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用于供应小零件的零件进料器
2024 年 8 月 11 日 — 微电子元件零件进料器。微电子零件进料器。压电阀系统 DIGIVAL。DIGIVAL 行业第一。TM。DIGIVAL。精密零件进料槽...
汽车零件的智能裂纹检测系统
汽车零件中的裂纹检测确保车辆安全性，可靠性和耐用性。传统的裂纹检测方法在很大程度上依赖于手动检查或非破坏性测试（NDT），这可能无法有效地识别小型，表面级别或隐藏的裂纹。随着人工智能（AI），机器学习（ML），计算机视觉（CV），图像处理和光检测传感器技术的快速进步，智能裂纹检测系统（SCDS）正在作为对此问题的有效，自动化的解决方案。本文回顾了应用于汽车零件的智能裂纹检测系统的当前方法，技术，挑战和未来方向，重点是实时监控，基于AI的裂纹分类以及与IOT启用的诊断系统集成。
WC-17CO CERMET零件的可行性，激光粉床融合
cermet是由陶瓷加固和金属基质组成的复合材料。激光粉床融合（L-PBF）是一种添加剂制造（AM）技术。目前的论文介绍了使用WC-17CO粉末L-PBF对CERMET零件的可行性研究。结果表明，L-PBF过程的参数优化允许生产实心WC-17CO部分。结构分析显示出明显的孔隙率（1.41％）和较小的样品中存在小规模的裂纹。通过髋关节（热等位压）进行后处理，显着改善了制造零件的结构。孔隙率变得非常低（0.01％），XRD相分析显示易碎的W 2 C相位。磨料磨损和硬度测试表明，加上制造零件的性能与粉末烧结产生的参考零件相当。该研究成功证明了制造耐磨损的Cermet零件的可能性
使用实验分析和机器学习优化可持续包装解决方案的回收3D打印PLA零件的机械性能
摘要：日益增加的环境问题和对可持续材料的需求促使人们专注于在添加剂制造中利用回收的聚乳酸（PLA），因为PLA提供了比其他热塑性的优势，包括生物降解性，易于生物降解性，易于加工和生产过程中的环境影响较低。本研究通过实验和机器学习方法的结合探讨了回收PLA零件的机械性能的优化。进行了一系列实验，以研究各种处理参数（例如层厚度和填充密度和退火条件）对回收PLA部分机械性能的影响。机器学习算法已经证明，平均误差为6.059％，可以预测拉伸行为。结果表明，处理参数和治疗后退火的特定组合不同地改善了机械性能（最终拉伸强度（UTS）为7.31％，Young模量为0.28％，在延长度中为3.68％）和3.68％的延长度），并根据XD vra（X.33％）的效果，依赖于XD的vira，并在XD上进行分析，该分析均为A a vira vra vra，in It a vira是xrd vra，in It a vira是xrd vra vra vra vra。可持续包装解决方案，包括可生物降解的容器，翻盖包装和保护性插件。优化的回收PLA零件表现出机械性能和结晶度水平，其水平与其处女相媲美，这突出了它们降低环境影响和节省成本的潜力。均为已建造的样品和退火样品，实现高复合可需性的最佳设置涉及0.2 mm的层厚度，填充物的填充量为75％，用于填充样品，对退火样品的填充填充物为100％。本研究提供了一个综合框架，用于优化添加剂制造中的再生PLA，这有助于可持续材料工程和循环经济的发展。
零件的双线性模型和生成对抗网络中的外观
摘要 - 对生成对抗网络（GAN）的理解进步已导致视觉编辑和合成任务的显着进步，并利用了嵌入在预训练的gan的潜在空间中的丰富语义。但是，现有方法通常是针对特定的gan体系结构量身定制的，并且仅限于发现不促进局部控制的全球语义方向，或者需要通过手动提供的区域或细分口罩进行某种形式的监督。从这个角度来看，我们提出了一种建筑敏锐的方法，该方法共同发现代表空间部分及其外观的因素，以一种完全无监督的方式。这些因素是通过在特征图上应用半非谐音张量分解来获得的，这反过来又可以通过像素级控制来实现上下文感知的本地图像编辑。此外，我们表明发现的外观因子对应于无需使用任何标签的概念的显着图。对广泛的GAN体系结构和数据集进行了实验，表明，与最新的状态相比，我们的方法在训练时间方面更有效，最重要的是，提供了更准确的局部控制。
