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World File Search System挤出机
颗粒增强热塑性淀粉
通讯作者：ocheiemekastephen@nbrri.gov.ng，+23408060094881提交日期：25/02/2024接受日期：26/04/2024日期发布日期：16/05/2024摘要：这项研究调查了生物重新构成的生物置换的开发。环境危害。这些危害包括但不限于污水阻塞和海洋环境中对水生生物的危险造成的洪水。溶液铸造方法用于将不均匀的高岭石粘土纳米粒子与蒸馏水，淀粉，稀乙酸和硝酸混合在一起，以产生不同的热塑性淀粉（TPS）/粘土复合物的不同组成，其粘土材料与2.5 wt至10 wt的粘土。使用X射线衍射（XRD）对复合材料进行表征，并确定了机械和吸水性能。结果表明，与对照相比，与对照相比，抗拉力强度（0.72 MPa），弯曲强度提高了5倍（3.34 MPa），硬度增加了2倍（23.56 HVN），并降低了3倍（6.63％）。此外，10 wt。％粘土含量复合材料显示出最高的机械性能。列出的特性的显着改善归因于结晶度的降低以及热塑性淀粉和纳米粘膜之间新化学键的形成。观察到，如果采用同步机器搅拌器（例如挤出机），则可以进一步增强复合材料的性能。
打印热性能：对面积应用的3DP聚合物的实验探索
摘要。建筑部门的脱碳需要开发提供能源效率的建筑组件，同时产生最小的环境影响。我们研究了聚合物3D打印（3DP）对于制造单材料半透明的立面组件的潜力，其性能可以根据气候结合和功能要求来定制。这些组件具有减少建筑物中能源消耗的潜力，同时，由于原料材料的可回收性，可以用最小的环境影响来制造。在这项研究中，我们探讨了成分几何形状对具有定制间结构的3DP对象的热绝缘特性的影响。使用机器人聚合物挤出机制造不同的原型，并按照热盒测试方法测量其热性能。然后使用实验结果来校准传热模拟模型，描述了通过组件的诱导，自然对流和红外辐射的关节作用。我们表明，只能通过更改内部空腔分布和尺寸来制造提供范围从1.7到1 W/m 2 K的绝缘聚合物组件。这证明了为不同气候条件和要求设计3DP热构件的可能性。这项研究提供了对聚合物3DP立面热行为的首次见解。结果表明，这种创新的制造技术有望在立面上应用，并鼓励进一步研究表演者和低体现的能源3DP建筑组件。
启用空中3D打印
抽象的航空3D打印是一项开创性的技术，但在其概念阶段，结合了3D打印和无人驾驶飞机（UAVS）的前沿，旨在自动地在偏远和难以到达的位置建造大型结构。所设想的技术将通过利用无人机作为精确的建筑工人来实现建筑和制造行业的范式转变。但是，无人机的有效负载能力有限，以及操纵和计划所需的复杂敏捷性，施加了一个强大的克服障碍。旨在超越这些问题，本文提出了一种新型的基于空中分解和调度3D打印框架，该框架将模型的原始3D形状的近乎最佳分解分解为较小，更易于管理的子零件，称为块。这是通过基于启发式函数搜索平面切割来实现的，该函数结合了与子部分之间的互连性相关的必要约束，同时避免了无人机的挤出机和生成的块之间发生碰撞的任何可能性。此外，还提出了一个自主任务分配框架，该框架确定了一个基于优先级的序列，将每个可打印的块分配给无人机进行制造。使用基于物理学的凉亭仿真引擎证明了所提出的框架的效率，在该引擎中建立了各种基于原始的CAD的空中3D构造，考虑到非线性无人机动力学，相关的运动计划和通过模型预测性控制的相关运动计划和反应性导航。
启用空中3D打印
