亚制造业对工业 4.0 的准备情况......
助理教授 Choong Yuen Onn 博士 日期：2022 年 6 月 16 日 联合导师 商务与公共管理系 东姑阿都拉曼大学商务与金融学院
“使东部印度成为制造枢纽”
[B] (12:30-2:00 pm) Panel 1: Leaders from Government, Industry and Innovation Clusters Chair : Mr. SS Mohanty , Formerly Director Technical.SAIL and Former President,IIM 12.30-12.40 pm Ms. Atashi Saha, Dy General Manager,The Indian Institute of Metals Role : MC to announce the Panel 1 discussion topic and invite the Panel Chairman, Moderator and the Panellists on virtual dais 12.40-12.50 pm，英国高级制造研究中心Stuart Dawson先生角色：演讲者1/Panellist，他将描述建立行业学术创新集群的成功，以使Sheffield（英国）及其周围地区的经济发展为增值产品。12.50-1.00pm Mahendran V Reddy先生，新加坡国家添加剂制造创新集群，角色：演讲者2/Panellist，他将描述添加剂制造创新集群在促进较短的领导者驱动产品中的高端产品生产中的作用。1.000-1.10 pm，塔塔汽车公司（Tata Motors） 1.000-1.10 pm girish wagh先生>>角色：演讲者3/Panellist，他将描述塔塔汽车公司（Tata Motors）的当前存在和生态系统，以及印度东部地区的其他关键塔塔集团公司。他将在汽车领域内共享与先进材料有关（例如高级钢，电动电动电池）和一些关键促使人吸引该地区制造公司的新兴机会。1.30-2.00 pm面板1：讨论1.10-1.20 pm Raju Rai先生，副总裁兼运营主管，L＆T 角色：演讲者4/Panellist，他将谈论先进的制造技术，这些技术正在推动全球经济及其在工程和基础设施行业中的作用。1.20 - 1.30 pm Harsh H Rajani先生，帝国北极星角色：演讲者5/Panellist/Panellist，他将谈论一个具有成本效益和土地有效的关键金属生产群集（这将使High End Systems有益于High -Endors and Bunder offerrous以及非有效性领域），以驱动高端系统，以培训高级系统，以探讨机会并获得更多机会。
体现脱碳：关键矿产、采矿和制造业巨头如何向清洁能源转型 190123.docx
在 Andrew Forrest 博士的领导下，FMG 制定了全国领先的脱碳路线图，目标是到 2030 年实现净零运营排放，并制定了世界领先的完整价值链目标，即到 2040 年实现净零排放（范围 1-3）。FMG 已承诺将其税后利润的 10% 通过 Fortescue Future Industries (FFI) 为可再生能源增长提供资金，另外 10% 则用于其他商品的增长机会。Fortescue 的资本配置与公司业绩挂钩，每年为可再生能源提供约 6.2 亿美元的稳定财务基础。到 2030 年，FMG 计划投资 62 亿美元用于引领澳大利亚的脱碳。35
多尺度混合制造：体积打印与两种技术的结合
最近，一种名为体积打印 (VP) 的新型基于光的制造方法已成为此类应用的一种有前途的技术，它能够在几秒钟内打印复杂的厘米大小的模型。[26,27] 最近的研究表明，使用从玻璃到生物聚合物等材料，可以创建中空、可灌注结构，并可能针对中尺度血管系统。[28–31] 然而，与上述所有方法一样，VP 也无法覆盖从 µ m/亚 µ m 到 cm 的分辨率范围，因此目前将其应用限制在特征 > 100–200 µ m 的微流体结构上。另一种基于光的方法双光子烧蚀 (2PA) 则提供了互补功能，虽然打印时间和构造尺寸有限，但达到了所有生物制造方法中最高的分辨率（≤ 1 µ m）。 [8] 2PA 是基于高强度脉冲激光诱导的多光子电离，[32,33,34] 并且已被探索用于各种应用，从“纳米手术”到形成细胞指导微通道。[35–41]
MAGNET - 俄亥俄州东北部先进制造业
随着国家寻求实现经济脱碳并提高能源和供应链弹性，硬科技制造商正在电气化和可持续材料等领域迅速创新。在蓝图平台举措的基础上，该提案加强了一个融合集群，重点关注储能和先进材料等相互交织的技术。这些技术促进了我们地区驱动行业的组织和供应链之间的巨大相互依存，包括航空航天、电动汽车/汽车、医疗设备和聚合物。为了利用我们在这些领域的资产，该地区打算加强一个充满活力的创新集群，重视技术融合、开放式创新和技术采用。该提案以整体方式投资新举措并利用现有工作，并贯穿始终。在所有组成部分中，7500 万美元的 EDA 投资将与 4040 万美元相匹配。预期结果包括创造 13,119 个就业岗位、保留 6,986 个就业岗位和产生 10.75 亿美元的私人投资；预计10年内GRP增长123.39亿美元。
通过激光粉末床熔融黑色 TiO2-x 掺杂氧化铝颗粒制造的减少裂纹的氧化铝/钛酸铝复合添加剂
激光粉末床熔合是一项新兴的工业技术，尤其适用于金属和聚合物应用。然而，由于氧化物陶瓷的抗热震性低、致密化程度低以及在可见光或近红外范围内的光吸收率低，将其应用于氧化物陶瓷仍然具有挑战性。在本文中，给出了一种增加粉末吸收率和减少激光加工氧化铝零件过程中开裂的解决方案。这是通过在喷雾干燥的氧化铝颗粒中使用均匀分散和还原的二氧化钛添加剂（TiO 2 − x）来实现的，从而导致在粉末床熔合过程中形成具有改善的热震行为的钛酸铝。评估了不同还原温度对这些颗粒的粉末床密度、流动性、光吸收和晶粒生长的影响。使用含有 50 mol% (43.4 vol%) TiO 2 − x 的粉末可以制造出密度为 96.5%、抗压强度为 346.6 MPa 和杨氏模量为 90.2 GPa 的裂纹减少的零件。
使用人工神经网络预测 DED 制造过程中的热场
AAbstr bstract act.. 在过去十年中，机器学习越来越吸引多个科学领域的研究人员，特别是在增材制造领域。同时，这项技术对许多研究人员来说仍然是一种黑箱技术。事实上，它允许获得新的见解，以克服传统方法（例如有限元方法）的局限性，并考虑制造过程中发生的多物理复杂现象。这项工作提出了一项全面的研究，用于实施机器学习技术（人工神经网络），以预测 316L 不锈钢和碳化钨直接能量沉积过程中的热场演变。该框架由有限元热模型和神经网络组成。还研究了隐藏层数和每层节点数的影响。结果表明，基于 3 或 4 个隐藏层和整流线性单元作为激活函数的架构可以获得高保真度预测，准确率超过 99%。还强调了所选架构对模型准确性和 CPU 使用率的影响。所提出的框架可用于预测模拟多层沉积时的热场。