主题：评估国防部为乌克兰武装部队提供维修零件的流程（项目编号 D2024-DEV0PD-0182.000）
1. 根据国防部督察长的要求提供评估 POC。 2. 参加评估入门会议。 3. 回应国防部督察长的信息请求。 4. 协助国防部督察长人员协调和/或参加评估相关会议。 5. 提供 POC 以协调国防部督察长现场访问。 6. 向国防部督察长提供现场访问或会议要求的文件、材料或信息。 7. 审查报告是否存在任何不准确之处。 8. 完成安全分类审查。 9. 如果需要，向国防部督察长草案报告提供管理层意见。 10. 对任何未解决的建议提供管理层意见。 11. 提供建议完成的证据。
对历史SEL测试数据的统计分析，以提供使用毫无限制的CMOS零件的先验风险估计
Ingle-Event Latchup（SEL）仍然是在高辐射环境中自信使用最先进的微电子的持久且困难的障碍。即使是主要在互补的金属氧化物半导体（CMOS）中未制造的部分，由于CMOS控制逻辑，输入输出（IO）等，也可能很脆弱。通过先验预测提高赔率已被证明很困难，因为在供应商，过程，功能等方面没有一致的趋势。[1-7]。用质子筛选（用于揭示常见的非破坏性单事件效应（见）[8]）通常是由于质子后坐离子的短范围和典型的SEL [9-12]的深敏感体积（SV）而无效。预测SEL易感性的困难是不幸的，因为SEL行为是高度可变的，并且可能对部分和系统可靠性构成重大威胁。大约一半的CMOS零件易感性，在这些部分中有50％可以具有破坏性[4]。sel费率在6个以上的数量级上有所不同，其中几个零件
主题：国防部对乌克兰武装部队要求的维修零件的验证评估（项目编号 D2024-DEV0PD-0133.000）
本备忘录旨在通知您，我们计划于 2024 年 6 月开始主题评估。本次评估的目的是确定国防部各部门流程的有效性，这些流程用于验证乌克兰武装部队为维护国防部提供的军事装备而要求的维修零件的必要性和责任性。我们可能会在评估过程中修改目标，我们也会考虑管理层对附加或修订目标的建议。我们计划根据廉政和效率监察长委员会的“检查和评估质量标准”进行此次评估。
磨损不完美的功能分级零件的行为分析：分析和实验技术
摘要。在本研究中使用了分析溶液和实验测试的组合，以评估多孔功能分级材料（PFGM）结构系统的耐磨性。使用基于不同参数的3D打印技术制造了圆柱多孔样品。根据ASTM标准，已经使用圆盘摩擦计上的销钉研究了多孔样品的滑动磨损行为。结果显示实验和分析分析之间的合理一致，差异为10.434％。这表明3D打印可以适用于制造可靠的粘弹性样品。但是，孔隙率参数对耐磨性有重大影响。多孔分级技术导致FGM PLA样品的较高实验性耐磨性约为31％。使用扫描电子显微镜（SEM）进行了样品骨折表面的体形观察，以检查PFGM层的性质。
具有遗传算法的基于零件的设计研究
摘要在将上循环描述为将一组现有 /二手材料安装到新设计中的问题时，本文利用遗传算法（GA）和树叉在有限的材料清单中锻炼设计。它提出了一种自下而上的生成方法，旨在通过降低材料选择性来增加上循环的适用性。纸张介绍了两种情况：第一个基于树叉从一棵树中采购的树叉，第二个利用废物材料，即从森林地面收集的树叉。IT研究了从较早设计阶段的材料尺寸和制造约束的气体，以扩大这些元素的形态参与并创建自下而上的生成系统。该论文在没有事先选择的情况下利用废料，而不会改变或变形其独特的几何形状以最大程度地减少制造能耗。它提出了由十个叉子制成的制作的桌子结构。关键字树叉，遗传算法，生成设计，最大程度地减少废物，可持续性，材料上循环，物质可用性的设计，循环经济1.简介