抽象的航空3D打印是一项开创性的技术，但在其概念阶段，结合了3D打印和无人驾驶飞机（UAVS）的前沿，旨在自动地在偏远和难以到达的位置建造大型结构。所设想的技术将通过利用无人机作为精确的建筑工人来实现建筑和制造行业的范式转变。但是，无人机的有效负载能力有限，以及操纵和计划所需的复杂敏捷性，施加了一个强大的克服障碍。旨在超越这些问题，本文提出了一种新型的基于空中分解和调度3D打印框架，该框架将模型的原始3D形状的近乎最佳分解分解为较小，更易于管理的子零件，称为块。这是通过基于启发式函数搜索平面切割来实现的，该函数结合了与子部分之间的互连性相关的必要约束，同时避免了无人机的挤出机和生成的块之间发生碰撞的任何可能性。此外，还提出了一个自主任务分配框架，该框架确定了一个基于优先级的序列，将每个可打印的块分配给无人机进行制造。使用基于物理学的凉亭仿真引擎证明了所提出的框架的效率，在该引擎中建立了各种基于原始的CAD的空中3D构造，考虑到非线性无人机动力学，相关的运动计划和通过模型预测性控制的相关运动计划和反应性导航。
假单胞菌假单胞菌CECT 5344
摘要氰化物降解细菌假单胞菌伪钙化素cect 5344使用氰化物和不同的金属 - 氰化物配合物作为唯一的氮源。在氰基疾病的条件下，该菌株能够随着高达100 m m的汞生长，该菌株被细胞内积累。通过液态色谱分析进行定量蛋白质组学分析（LC-MS/MS）已应用于氰化物和汞菌株菌株的排毒5344的氧化氧化物替代氧化氧化剂的相关性，并突出氧化剂替代氧化剂的相关性，以阐明氰化物和汞对分子的分子体。和氰化物的同化，独立于存在或不存在汞。蛋白质在存在氰化物和汞存在下过度占主张的蛋白质包括汞转运蛋白，汞还原酶MERA，转录调节剂Merd，砷酸盐再培养酶和砷耐药蛋白和砷氧化物蛋白，硫氧还蛋白还原酶还原酶，谷胱甘肽s-转移蛋白与硫酸硫酸硫酸盐的硫酸盐和硫酸硫酸盐和硫酸硫酸盐和硫酸盐的硫酸盐和硫酸盐含量。和磷酸盐饥饿诱导的蛋白质phOH等。一项转换研究表明，从菌株CECT 5344基因组中存在的六个推定的MERR基因中，可能与汞耐药性/排毒抗性有关，只有MERR2基因在Cyanotrophic Condi-Condi-Coni-Coni-Condi-Coni-Coni-Condi-Conti-Diens下才有明显的诱导。A bioinformatic analysis allowed the identi fi cation of putative MerR2 binding sites in the promoter regions of the regulatory genes merR5 , merR6 , arsR , and phoR , and also upstream from the structural genes encoding glutathione S -transferase ( fosA and yghU ), dithiol oxidoreductase ( dsbA ), metal resistance chaperone ( cpxP ），以及参与法规传感（Vird）等的氨基酸/肽挤出机。
开发 KCC2 疗法治疗神经系统疾病
KCC2 是 CNS 神经元特异性氯化物挤出机，对于跨膜氯化物梯度的建立和维持至关重要，从而实现 CNS 内的突触抑制。在此，我们强调 KCC2 功能减退是一种基本且保守的病理，导致神经元回路兴奋/抑制 (E/I) 失衡，而这种失衡是癫痫、慢性疼痛、神经发育/创伤/退行性/精神疾病的根本原因。事实上，在获得性和遗传因素的下游，多种病理（例如，兴奋过度和炎症）汇聚在一起，削弱 CNS 中依赖 KCC2 的抑制。当 KCC2 功能减退时，受影响的神经元会因对 GABA/甘氨酸的抑制反应受损而失去抑制。这会导致神经元兴奋过度、神经元回路内失去抑制以及神经功能紊乱。最近，KCC2 被确定为癫痫、智力障碍和自闭症谱系障碍的基因验证靶点，人类 SLC12A5 基因的致病突变与精神/情绪障碍有关。KCC2 上调药物的广泛治疗效用与其在确定 GABA 能神经传递抑制活性方面的关键作用有关，GABA 能神经传递是多种药物广泛针对的机制。然而，在 KCC2 功能减退的情况下，GABA 能神经传递可能会去极化/兴奋，从而削弱内源性神经元抑制，同时也限制了针对/需要 GABA 能通路抑制的现有疗法的有效性。一些临床前报告显示，KCC2 上调治疗可挽救和提高抗癫痫和镇痛药物的疗效。因此，首创的 KCC2 增强疗法将提供一种新机制，用于恢复生理性中枢神经抑制并解决 E/I 失衡病理患者的耐药性。本文，我们讨论了开发首创的 KCC2 疗法治疗神经系统疾病患者的进展和进一步的工作。
