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陆上自卫队飞机零部件（国内）通用规格
1 一般规定 ････････････････････････････････････････････････････････････････････ 1
通过材料挤压实现自感知部件的增材制造
摘要 本研究的目的是通过嵌入铜和连续碳纤维导电元件来开发和评估增材制造部件的自感应能力。使用自定义 g 代码在基于材料挤出的 Anisoprint A4 机器上制造了两组测试样本。每组都包含非晶态热塑性基质中的铜和连续碳纤维。通过改进美国材料与试验协会 (ASTM D790) 三点加载系统开发了一种量身定制的测试装置。在弯曲载荷下进行电阻测量，以评估每个测试样本的自感应能力。结果证实，材料挤出技术可以生产自感应部件。电阻呈线性增加（传感公差 <±2.6%，R 2 >93.8% p 值 < 0.005），与施加的力和应变建立了很强的相关性。这项工作允许创建智能部件，以促进工业 4.0 所需的状态监测和预防性维护所需的大数据收集、分析和基于证据的决策。
金属增材制造 (MAM) 在汽车零部件生产中的应用——综述
摘要：本文强调了增材制造技术在过去几年中在汽车零部件生产中的重要性。它指出了这些生产技术已应用的行业和科学领域。主要的制造方法基于所用材料（包括金属和非金属）进行介绍。作者主要关注采用金属及其合金的增材制造技术。在此背景下，他们将这些方法分为三大类：L-PBF（激光粉末床熔合）、薄板层压和DED（定向能量沉积）技术。在本文的后续工作阶段，提到了使用金属增材制造（MAM）方法生产的汽车部件的具体示例。
现役部件周期 260 – E4
ABE3 184 417 417 44% 4 572 33% 42% E4B3 GM3 226 226 226 100% 3 496 46% 100% ABF3 233 372 372 63% 6 496 48% 21% E4B1 GSE3 87 87 87 100% 1 196 45% 100% ABH3 569 973 973 58% 6 1310 44% 16% E4B1 GSM3 106 106 106 100% 1 235 46% 99% AC3 119 119 119 100% 1 272 44% 100% E4G0 HM3 2392 3682 3682 65% 38 5615 43% 24% AD3 301 353 353 85% 1 620 49% 62% E4B2 HT3 121 157 157 77% 1 278 44% 64% AE3 250 540 540 46% 5 764 33% 30% E4B2 IC3 91 91 91 100% 2 207 45% 100% AG3 48 48 48 100% 1 93 53% 100% E4B4 IT3 474 474 474 100% 19 1115 44% 100% AM3 444 607 607 73% 2 874 51% 45% E4B7 LS3 470 709 709 66% 10 1219 39% 41% AME3 78 163 163 48% 2 273 29% 44% E4C2 LSS3 23 32 32 72% 3 57 46% 46% AO3 778 1440 1440 54% 10 2269 35% 18% E4B6 MA3 533 533 533 100% 105 1120 57% 100% AS3 110 110 110 100% 2 238 47% 100% E4B6 MC3 58 58 58 100% 0 105 55% 100% ATI3 176 176 176 100% 9 453 41% 60% E4B1 MM3 424 576 576 74% 4 935 46% 59% ATO3 248 515 515 48% 14 680 39% 34% E4C1 MMA3 158 158 158 100% 3 327 49% 100% AZ3 120 120 120 100% 2 242 50% 100% E4C1 MN3 64 134 134 48% 1 187 35% 50% BM3 294 349 349 84% 8 643 47% 52% E4B2 MR3 24 24 24 100% 1 60 42% 100% BU3 73 86 86 85% 4 206 37% 100% E4B6 MU3 7 7 7 100% 0 18 39% 100% CE3 48 53 53 91% 7 101 54% 67% E4B4 OS3 273 273 273 100% 6 575 49% 100% CM3 63 63 63 100% 3 150 44% 100% E4A4 PR3 137 137 137 100% 1 307 45% 100% CS3 404 726 726 56% 7 1314 31% 49% E4B7 PS3 117 117 117 100% 7 240 52% 100% CSS3 34 34 34 100% 2 95 38% 96% E4B4 QM3 97 97 97 100% 1 216 45% 100% CTM3 27 27 27 100% 5 