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%。
对于许多小型应用,如微电子元件、微型传感器和微系统,高容量冷却选项仍然有限。NASA 格伦研究中心目前正在开发一种微机电系统 (MEMS) 来满足这一需求。它使用热力学循环直接为热负荷表面提供冷却或加热。该设备可以严格在冷却模式下使用,也可以在几毫秒内切换冷却和加热模式,以实现精确的温度控制。制造和组装是通过半导体加工行业常用的湿法蚀刻和晶圆键合技术完成的。MEMS 冷却器的优点包括可扩展到几分之一毫米、模块化以提高容量和分级到低温、简单的接口和有限的故障模式,以及最小的诱导振动。
(或溶剂混合物),可进一步加工成可印刷或可涂覆的油墨。这些悬浮液的行为通常用 Derjaguin-Landau-Verwey-Overbeek (DLVO) 理论描述,[3] 这意味着悬浮液中纳米片的浓度有一个上限,超过该上限悬浮液就会变得不稳定。[4] 尽管如此,高浓度悬浮液(油墨)对于形成渗透粒子网络是必要的,[5] 并且满足高通量印刷和涂层方法的流变学要求(例如高粘度)。无论浓度如何,悬浮液在热力学上都是不稳定的,并且粒子倾向于通过聚集来降低其表面能。[6] 为了降低沉降速度,必须最小化溶剂和 2D 材料之间的表面能差异,[3] 这使得分散介质的选择限制为少数溶剂,而这些溶剂的溶解度范围可能不适合后续加工。在传统的油墨配方中,为了解决上述问题,将二维材料悬浮液加工成可印刷或可涂覆的油墨,需要使用表面活性剂、粘合剂和流变改性剂等添加剂。[7–10] 例如,需要高浓度的聚合物粘合剂(如70 mg mL-1乙酸丁酸纤维素)来将石墨烯油墨的粘度提高到适合丝网印刷的水平。[11] 由于典型的添加剂会对电子性能产生不利影响(例如,
该设备(图1)安装在由Kansai大学及其合作者开发的Cubesat上(项目经理:副教授Masaki R. Yamagata,化学,材料和生物工程学院)。Denden-01于2024年12月9日(JST)从国际空间站(ISS)部署。部署后,通信测试成功地检索了卫星遥测,证实电池维持其目标的工作温度范围,即使在寒冷条件下,电池也不会降低较低的温度限制。这是世界上首次成功的空间演示,用于用于机载设备的基于无机SSPCM的温度稳定设备。
气候变化显着影响我们的农作物及其耕种地区,预计到本世纪末将有很大变化。温度条件果断地影响了给定位置中葡萄的安全适用性。为了解决这些变化,我们分析了四个温度指标的时间变化:平均生长季节温度(AGST),增长程度天(GDD或Winkler指数(GDD-WI)(GDD-WI),HUG LIN INDEX(HI)(HI)以及在1971年至2100年的22个匈牙利葡萄酒区域(BEDD)和生物学上有效的天数(BEDD)。该分析基于RCP 4.5和RCP 8.5方案的14个气候模型的数据。为了调查葡萄酒的未来适用性,我们引入了动态适用性函数,这使我们能够分析生长季节中平均温度的适用性,以纪念21种葡萄酒葡萄品种,从2031年到2100种decadal增量。此外,基于生长季节的平均温度,引入了温度影响函数,以表征21种葡萄酒葡萄品种的适用性,其值范围从0到1。结果证实,葡萄种植中使用的温度指数的频率将来会明显转向更温暖的气候类别。越来越温暖的气候带来了某些优势,但也具有日益增长的耕种风险。在最乐观的情况下,在接下来的七十年中,生长季节期间的平均温度可能会降低0.8°C。然而,在最悲观的模型中,预期的变化到本世纪末的变化超过4.0°C。对于较低热量需求的葡萄酒葡萄品种,在悲观的RCP 8.5发射方案下的适用性预计将在本世纪末降低29%。相反,在乐观的情况下,适用性值的下降仅在3-4%之间。对于具有较高热量需求的葡萄品种,在RCP 8.5方案下,适用性将降低10%。相比之下,RCP 4.5场景表明,到本世纪末,适用性可以提高1-2%。这些发现有助于更好地理解气候变化的影响和后果,并就如何为葡萄栽培部门的这些挑战做准备的见解。
从经济角度来看,耐久性是热冲压模具的关键因素。通过沉积新材料而不是更换来翻新模具是一种降低成本的有效方法。为此,通过定向能量沉积的方式将一种新开发的马氏体时效钢 (NMS) 熔覆在热作工具钢上。经过优化的回火后,对熔覆的 NMS 进行高温暴露以检查抗软化性能。利用光学显微镜 (OM)、X 射线衍射 (XRD)、扫描电子显微镜 (SEM)、俄歇电子能谱 (AES) 和透射电子显微镜 (TEM) 的组合,系统地表征了材料的微观结构演变。熔覆钢中的沉淀物被鉴定为 Laves 相。该相的粗化被认为是钢在高温下热软化的主要原因。还使用修订的 Langer-Schwartz-Wagner (LSW) 模型模拟了粗化行为,该模型与实验观察结果非常吻合。此外,成功应用了沉淀强化数学模型来评估钢的软化行为。该模型可用于预测所研究的工具钢在高温使用过程中的硬度/强度变化。2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)。
增加饱和脂肪酸与磷脂的相对结合。因此,利用脂肪酸进行磷脂生物合成的步骤之一是温度控制的。在体内观察到的 3H-油酸和“C-棕榈酸混合物的温度效应可以通过使用这些脂肪酸的辅酶 A 衍生物的混合物将 a-甘油磷酸酰化为溶血磷脂和磷脂酸来在体外证实。在大肠杆菌提取物中,棕榈酰和油酰辅酶 A 的相对转酰速率随孵育温度而变化,其方式模拟体内观察到的温度控制。体外合成的磷脂酸在 d 位显示出油酸的显著富集,类似于体内合成的磷脂中观察到的位置特异性。
海军优势 使用光纤 DTS 技术可为海军带来多种潜在优势。首先,它是唯一能够高分辨率识别大面积渗漏的技术。这可验证并改进地下水和污染物运输模型。它可精确定位值得关注的区域并排除渗漏程度极低或没有渗漏的区域。例如,最近一项 50 英亩的 DTS 研究发现,渗漏发生在不到 5% 的场地面积内。这种高分辨率数据可提高后续调查的成本效益,并让监管机构更加确信该场地的特征已得到充分描述。
氢气有望像电力一样是清洁能源载体,可能会用于燃料电池车等技术。广泛采用氢可以减少碳排放;但是目前,它是由化石燃料生产的。可再生能源波动且能量密度低,因此需要存储才能有效使用它。在这项研究中,我们将开发中端温度固体氧化物电解细胞,以有效地将过量的可再生能力转化为氢以存储,尤其是通过创新细胞的发展。
