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World File Search System熔粒
用于模拟选择性激光熔化过程中深熔穿的温度相关热源
摘要：为了了解选择性激光熔化 (SLM) 工艺背后的物理行为，人们广泛采用了数值方法进行模拟。宏观尺度的数值模拟可以研究输入参数（激光功率、扫描速度、粉末层厚度等）与输出结果（变形、残余应力等）之间的关系。然而，有限元法求解的宏观热模型无法正确预测熔池深度，因为它们忽略了熔池中流体流动的影响，尤其是在存在深穿透的情况下。为了弥补这一限制，提出了一种易于实现的温度相关热源。该热源可以在模拟过程中调整其参数，以补偿与流体流动和小孔相关的这些被忽略的热效应，一旦关注点的温度稳定，热源的参数就会固定下来。与传统的热源模型相反，所提出的热源的参数不需要针对每个工艺参数进行实验校准。通过将所提模型的结果与各向异性热导率方法和实验测量的结果进行比较，验证了所提模型的有效性。
使用马提尼粗粒型模型设计药物和输送系统
1分子微生物学和结构生物化学（MMSB，UMR 5086），CNRS＆Lyon大学，法国里昂，里昂； 2法国斯特拉斯堡·塞德克斯大学（UMR 7177 CNRS，umr 7177 CNRS） 3 Pharmcadd，商，商，韩国； 4计算生物医学，高级模拟研究所（IAS-5）和神经科学与医学研究所（INM-9），德国尤利希的ForschungszentrumJülichGmbh； 5德国亚兴的亚历大学数学，计算机科学与自然科学学院生物学系； 6 Zymvol Biomodeling，西班牙巴塞罗那； 7JülichSuperComputing Center（JSC），ForschungszentrumJülichGmbH，Jülich，德国； 8德国亚兴大学rWth亚兴大学医学院神经病学系和韩国灌木丛大学的Pukyong国立大学物理学系91分子微生物学和结构生物化学（MMSB，UMR 5086），CNRS＆Lyon大学，法国里昂，里昂； 2法国斯特拉斯堡·塞德克斯大学（UMR 7177 CNRS，umr 7177 CNRS） 3 Pharmcadd，商，商，韩国； 4计算生物医学，高级模拟研究所（IAS-5）和神经科学与医学研究所（INM-9），德国尤利希的ForschungszentrumJülichGmbh； 5德国亚兴的亚历大学数学，计算机科学与自然科学学院生物学系； 6 Zymvol Biomodeling，西班牙巴塞罗那； 7JülichSuperComputing Center（JSC），ForschungszentrumJülichGmbH，Jülich，德国； 8德国亚兴大学rWth亚兴大学医学院神经病学系和韩国灌木丛大学的Pukyong国立大学物理学系9
使用粒子群优化算法进行可再生能源系统中的储能优化
1 莫斯科国立土木工程大学，129337，Yaroslavskoe shosse, 26，莫斯科，俄罗斯 2 电子工程系，GRIET，Bachupally，海得拉巴，特伦甘纳邦，印度。 3 机械工程系，KG Reddy 工程技术学院，Chilkur(Vil)，Moinabad(M)，Ranga Reddy(Dist)，海得拉巴，500075，特伦甘纳邦，印度。 4 奇特卡拉大学研究影响与成果中心，拉贾普拉- 140417，旁遮普，印度 5 北阿坎德邦大学，德拉敦 - 248007，印度 6 洛夫利专业大学，帕格瓦拉，旁遮普，印度 7 奇特卡拉研究与发展中心，奇特卡拉大学，喜马偕尔邦 - 174103，印度 8 计算机工程与应用系，GLA 大学，马图拉-281406（UP），印度 9 计算机技术工程系，伊斯兰大学技术工程学院，纳杰夫，伊拉克 通讯作者：nidziyen@mgsu.ru
CXCL12/HMGB1杂粒的有效非肽抑制剂：一种计算和实验方法
杂膜复合物，而红线代表仅响应CXCL12的迁移。（c）在存在或不存在HBP08-2肽的情况下，单核细胞迁移，响应CXCL12的浓度增加。（A-C）在5个高功率场中计数迁移的细胞，显示为进行四个独立实验的平均值 + SEM。（d）在存在HBP08-2肽存在下用HMGB1处理的单核细胞上清液中IL-6的浓度或通过细胞因子珠阵列测量了针对TLR4（αTLR4）的中和抗体的中和抗体。数据显示为执行三个独立实验的平均值 + SEM。** p <0.01;通过未配对的t测试。
使用遗传算法，粒子群优化的综合方法的设计，用于优化电子束光刻，
摘要：随着先进制造对精确微型和纳米级图案的不断增长的要求，迫切需要对EBL过程的优化。当前的优化方法涉及GA与GWO或PSO与GWO等组合，而GWO与不良的探索 - 探索折衷折衷相困难，因此融合到次优溶液或溶液的不足。通过创新的自适应狼驱动的蜂群进化方法克服了上述挑战，使GA，PSO和GWO的优势协同以进行EBL的优化过程。从GA中产生多样化的解决方案人群是AWDSE的开始，以确保搜索空间中的广泛探索。此外，使用GWO的基于角色的分类将解决方案分层分类为不同的角色：Alpha，Beta，Gamma，Delta。的解决方案（Alpha，beta）通过基于PSO的更新来完善，这些更新通过更新解决方案来利用搜索空间，而解决方案排名较低（Gamma，delta）则受到GA驱动的交叉和突变操作，以维持多样性和探索。GA的进化操作与PSO粒子更新之间的自适应切换肯定是由GWO的领导动力驱动的，GWO的领导动力可以使多样化强化的更密集平衡，从而可以提高收敛精度和速度。实验结果证明，AWDSE能够提高约18％的临界维度，而延迟时间的收缩率达到12％，效果超过了GA-GWO和PSO-GWO的传统方法。这一进步强调了AWDSE可以显着提高EBL效率和准确性的可能性，而远离纳米制造过程的景色却越来越快。
