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摘要背景：哥伦比亚陆军第一飞机维修营必须定期测试比奇空中国王飞机上发电机控制单元 (GCU) 的性能，这迫使操作员采取不舒服且不符合人体工程学的身体姿势。本文建议为这些装置使用便携式数字故障排除测试台，以方便进行测量、解释获取的信息和生成技术报告。方法：使用航空技术创新项目开发的集成、创新、过程模型 (IIP) 设计测试台。然后，定义其功能模块，并包括电压和阻抗测量设备、内部报告存储系统和用户界面。与技术操作员一起在现有的比奇空中国王 C-90、200、B 200、300 和 350 系列飞机上进行测试。最后，制定了一份技术报告来验证测试台的结果。结果：执行测试所需的操作员数量从四人减少到一人。数字测试台只需要操作员连接测量线束，因此可以改善人员的人体工程学。使用该台，GCU 的审查和评估时间从 120 分钟减少到 26 分钟，这意味着燃料消耗减少了 86.66%。结论：通过使用数字故障排除测试台，所需的操作员数量以及 GCU 的检查和评估时间都减少了，这意味着燃料费用减少了。其运输方便，可以在维修营机库外检查飞机，但应考虑实施 USB 端口来存储报告。关键词：航空学、航空电子设备、飞机、比奇王、GCU、测试台、故障排除。致谢：我们要感谢哥伦比亚国民军第一飞机维修营和航空学校对原型机开发的贡献。该项目由哥伦比亚国民军、科学技术科学部资助，内部代码为118315。语言：英语
比奇王者 C-90、200、B200、300 和 350 飞机 GCU 的故障排除数字测试台的设计
摘要背景：哥伦比亚陆军第一飞机维修营必须定期测试比奇空中国王飞机上发电机控制单元 (GCU) 的性能，这迫使操作员采取不舒服且不符合人体工程学的身体姿势。本文建议为这些装置使用便携式数字故障排除测试台，以方便进行测量、解释获取的信息和生成技术报告。方法：使用航空技术创新项目开发的集成、创新、过程模型 (IIP) 设计测试台。然后，定义其功能模块，并包括电压和阻抗测量设备、内部报告存储系统和用户界面。与技术操作员一起在现有的比奇空中国王 C-90、200、B 200、300 和 350 系列飞机上进行测试。最后，制定了一份技术报告来验证测试台的结果。结果：执行测试所需的操作员数量从四人减少到一人。数字测试台只需要操作员连接测量线束，因此可以改善人员的人体工程学。使用该台，GCU 的审查和评估时间从 120 分钟减少到 26 分钟，这意味着燃料消耗减少了 86.66%。结论：通过使用数字故障排除测试台，所需的操作员数量以及 GCU 的检查和评估时间都减少了，这意味着燃料费用减少了。其运输方便，可以在维修营机库外检查飞机，但应考虑实施 USB 端口来存储报告。关键词：航空学、航空电子设备、飞机、比奇王、GCU、测试台、故障排除。致谢：我们要感谢哥伦比亚国民军第一飞机维修营和航空学校对原型机开发的贡献。该项目由哥伦比亚国民军、科学技术科学部资助，内部代码为118315。语言：英语
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摘要 背景：哥伦比亚陆军第一飞机维修营必须定期测试比奇空中国王飞机上发电机控制单元 (GCU) 的性能，这迫使操作员采取不舒服且不符合人体工程学的身体姿势。本文建议为这些装置使用便携式数字故障排除测试台，以方便进行测量、解释获取的信息和生成技术报告。 方法：使用航空技术创新项目开发的集成、创新、过程模型 (IIP) 设计测试台。然后，定义其功能模块，并包括电压和阻抗测量设备、内部报告存储系统和用户界面。与技术操作员一起在现有的比奇空中国王 C-90、200、B 200、300 和 350 系列飞机上进行测试。最后，制定了一份技术报告来验证测试台结果。 结果：进行测试所需的操作员数量从四人减少到一人。数字测试台只需要操作员连接测量线束，因此可以改善人员的人体工程学。使用该台，GCU 的审查和评估时间从 120 分钟减少到 26 分钟，这意味着燃料消耗减少了 86.66%。结论：通过使用数字故障排除测试台，所需的操作员数量以及 GCU 的检查和评估时间都减少了，这意味着燃料费用减少了。由于运输方便，可以在维修营机库外检查飞机，但应考虑安装 USB 端口来存储报告。关键词：航空、航空电子设备、飞机、比奇王、GCU、测试台、故障排除。致谢：我们要感谢哥伦比亚国民军第一飞机维修营和航空学校对原型机开发的贡献。该项目由哥伦比亚国民军、科学技术部资助，内部代码为 118315。语言：英语