62 52% 100% E4B7 RP3 32 32 32 100% 0 61 52% 100% CTR3 244 244 244 100% 6 429 58% 100% E4B7 RS3 130 326 326 40% 5 582 23% 4% CTT3 146 146 146 100% 5 335 45% 100% E4B3 STG3 135 159 159 85% 16 361 42% 12% DC3 229 298 298 77% 3 493 47% 56% E4C2 STS3 83 195 195 43% 8 300 30% 47% EA3 9 17 17 53% 0 30 30% 47% E4H1 SW3 24 24 24 100% 2 51 51% 100% EM3 222 213 213 104% 3 390 58% 72% E4C1 TM3 72 72 72 100% 1 150 49% 100% EN3 153 153 153 100% 0 277 55% 100% E4H1 UT3 34 34 34 100% 2 72 50% 100% EO3 35 35 35 100% 2 98 38% 100% E4B7 YN3 184 184 184 100% 8 379 51% 100% ETV3 85 198 198 43% 6 325 28% 41% E4C2 YNS3 14 14 14 100% 0 41 34% 100% FT3 101 175 175 58% 3 258 40% 20% E6B740 E6C2 总计 12415 17488 17488 70.99% 378 29867 42.83% 34.05%
氨/氢气涡轮机复杂部件的高温材料：评论
摘要：本文回顾了材料选择和设计在确保以氨-氢为燃料的燃气涡轮发动机高效性能和安全运行方面的关键作用。由于这些能源燃料在涡轮燃烧室中表现出独特的燃烧特性，因此确定合适的材料势在必行。详细的材料特性对于辨别涡轮部件中的缺陷和退化途径是必不可少的，从而照亮改进的途径。随着涡轮入口温度的升高，热降解和机械缺陷的敏感性增加，尤其是在高压涡轮叶片中，这是决定寿命的关键部件。本综述重点介绍了氨-氢燃料涡轮设计中的挑战，解决了氨腐蚀、氢脆和应力腐蚀开裂等问题。为了确保发动机的安全性和效率，本文提倡在材料开发和风险评估中利用先进的分析技术，强调技术进步、设备规格、操作标准和分析方法之间的相互作用。
通过直接能量沉积将光纤传感器嵌入金属部件中
光纤可用作应变和温度传感器，在结构健康监测中引起了广泛关注，尤其是在大型土木工程和基础设施应用中 [1, 2, 3]。最近，人们对将光纤用于嵌入式传感应用产生了兴趣，用于小型金属零件在工程应用中监测应变和/或温度分布。增材制造工艺非常适合嵌入光纤，因为它们可以在光纤周围或上方沉积材料。因此，光纤传感器可以放置在零件内部，从而获得更详细的应变和温度信息。此外，通过使用光频域反射法 (OFDR)，一种能够确定沿光纤长度分布应变测量值的传感技术，可以通过嵌入在零件中的光纤传感器连续确定应变分布和集中度。
人工智能在增材制造部件表面粗糙度预测中的应用
摘要：从制造角度来看，增材制造因其提高生产效率的潜力而广受欢迎。然而，在预定的设备、成本和时间限制内确保产品质量始终如一仍然是一个持续的挑战。表面粗糙度是一个关键的质量参数，难以达到要求的标准，这对汽车、航空航天、医疗设备、能源、光学和电子制造等行业构成了重大挑战，因为表面质量直接影响性能和功能。因此，研究人员非常重视提高制造零件的质量，特别是通过使用与制造零件相关的不同参数来预测表面粗糙度。人工智能 (AI) 是研究人员用来预测增材制造零件表面质量的方法之一。许多研究已经开发出利用人工智能方法的模型，包括最近的深度学习和机器学习方法，这些模型可以有效降低成本和节省时间，并正在成为一种有前途的技术。本文介绍了研究人员在机器学习和人工智能深度学习技术方面的最新进展。此外，本文还讨论了将人工智能应用于增材制造部件表面粗糙度预测的局限性、挑战和未来方向。通过这篇评论论文，我们可以发现，集成人工智能方法具有巨大的潜力，可以提高增材制造工艺的生产率和竞争力。这种集成可以最大限度地减少对机加工部件进行再加工的需求，并确保符合技术规范。通过利用人工智能，该行业可以提高效率，并克服在增材制造中实现一致产品质量所带来的挑战。
闭环供应链的环境和经济效益：材料和部件回收和再制造案例研究
摘要。在人们日益担心资源枯竭和环境破坏的时代，闭环供应链 (CLSC) 的概念已获得认可，被视为一种可行且可持续的解决方案。本研究通过分析闭环供应链中的回收和再制造程序，考察了环境保护与经济发展之间的相互依存关系。本文利用广泛的案例研究来调查闭环供应链在材料和部件回收和再制造过程中的关键意义。通过全面研究环境效益和经济效益之间的复杂关系，本研究揭示了在当代供应链管理中实施闭环系统所产生的各种微妙影响。该研究采用混合方法，结合定量和定性研究。该研究使用定量数据来衡量回收和再制造过程对减少原材料使用、能源消耗和温室气体排放的贡献程度。该研究强调了闭环供应链在促进循环经济理念、减少废物排放和减轻公司对环境影响方面的能力。这项研究提供了宝贵的见解，从业者、政客和公司可以利用这些见解做出明智的决策，在供应链战略中优先考虑环境保护和经济增长。