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中间制造的定位 - 中间 -
辉瑞公司与Teuto的合作伙伴关系•中产阶级拉丁美洲的250种药物组合，获得了到农村地区的分销网络，建立了制造业，销售和融资•交换了43份医学档案；引入了仿制药，品牌仿制药，并推出了六种抗炎药
添加剂制造的图像分析方法...
Figure 1- Flowchart of typical Additive manufacturing .............................................................. 1 Figure 2 – Schematic representation of the gas turbine [1]........................................................ 3 Figure 3 – Schematic explanation of the PBF process with Laser and Electron beam as the energy source [5]............................................................................................................................... 6 Figure 4 – Schematic explanation of DED [33]...............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................粘合剂喷射[6] ................................................................................................................................................................... - 图像分析中的方法[11]。.................................................................................. 13 Figure 9 - Symbolic expression of Image processing................................................................ 14 Figure 10 - Flowchart of the Automated Image Analysis [11] ................................................. 18 Figure 11 - MIPAR software ......................................................................................................... 20 Figure 12 – Image J software ........................................................................................................ 22 Figure 13 – Grain size measurement objective .......................................................................... 23 Figure 14 – Defect Analysis Objective ........................................................................................ 23 Figure 15 – Manual measurement of defect Analysis ................................................................ 25 Figure 16 – MIPAR recipe ……................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... Defect Analysis measurement .................................................................................. 30 Figure 21 – Porosity defect analysis plot ..................................................................................... 31 Figure 22 – Stitched image of the entire sample.
工业和制造的边缘机器学习...
与工业客户合作时，我看到以各种形式导入到我们的平台上的数据，包括声音，振动，温度，图像和视频。至关重要的是，至关重要的是，他们的制造过程达到最小的停机时间，可以通过单独或多模式方法的数据自动监视来检测异常并生成预测性维护警报来优化。现在，通过装有机器学习模型的传感器使这成为可能，即使适合世界上最小的处理器，运行强大的AI，可以直接启用动作和洞察力，而没有云的挑战或连接性的要求。
揭开再制造的数字过渡
揭开重新制造的数字过渡：文学Teixeira，E。L. S.，Tjahjono，B。，Beltran，M。＆Julião，J。Author post-print (accepted) deposited by Coventry University's Repository Original citation & hyperlink: Teixeira, ELS, Tjahjono, B, Beltran, M & Julião, J 2022, 'Demystifying the digital transition of remanufacturing: a systematic review of literature', Computers in Industry, vol.134，103567。在创意共享属性下获得许可 - 非商业 - 诺迪德剂4.0国际http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nc-nd/4.0/ copyright©和/或其他版权所有者保留了版权©和道德权利。未经事先许可或收费就可以下载副本以进行个人非商业研究或研究。如果没有首先从版权所有者获得书面许可的情况下，无法从版权所有者获得许可的情况下进行广泛的复制或引用。未经版权持有人的正式许可，不得以任何方式更改内容或以任何格式或媒介出售。本文档是作者的后版本，并包含在同行评审过程中商定的任何修订版。发布版本和此版本之间可能存在一些差异，并建议您从该版本中咨询已发布的版本。
提高 FDM 制造的可靠性
摘要：采用熔融沉积成型工艺的增材制造机器可以快速生产各种零件。3D 计算机模型被划分为指令，FDM 机器使用这些指令逐层生产零件。可以修改许多参数来改进生成的指令，并且正在进行大量研究以确定最佳参数。由于工艺的复杂性以及影响因素的可用数据有限，这些影响因素可能会在制造过程中发生变化，因此一些生产的零件质量不佳或根本无法生产。早期自动检测出生成的零件不在预设的质量公差范围内，可以节省大量资源，因为无需完成这些零件的生产。此外，可能可以利用机器学习技术（如 XCS）在打印过程中自适应地更改指令，以使零件返回到可接受的参数范围内。
电子电路板制造的计算机辅助制造
最近，APL 支持的某些电子制造工艺引入了数控和计算机数控机器。这些机器的引入标志着一个新时代的开始，我们预计自动化和计算机辅助制造技术将影响电子制造的未来。有选择地引入这些机器是为了实现新功能、改进质量控制、提高可靠性，并在一定程度上提高生产率。这与一般电子行业形成了鲜明对比，在一般电子行业，计算机辅助制造在高产量环境中提高生产率方面最为显著。在 APL，我们的重点是原型单元、工程单元和小批量操作，我们不希望看到，也不主要关心与大批量电子行业相当的生产率改进。挑战在于使用新颖且令人兴奋的工具来实现传统手工技术通常无法实现的全新水平的准确性、质量控制、可靠性和能力。具体而言，在工程和制造部门，我们引入了
智能制造的自动化设备设计...
本文在前人对生产线自动化研究的基础上，在原有生产线自动化设备的基础上进行了进一步的研究和进一步的设计和开发。本文对自动生产线进行了总体设计，并对自动生产线中的各个系统进行了优化，淘汰了落后的仪器，应用了一些更为先进、方便的仪器。然后分别对自动生产线的硬件和软件进行了研究，并进行了人机交互。对交互模块和实时主控电路模块进行重新开发,并将电主轴应用于自动生产线,最后设计了步进电机的模糊PID控制器,实验表明模糊PID控制方案优于传统PID控制方案,系统合理化后提高了前瞻规划的质量稳健性,最后对电主轴的温度进行了测试。
对金属添加剂制造的评论
摘要由于其弱特性而将使用硅橡胶作为植入物的使用受到限制。在这项研究中，研究了各种增强剂的影响，例如TIO 2或SIO 2纳米颗粒，碳或聚丙烯纤维微增强对机械，热和粘弹性橡胶复合物具有RTV-4125 Matrix的机械，热和粘弹性特性的影响。通过多项测试评估复合材料，包括拉伸，压缩，FTIR，TGA，DMTA和水吸附测试。发现复合材料的拉伸强度和压缩应力通过添加增强剂增加，对SIO 2观察到的拉伸强度产生了最显着的影响，并且在观察到的0.5菌株的压缩应力上，对聚丙烯纤维的压缩应力产生了最明显的影响。此外，随着加固的添加，基质的吸水量增加，二氧化钛纳米颗粒的增加最高。TGA分析表明，所有复合材料的热稳定性都比普通基质高，并且SR-C纤维复合材料的降解温度最高，而SR-TIO 2观察到的最高降解速率。此外，DMTA分析表明，TIO 2纳米颗粒大大降低了基质的玻璃过渡温度（％28.5），而其他增强件对此温度的影响可忽略不计。引入钢筋对机械，热和粘弹性