中枢神经系统康复的新方法
神经康复是运动康复领域中发展迅速的一个领域，其专门目的是恢复中枢神经系统 (CNS) 的神经可塑性。神经可塑性的概念是指大脑在学习或接触丰富环境后自我重组的能力，这种能力会持续人的一生。因此，对中枢神经系统损伤患者进行特定的治疗是有益的。神经可塑性益处最大化的时间框架至关重要，中风后约 12 周会出现平台期 ( 1 )。因此，通过提供适时且精心设计的治疗，充分利用这种高水平的大脑重组至关重要。已经开发出一系列方法用于急性、亚急性或慢性损伤阶段的中枢神经系统恢复。这些方法包括启动或增强技术，例如末端执行器机器人、外骨骼或虚拟现实，其中许多方法已被证实是有效的 ( 2 , 3 )。然而，临床实践仍然缺乏具体的指征来说明哪种疗法最有效、应使用多长时间以及患者有哪种障碍。因此，本研究课题旨在探索新的神经康复理念和方法、对现有技术的改进以及发现研究或临床空白，包括治疗和康复的预测性研究。越来越多的证据支持在神经康复中使用外骨骼和/或矫形器（Cho 等人）、虚拟现实（Bian 等人）（4）和脑机接口（Carino-Escobar 等人；de Freitas Zanona 等人）等创新技术。这些技术可以提供更具沉浸感和吸引力的治疗环境，一些研究报告称，中枢神经系统损伤患者的运动功能和认知能力得到显著改善（5）。除了新的干预技术外，使用测量皮质活动的诊断技术可以更深入地了解运动学习（6）以及这些技术可能引起的变化，这些变化不仅在功能层面，而且在神经可塑性方面。然而，还需要进一步研究，以确定哪些技术和干预措施对不同的患者群体最有效，并制定个性化的治疗计划。除了创新技术外，还有
侯增光简历
出版物（部分近期出版物） [1] Wang, J., Shi, L., Wang, W., Hou, ZG , “Efficient braincoding based on adapted EEG channel selecting and transformation”, IEEE Trans on Emerging Topics in Computational Intelligence, 2022, vol.6, pp. 1314-1323. [2] Wang, C., Peng L., Hou, ZG , et al., “A Hierarchical architecture for multisymptom assessment of early Parkinson's disease via wearable sensor”, IEEE Trans on Cognitive and Developmental Systems, 2022, 14(4), pp. 1553-1563. [3] Fan, C.、Peng, L.、Wang, T.、Yang、Zhou, X、Hou, ZG，“R-GAN：基于时间循环生成对抗网络的多会话未来 MRI 预测”，IEEE Trans on Medical Imaging，2022，41(8)，第 1925-1937 页。[4] Ni, Z.、Bian, G、Zhou, X、Li, R 和 Hou, ZG，“空间挤压推理和低秩双线性特征融合用于手术图像分割”，IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics，2022，26(7)，第 3209-3217 页。[5] Zhou, X.、Xie, X.、Liu, S.、Feng, Z.、Hou, ZG，“基于动态扭曲操作的手术技能评估”，IEEE Trans on Medical Robotics and Bionics，vol. 4，第1期，第 50-61 页，2022 年 2 月。[6] Li, R.、Xie, X.、Zhou, X.、Liu, S.、Ni, Z.、Hou, ZG，“透视图像中多导丝端点定位的统一框架，”IEEE Transactions on Biomedical Engineering，第 69 卷，第 4 期，第 1406-1416 页，2022 年 4 月。[7] Gui, M.、Zhou, X.、Xie, X.