电动汽车(电动汽车)中座舱对电池选项卡的激光焊接至关重要。确保焊接质量至关重要,因为它取决于诸如孔隙率的产生,熔融池中的流体流动,施加激光功率和焊接速度等因素。然而,常规激光焊接技术主要侧重于沿焊接距离调节激光参数,努力有效地减轻孔隙率的形成。虽然对激光角沿焊缝截面的效应进行了广泛的研究,但尚未探索过轴轴激光角的影响,即在垂直于焊接方向的平面中的角度的效果,尚未探索。这项研究通过在不同激光能密度下改变激光轴轴的角度,以优化专门为减少孔隙率的过程,从而引入了一种创新的激光焊接方法。通过实施铝AA1050的激光焊接的三维计算流体动力学(CFD)模型,我们在采用不同的离轴角度的同时提供了详细的分析流体流量和熔体池尺寸。我们的模型结合了多种反射,向上的蒸气压和后坐压力,以解释不同激光轴轴轴的孔隙率的形成。结果表明,在优化的激光功率和焊接速度下增加激光轴的角度可显着降低孔隙率。在激光外轴角为4.92°时,数值分析与实验熔体池宽度为11%,最小误差为2.74°,最小误差为2.6%。对于熔体池深度,在4.92°的离轴角度为4.2%,最小差为7.2%,在7.42°的离轴角度下的最小差为0.5%。本研究提出了一种通过解决孔隙形成的特定挑战来改善激光焊接过程的新方法。
电动汽车(电动汽车)中座舱对电池选项卡的激光焊接至关重要。确保焊接质量至关重要,因为它取决于诸如孔隙率的产生,熔融池中的流体流动,施加激光功率和焊接速度等因素。然而,常规激光焊接技术主要侧重于沿焊接距离调节激光参数,努力有效地减轻孔隙率的形成。虽然对激光角沿焊缝截面的效应进行了广泛的研究,但尚未探索过轴轴激光角的影响,即在垂直于焊接方向的平面中的角度的效果,尚未探索。这项研究通过在不同激光能密度下改变激光轴轴的角度,以优化专门为减少孔隙率的过程,从而引入了一种创新的激光焊接方法。通过实施铝AA1050的激光焊接的三维计算流体动力学(CFD)模型,我们在采用不同的离轴角度的同时提供了详细的分析流体流量和熔体池尺寸。我们的模型结合了多种反射,向上的蒸气压和后坐压力,以解释不同激光轴轴轴的孔隙率的形成。结果表明,在优化的激光功率和焊接速度下增加激光轴的角度可显着降低孔隙率。在激光外轴角为4.92°时,数值分析与实验熔体池宽度为11%,最小误差为2.74°,最小误差为2.6%。对于熔体池深度,在4.92°的离轴角度为4.2%,最小差为7.2%,在7.42°的离轴角度下的最小差为0.5%。本研究提出了一种通过解决孔隙形成的特定挑战来改善激光焊接过程的新方法。
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摘要 - 构成物联网(IoT)的数十亿个对象,预计将生成量的数据量。各种自动化服务(例如监视)将在很大程度上取决于使用不同的机器学习(ML)算法。传统上,ML模型由集中式云数据中心处理,在该中心,IoT读数通过访问,地铁和核心层中的多个网络啤酒花将云卸载到云中。这种方法不可避免地会导致过度的网络功耗以及服务质量(QoS)降解,例如增加延迟。相反,在本文中,我们提出了一种分布式的ML方法,除了云外,还可以在IoT节点和雾式服务器等中介设备中进行处理。我们将ML模型抽象成虚拟服务请求(VSR),以表示深神经网络(DNN)的多个互连层。使用混合整数线性编程(MILP),我们设计了一个优化模型,该模型以能源有效的方式在云/雾网络(CFN)中分配DNN的层。我们评估了DNN输入分布对CFN性能的影响,并将这种方法的能效与基线的能源效率进行比较,在该基线中,在集中式云数据中心(CDC)中处理了所有DNN的所有层。
摘要 - 机器人辅助手术中的许多任务需要计划和控制操纵器与高度变形对象相互作用的动作。这项研究提出了一种基于位置动力学(PBD)模拟的现实,时界的模拟器,该模拟器模拟了由于导管插入术前术前计划计划和钥匙孔外科手术程序内的术中指导而导致的大脑变形。它通过考虑变形模型,嘈杂的感应和不可预测的驱动中的不确定性来最大化成功的可能性。PBD变形参数是在平行p的模拟幻影上初始化的,以获得对脑白质的合理起始猜测。通过比较所获得的位移与复合水凝胶幻像中导管插入的变形数据进行校准。知道灰质大脑结构的不同行为,对参数进行了细小的调整以获得广义的人脑模型。将大脑结构的平均位移与文献中的值进行了比较。模拟器的数值模型对文献采用了一种新颖的方法,并且通过使用记录的Vivo动物试验的记录变形数据,平均不匹配为4.73±2.15%,它已被证明与实际脑变形密切相匹配。稳定性,准确性和实时性能使该模型适合为KN路径计划,术前路径计划和术中指导创建动态环境。