研究文章的综合和对FDM应用的高性能可持续聚合物的表征
在过去的几年中，聚合物科学成为合成可再生和可生物降解的生物聚合物材料的归档，以替代通常的基于石化的聚合物材料。在迄今为止研究最多的可持续聚合物中有关FDM技术的研究，尤其是关于可更新性和生物降解性的，PLA和PHA [7-9]。然而，这些材料在机械阻力方面通常表现出低性能，因此通常不能在严格的竞争应用中使用它们。除了这些挑战外，研究人员认为，旨在改善可持续聚合物的机械性能的天然纤维，纳米填料以及其他强化技术。例如，纤维素纳米纤维或石墨烯掺杂的一些基于PLA的复合材料提供了较高的拉伸强度和模量，使其非常适合FDM中的负载携带应用[10-12]。同样，已证明与热塑性弹性体的杂交生物聚合物与热塑性弹性体的杂交聚合物增加了撞击性和柔韧性的潜力。这在添加剂制造中的可持续材料应用范围中引入了进一步的途径。在开发中，随着FDM技术的发展，处理新颖材料变得更加容易。挤出机设计，喷嘴温度控制和层粘附技术的创新使可持续的聚合物的印刷与FDM最新的最新印刷[13-15]。但是，在更广泛的机械性能中提供环境益处以及高性能的可持续聚合物仍然有很大的需求。这些技术进步与物质创新相结合，大大提高了不同工业应用中的可持续聚合物范围，例如汽车，航空航天和生物医学工程[16-18]。因此，这种材料发展对于改善FDM在机械鲁棒性不受损害的应用中的使用至关重要。该论文旨在综合和表征为特定FDM应用设计的高性能可持续聚合物。它旨在通过拉伸强度，弯曲强度和耐影性来弥合可持续性和性能之间的差距，以提供可行的替代方案，以便在FDM中传统使用聚合物。
叙述模板
设施名称：Hanwha Advanced Materials Georgia, Inc. AIRS 编号：015-00153 地点：佐治亚州怀特（巴托县） 申请编号：28817 申请日期：2023 年 4 月 6 日 背景信息 Hanwha Advanced Materials Georgia, Inc.（以下简称“设施”）是计划中的合成小型设施，位于 251 Great Valley Parkway, White, Georgia 30184（巴托县）。巴托县是前亚特兰大臭氧不达标区的一部分，其他所有标准污染物均达标。该设施计划在八条 EVA 薄膜生产线和一条背板生产线上生产乙基醋酸乙烯酯 (EVA) 薄膜和背板。将 EVA 树脂与添加剂和稳定液混合。然后将混合物送入挤出机和 T 模工艺，将物质转化为凝胶，形成所需厚度的 EVA 薄膜。对该薄膜进行退火以释放内部应力。创建表面图案，冷却薄膜，并根据客户要求将薄膜卷成卷。包装该产品并移至仓库。使用多个集尘器来控制装卸和加工操作产生的颗粒物 (PM) 排放。挥发性有机化合物 (VOC) 排放由活性炭 (AC) 塔控制。将粘合剂、固化剂和溶剂混合并涂在第一层薄膜上。然后，该薄膜通过干燥机以去除任何残留溶剂/粘合剂。然后将第二层薄膜涂在该物质上，然后将它们都层压。然后将所得的薄膜混合物重新卷绕并使其固化，以使薄膜之间的粘合剂正常发挥作用。然后，片材通过分切机以根据客户要求生成多张片材并包装储存。混合、涂覆和干燥操作预计会产生 VOC 排放。混合操作预计会产生 PM 排放。VOC 排放将由 AC 塔控制。申请目的 2023年4月6日，该工厂提交了申请编号28817，用于建造和运营EVA薄膜和背板制造厂。
LDPE和PS聚合物基质复合材料的机械性能
