XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System制造
Sabanci大学综合制造技术研究和应用中心
电子束熔化（EBM）metni：electorne束熔化是一个3D制造过程，其中金属粉末被高能电子束熔化。电子beama通过将整个层的整个粉末床加热到最佳的环境温度Spesifor来融化材料。结果，由EBM过程产生的零件几乎没有残留应力，并且具有最佳的微结构。借助这种方法，可以生产高密度金属零件，并且逐层生产允许使用晶格刺激性制造拓扑优化的，减轻的零件。
用于支持选择特定航空航天应用的最佳增材制造工艺的比较框架
摘要 ：增材制造 (AM) 是一项尖端技术，可提供高达 100% 的材料效率和显著的重量减轻，这将对飞机燃料消耗产生积极影响，并且具有很高的设计自由度。因此，许多航空航天公司都在考虑实施 AM，这要归功于这些好处。因此，本研究的目的是帮助航空航天组织在不同的 AM 技术中进行选择。为此，通过半结构化访谈收集了 (8) 位 AM 领域专家的原始数据，并与二手数据进行交叉引用，以确定在选择用于航空航天应用的 AM 设备时需要考虑的关键因素。专家们强调了四种 AM 技术：激光粉末床熔合 (LPBF)、电子束粉末床熔合 (EBPBF)、线弧 AM (WAAM) 和激光金属沉积 (LMD)，认为它们最适合航空航天应用。本研究的主要成果是开发了一个比较框架，帮助公司根据其主要业务或特定应用选择 AM 技术。
镍基高温合金增材制造激光重熔工艺模拟与优化
摘要：镍基高温合金具有优异的耐腐蚀和耐高温性能，在能源和航空航天工业中广受欢迎。镍合金的直接金属沉积 (DMD) 已达到技术成熟度，可用于多种应用，尤其是涡轮机械部件的修复。然而，DMD 工艺过程中的零件质量和缺陷形成问题仍然存在。激光重熔可以有效地预防和修复金属增材制造 (AM) 过程中的缺陷；然而，很少有研究关注这方面的数值建模和实验工艺参数优化。因此，本研究的目的是通过数值模拟和实验分析来研究确定重熔工艺参数的效果，以优化 DMD 零件修复的工业工艺链。热传导模型分析了 360 种不同的工艺条件，并将预测的熔体几何形状与流体流动模型和选定参考条件下的实验单轨观测值进行了比较。随后，将重熔工艺应用于演示修复案例。结果表明，模型可以很好地预测熔池形状，优化的重熔工艺提高了基体和 DMD 材料之间的结合质量。因此，DMD 部件制造和修复工艺可以从此处开发的重熔步骤中受益。
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％。
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。
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
MSEC 2024 ASME MED 制造科学与...
▪ 不要将个人财产（如笔记本电脑、钱包、现金、珠宝或自行车）置于无人看管和不安全的地方 ▪ 不要将贵重物品留在停放的汽车内可见的地方 ▪ 不要撑开外门 ▪ 保持警惕并关注周围的人和情况 ▪ 立即向警方报告可疑活动或人员。
印度绿色氢生态系统的R＆D路线图 b'' जीव /生物学< / div> RCM（第1部分）印度政府权力部NRE ... b'' 20231005381888372.pdf Kendriya Vidyalayas的连续专业发展 批准的太阳能光伏的型号和制造商... 最低学习计划类XII英语核心 kendriya vidyalaya sangathan kvs ro kolkata ... 询问官指南（IO）和介绍... b'' 25/07/2024矿产采矿 最高法院最近关于... 的裁决 b'' CSAB特殊回合的暂定座椅空缺2024 Aspire计划 Tripura Sundari寺 2025011058.pdf हमेषक /我们的顾客< / div> b''
在执行任务发布之前，决定政府，工业和学术界的各种利益相关者应该提出一份联合报告，概述了该国研究和技术开发的现状，并为国家研究和创新路线图提供了建议，以支持绿色氢生态系统。Accordingly, a drafting committee was constituted with experts and representatives from Office of Principal Scientific Advisor, Council of Scientific & Industrial Research, Ministry of Petroleum and Natural gas, NITI Aayog, Department of Science & Technology, Department of Atomic Energy, Defense Research and Development Organization, Indian Space Research Organization, Indian Oil Corporation Ltd., Indian Institute of Science, IIT Delhi, IIT Madras, IIT Bombay, IIT Kharagpur，IIT Kanpur，IIT ROORKEE，IIT GUWAHATI，IIT海得拉巴，中央电动化学研究所，国家化学研究所，国家化学实验室，NTPC- NETRA - NETRA，国家太阳能研究所，印度工业联合会，印度氢联盟的联合会，印度自然工业，印度自然工业，环境，国际机构，国际机构，国际机构，国际机构，国际机构，国际机构，国际机构，国际机构，国际机构，国际机构，国际机构，国际机构，国际机构，国际机构，国际机构。资源研究所。新和可再生能源部联合秘书是委员会的召集人。