、Liu, S.、Li, H.、Hou, ZG，“基于新型 Halbach 圆柱体的磁皮肤设计和实验：初步研究”，IEEE Trans on Instrumentation and Measurement，2022 年，第 71 卷，第 1-11 页。 [8] 王建军、王伟、任胜、石伟、侯志刚，“单任务与认知-运动双任务训练的神经相关性”，IEEE 认知与发展系统学报，第 14 卷，第 2 期，第 532-540 页，2022 年 6 月。[9] 王光、胡倩、杨燕、程建军、侯志刚，“半监督深度散列的对抗性二元相互学习”，IEEE 神经网络与学习系统学报，2022 年 8 月，第 33 卷，第 8 期，第 4110-4124 页。[10] 王晨、彭玲、侯志刚等，“使用便携式测量方法评估上肢痉挛
生成可逆量子神经网络
生成模型一直是机器学习研究中特别受关注的一个领域，成功的模型架构极大地改进了生成模型，包括变分自编码器 (VAE)、生成对抗网络 (GAN) 和可逆神经网络 (INN) [1-3]。除其他应用外，生成模型在事件生成中的应用也得到了广泛研究 [4-6]。与马尔可夫链蒙特卡洛 (MCMC) 技术 [7-11] 相比，生成模型的优势不仅限于提高推理速度，而后者迄今为止已成为领先的 LHC 模拟和解释方法。此外，生成模型可以进行端到端训练，从而实现更全面的应用，如展开 [12-14]、异常检测 [15-19] 等等 [20]。然而，这些神经网络 (NN) 的参数空间巨大，使其能够模拟复杂的交互，但这也导致对计算资源的需求巨大。流行的 NN 架构的规模早已达到计算可行性的边界。量子机器学习 (QML) 将量子计算的强大功能引入现有的机器学习基础，以建立并利用量子优势，从而实现量子算法独有的性能提升。虽然基于门的量子计算与经典计算有很大不同，但已经构建了许多与上述经典生成网络等效的模型，包括量子自动编码器 [ 21 ] 和量子 GAN [ 22 – 27 ]。值得注意的例外是 INN [ 28 , 29 ]，它们尚未转移到 QML 领域。此类网络将成为量子神经网络 (QNN) 阵列的理想补充。虽然经典 INN 中雅可比行列式的可处理性使它们能够执行密度估计，这从本质上防止了模式崩溃，但通常无法有效地计算完整的雅可比矩阵 [ 30 ]。 INN 中完全可处理的雅可比矩阵（QNN 可用）将允许高效学习主要数据流形 [31-34]，为可解释的表示学习和对底层过程的新洞察开辟机会。基于耦合的 INN 架构已通过经验证明对消失梯度问题更具弹性 [28]，这使它们可以直接受益于具有许多参数的深度架构。然而，到目前为止列出的许多 INN 应用已经需要大量的训练资源。目前的研究表明，量子模型可以避免这种对巨大参数空间的需求。它们在表达力方面胜过常规 NN，能够用少得多的参数表示相同的变换 [35-39]。这一理论基础得到了几个专门构建的 QML 电路实例的支持，这些电路为专门设计的问题提供了比经典解决方案更有效的解决方案 [ 40 – 43 ]。QNN 已经成功应用于相对有限的高能物理问题 [ 21 ， 25 ， 44 – 46 ， 46 – 51 ] 以及非 QML 方法 [ 52 – 56 ]。然而，据我们所知，尚未尝试构建可逆 QNN，该 QNN 可通过其可逆性用作生成任务的密度估计器。通过这项工作，我们旨在填补与经典 INN 量子等价的剩余空白，开发量子可逆神经网络 (QINN)。我们展示了如何将 QNN 流程中的每个步骤设计为可逆的，并展示了模拟网络估计分布密度的能力。作为原理证明，我们将我们的模型应用于最重要、研究最多的高能物理过程之一的复杂模拟 LHC 数据，pp → Z j → ℓ + ℓ − j，
课程vitae