总是至关重要的是要满足工业消费者的范围，更需要更坚固，负担得起和多功能的材料。因此，聚合物基质复合材料（双重和混合矩阵）已在多个填充器中流行，以满足这些需求。石墨烯纳米平台（GNP）和碳纤维（CF）由于其出色的特性（例如良好的机械，热和电气性能）而在这些纤维中流行。低密度聚乙烯（LDPE），聚苯乙烯（PS），GNP和CF是流行的，并且在包装，汽车和航空航天工业中广泛使用。但是，最好看看这些领域在过去几十年中如何发展。因此，考虑确定混合和复合材料的整体性能的内容，本综述着重于LDPE和PS作为矩阵和GNP和CF的比较。在过去的几十年中，筛选了文献。包括双螺钉挤出机产生的混合物和/或复合材料。从所有数据库中总共检索了1628个相关论文。根据审查，可以推断出在航空航天行业等领域需要进行更多的研究，以识别最佳内容。大多数分析表明，填充表面积，分散和内容等因素会影响整体混合物和复合材料在机械性能方面的性能，尤其是弹性模量和拉伸强度以及其他特性。EMS和TSH变化是根据其最佳含量计算的。©2024作者。根据审查，意识到，使用20 wt％，2和30 wt％，2和30 wt％，2和4 wt％，以及20和30 wt％的纤维是最常见的组合，可以分别为LDPE，PS，PS，GNP和CF提供最佳含量。总体而言，LDPE和PS在包装区域都很好，但是在汽车，航空航天等行业中，仍需要改进其机械性能。由于GNP和CF的优势，它们用于不同应用，例如电气设备，医疗工具和汽车车辆。但是，这些特性很容易受到界面粘附，分散和聚集的影响。许多研究人员已经搜索了这些参数，并分析了如何防止这些参数的负面影响。总而言之，这项审查将对研究人员和工业人员意识到碳基复合材料的最先进以及LDPE，PS，GNP和CF的发展。Elsevier B.V.的发布服务代表KEAI Communications Co. Ltd.这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/ 4.0/）下的开放访问文章。
基于视觉的自适应机器人技术用于自主表面裂纹修复
基础设施中的抽象表面裂纹如果没有有效维修，可能会导致明显的恶化和昂贵的维护。手动修复方法是劳动力密集的，耗时的，不精确的，因此很难扩展到大面积。尽管机器人感知和操纵的进步已经进行了自主裂纹修复的进展，但现有方法仍然面临三个关键挑战：（i）在机器人的坐标框架内准确定位裂缝，（ii）对改变裂纹深度和宽度的适应性，以及（iii）在现实情况下对修复过程的验证。本文使用具有先进感应技术的机器人技术提出了一种自适应的自主系统，用于表面裂纹检测和修复，以增强人类的精度和安全性。系统使用RGB-D摄像头进行裂纹检测，用于精确测量的激光扫描仪以及用于材料沉积的挤出机和泵。为了应对关键挑战之一，激光扫描仪用于增强裂纹坐标以进行准确定位。此外，我们的方法表明，一种自适应裂纹填充方法比固定速度方法更有效，更有效，实验结果证实了精度和一致性。此外，为了确保现实世界的适用性和测试可重复性，我们使用3D打印的裂纹标本引入了一种新颖的验证程序，以准确模拟现实世界中的条件。关键字：机器人基础设施维护裂纹维修自适应维修最终效果设计计算机视觉1.这项研究通过证明自适应机器人系统如何减少对手动劳动的需求，提高安全性并提高维护操作的效率，最终为更复杂和集成的建筑机器人铺平道路，从而为建筑中人类机器人相互作用的发展贡献。在基础设施维持领域的引入，有效的检测和修复表面裂纹是最持久和最具挑战性的问题之一。表面裂纹通常是非结构性的，但由于水分或化学入口而导致长期恶化。随着时间的流逝，这些次要缺陷可能会传播并在结构上显着，可能导致昂贵的维修甚至灾难性的失败。传统的裂纹维修方法，例如倒入，填充，密封，压力倾泻和挖掘挖掘[1]，在很大程度上依赖手动劳动，并且通常会导致不一致的维修质量，同时带来了主要的安全风险。此外，手动裂纹维修可能是一个耗时的过程，可能会导致受影响社区的恢复的重大延迟。，例如，从2016年到2018年，旧金山国际机场跑道的地表裂纹维修直接占有近半百万美元，