熔盐蚀刻 Nb2CTz MXene 纳米片的剥离、分层和氧化稳定性
自 2011 年首次合成 MXene 以来，MXene 的安全且可扩展的生产一直是一个重要但难以实现的目标 1 。MXene 是二维纳米材料，通式为 M n+1 X n T z ，其中 M 是早期过渡金属（通常是 Ti、Nb 或 V），X 是碳和/或氮，T z 代表表面终止（例如 -F、-Cl、-OH、-O）。MXene 源自一种称为 MAX 相的母材料，该母材料将 M-X 与来自周期表 13-16 2,3 族的层间 (A) 元素结合在一起。已经合成了 50 多个 MAX 相；但是，只有一些 MAX 相可以通过传统的酸蚀技术剥离成感兴趣的二维 MXene 纳米片。之前的研究大多集中在 Ti 基 MXenes 上。MXene 纳米片可用于储能、催化、EMI 屏蔽、传感器和复合材料 4-10 等一系列应用。高浓度氢氟酸 (HF) 通常用于从 MAX 相中选择性去除 A 层以生产 MXenes。其他方法通常使用盐形成原位 HF 溶液，例如将氟化锂 (LiF) 和盐酸 (HCl) 结合或使用氟化氢铵 (NH 4 )HF 2 1,11 。然而，使用水性氟化物蚀刻剂具有许多固有的风险和挑战。与处理 HF 相关的危害使得 MXene 合成工艺难以扩大到商业水平。酸蚀 MXene 合成路线的另一个缺点是废物管理 12 。此外，传统的 HF 酸蚀技术仅限于少数 MAX 相，因此需要
基于M-SVR算法的激光直接沉积熔体轨迹几何特征预测
摘要：几何特征是表征激光直接沉积质量的重要手段，提高预测模型的精度有助于提高沉积效率和质量。模型主要输入变量为激光功率、扫描速度和送粉速率，输出变量为熔轨宽度和高度。应用基于径向基函数（RBF）的多输出支持向量回归（M-SVR）模型，建立了熔轨几何特征预测的非线性模型。采用正交试验设计进行试验，随机选取试验结果作为训练和测试数据集。一方面，与单输出支持向量回归（S-SVR）建模相比，该方法将高度预测的均方根误差降低了22％，且训练速度更快，预测精度更高；另一方面，与反向传播（BP）神经网络相比，宽度的平均绝对误差降低了5.5％，平均绝对误差更小，泛化性能更好。因此，建立的模型可以为精确选择直接激光沉积工艺参数提供参考，提高沉积效率和质量。
选择性激光熔融添加剂制造过程中熔体池区域的反馈控制
摘要：选择性激光熔化（SLM）是一种金属粉末融合添加剂制造工艺，具有为航空航天和生物医学植入物制造复杂组件的潜力。大规模适应受到阻碍。非均匀熔体池尺寸是这些缺陷的主要原因。由于先前的粉末床轨道加热而导致的熔体池尺寸变化。在这项工作中，对相邻轨道产生的热量的效果进行了建模，并设计了反馈控制。控制的目的是调节熔体池横截面区域，以拒绝粉末床内相邻轨道的热量的影响。SLM过程的热模型是使用集总池体积的能量平衡开发的。将来自相邻轨道的干扰热建模为熔体池的初始温度。将热模型与干扰模型结合起来，导致了一个非线性模型，描述了熔体池的演化。PID是一种经典的反馈控制方法，用于最大程度地减少轨道干扰对熔体池面积的影响。在已知的环境中为所需的熔体池区域调整了控制器。仿真结果表明，在扫描16毫秒内的粉末层多个轨道的扫描过程中，所提出的控制器调节所需的熔体池面积，并在0.04 mm的长度内将激光功率降低了10％，大约在五个轨道中。这减少了孔形成的机会。因此，它提高了使用SLM工艺制造的组件的质量，从而减少了缺陷。
模拟神经网络南极冰架上熔体速率的当前和未来模拟
在过去的几十年中，南极冰盖对海平面上升的贡献一直在增加，预计这种增加会随着温室气体排放的增加而持续（Fox-Kemper等人，2021年）。大部分质量损失发生在冰盖的边缘，通过从接地冰盖到海洋的冰块流动，主要是在南极西部（Khazendar等，2016; Mouginot等，2014; Mouginot et al。，2014; Rignot et al。这是因为冰盖边缘的浮冰搁架（通常是支撑冰流的支撑）迅速变薄并由于其底部的海洋引起的融化而撤退（Adusumilli等，2020; Paolo等，2015; Rignot et al。，2013）。在某些基岩配置中，增加了海洋诱导的熔体甚至会触发海洋冰盖不稳定性（Gudmundsson等，2012; Schoof，2007; Weertman，2007; Weertman，1974），这有可能强烈增加南极质量损失，在一个世纪以下的时间范围内（Fox-Kemper等人，20221年）。这使海洋引起的子架融化或基底融化是未来海平面上升的未来预测的主要不确定性之一。