XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System电子束
碳材料的一般掺杂化学 - UTS的作品
六角硼硝化硼（HBN）作为固态，范德华的载体寄主是芯片量子光子光子学的单个光子发射器的宿主。在436 nm处发射的B-中心缺陷特别引人注目，因为它可以通过电子束照射产生。然而，发射极生成机制尚不清楚，该方法的鲁棒性是可变的，并且仅成功地应用于HBN的厚层（≫10 nm）。在这里，它用于原位时间分辨的阴极发光（CL）光谱法来研究B-中心产生的动力学。表明，B中心的产生伴随着在≈305nm处的碳相关发射的淬灭，并且这两个过程都是由HBN晶格中缺陷的电气迁移来限制的。它确定了限制发射极生成方法的效率和可重复性的问题，并使用优化的电子束参数和HBN预处理和后处理处理的组合来解决它们。在HBN液体中达到了B-Center量化的量子，以8 nm的形式阐明了负责电子束在HBN中的电子束重组的机制，并获得了识别b-Center量子量子量子发射机原子结构的识别的洞察力。
推进系统金属增材制造简介...
• AM = 增材制造 • DED = 定向能量沉积 • DfAM = 增材制造设计 • PBF = 粉末床熔合 • LP-DED = 激光粉末 DED • L-PBF = 激光粉末床熔合 • EB-PBF = 电子束粉末床熔合 • LW-DED = 激光丝 DED • AW-DED = 电弧丝 DED • EB-DED = 电子束 DED • AFSD = 增材搅拌摩擦沉积 • UAM = 超声波增材制造
六角硼硝化硼的量子发射器的电子束重组学生的看法和使用聊天机器人在uts
学生迅速采用了生成的AI工具，例如学生的ChatGpt有可能破坏高等教育部门，学者们对潜在的对学术诚信的潜在威胁提出了担忧。本文通过研究学生的看法和使用生成性AI来协助他们进行评估，对对AI工具的反应进行紧迫的讨论。基于337名澳大利亚大学学生的调查，这项研究发现，超过三分之一的学生使用聊天机器人进行评估协助，不一定认为这是对学术诚信的违反。该研究进一步研究了不同的心理社会因素，例如学习动机，困扰或韧性与学生使用AI聊天机器人有关，以确定环境条件或推动其使用的风险因素。的调查结果表明，高等教育部门不仅面临挑战，不仅要定义有关道德和学术上诚实的方法，以使用和将生成的AI工具纳入大学教育和评估，还可以重新考虑评估文章的设计。
推进系统增材制造简介
A) 激光粉末床熔合 [https://doi.org/10.1016/j.actamat.2017.09.051]、B) 电子束粉末床熔合 [来源：瑞典 Freemelt AB]、C) 激光粉末 DED [来源：Formalloy]、D) 激光线 DED [来源：Ramlab 和 Cavitar]、E) 电弧线 DED [来源：Institut Maupertuis 和 Cavitar]、F) 电子束 DED [NASA]、G) 冷喷涂 [来源：LLNL]、H) 加成搅拌摩擦沉积 [NASA]、I) 超声波 AM [来源：Fabrisonic]。
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。
高级制造Amtech
作为政府资助的计划，旨在开发子孙后代的核电站所需的能力，我们开发了一种建模电力梁焊接过程的方法，包括预测残余压力。我们借鉴了我们先前对焊接建模的知识，以创建一种可以准确预测残余应力的方法，同时也可以在计算上有效。为了验证我们的方法，创建了许多电子束焊接和激光束焊接样品，然后应用了最先进的方法以测量这些样品中的残余应力。我们使用这些残留应力测量值来验证我们对电子束焊接样品模型的预测。
AMS7100-AMS7101
SAE AMS-AM（增材制造）是 SAE 航空材料系统组的一个技术委员会，负责制定和维护航空材料和工艺规范以及其他 SAE 增材制造技术报告，包括前体材料、增材工艺、系统要求和后构建材料、预处理和后处理、无损检测和质量保证。他们专注于关键的增材制造工艺，例如激光和电子束粉末床熔合，但也扩展到更大的构建范围工艺，例如等离子、激光和电子束直接能量沉积。其他相关的增材制造工艺包括用于聚合物的熔融长丝制造和用于金属和非金属应用的粘合剂喷射。