[1] T. Cui和F. Pillichshammer（2025）。伯恩斯坦近似及以后：通过基本概率理论的证明，元素der Mathematik，被接受，Arxiv：2307.11533。[2] T. Cui，J。Dong，A。Jasra和X. T. Tong（2025）。数值MCMC的收敛速度和近似精度，应用概率的进步，57（1），doi：10.1017/apr.2024.28。[3] T. Cui，G。Ditommaso，R。Scheichl（2024）。多级维度独立于可能性的MCMC，用于大规模反问题，反问题，40，035005。[4] Y. Zhao和T. Cui（2024）。张量训练方法用于状态空间模型中的顺序状态和参数学习，机器学习研究杂志，接受，ARXIV：2301.09891。[5] T. Cui，H。de Sterck，A。D. Gilbert，S。Polishchuk和R. Scheichl（2024）。多层次的蒙特卡洛方法用于随机对流扩散特征值问题，《科学计算杂志》，99（3），1-34。[6] T. Cui，S。Dolgov和R. Scheichl（2024）。使用张量列车进行的深度重要性采样，并适用于先验和后验罕见的事件估计，《 Siam Scientific Computing杂志》，46（1），C1 – C29。[7] T. Cui，S。Dolgov，O。Zahm（2023）。可扩展的有条件深度逆罗森布拉特使用张量列和基于梯度的尺寸降低，计算物理学杂志，485，112103。[8] T. Cui，S。Dolgov（2022）。使用平方逆的Rosenblatt传输，计算数学基础，22（6），1863– 1922年对张量列车的深度组成。[9] T. Cui，X。T。Tong和O. Zahm（2022）。先前的标准化了贝叶斯反问题，逆问题，38（12），124002。[10] T. Cui，X。T. Tong（2022）。统一的绩效分析对信息性的子空间方法，Bernoulli，28（4），2788–2815。[11] O. Zahm，T。Cui，K。Law，Y。Marzouk和A. Spantini（2022）。非线性贝叶斯逆问题的认证维度降低，计算数学，91（336），1789–1835。[12] T. Cui，Z. Wang和Z. Zhang（2022）。通过非线性流变学，计算物理学的通信，ARXIV：2209.02088，一种用于冰川建模的变分神经网络方法。[13] L. Bian，T。Cui，B.T。 Yeo，A。Fornito，A。Razi，J。Keith（2021）。 使用功能性MRI，Neuroimage，244，118635识别大脑状态，过渡和社区。div> [14] T. Cui，O。Zahm（2021）。 无数据的贝叶斯反问题，反问题的无数据信息尺寸减小，37（4），045009。 [15] J. Bardsley，T。Cui（2021）。 基于优化的非线性层次统计反问题的MCMC方法，《不确定性量化》的暹罗/ASA期刊，9（1），29-64。 [16] C. Fox，T。Cui，M。Neumayer（2020）。 随机降低了效率的大都市量的前向模型，并应用于地下流体流量和电容层析成像，《辉煌的地质杂志》，《地貌杂志》，11（1），1-38。 [17] J. Bardsley，T。Cui，Y。Marzouk，Z。Wang（2020）。 [18] R. Brown，J。Bardsley，T。Cui（2020）。 [19] S. Wu，T。Cui，X。Zhang，T。Tian（2020）。[13] L. Bian，T。Cui，B.T。Yeo，A。Fornito，A。Razi，J。Keith（2021）。 使用功能性MRI，Neuroimage，244，118635识别大脑状态，过渡和社区。div> [14] T. Cui，O。Zahm（2021）。 无数据的贝叶斯反问题，反问题的无数据信息尺寸减小，37（4），045009。 [15] J. Bardsley，T。Cui（2021）。 基于优化的非线性层次统计反问题的MCMC方法，《不确定性量化》的暹罗/ASA期刊，9（1），29-64。 [16] C. Fox，T。Cui，M。Neumayer（2020）。 随机降低了效率的大都市量的前向模型，并应用于地下流体流量和电容层析成像，《辉煌的地质杂志》，《地貌杂志》，11（1），1-38。 [17] J. Bardsley，T。Cui，Y。Marzouk，Z。Wang（2020）。 [18] R. Brown，J。Bardsley，T。Cui（2020）。 [19] S. Wu，T。Cui，X。Zhang，T。Tian（2020）。Yeo，A。Fornito，A。Razi，J。Keith（2021）。使用功能性MRI，Neuroimage，244，118635识别大脑状态，过渡和社区。div>[14] T. Cui，O。Zahm（2021）。无数据的贝叶斯反问题，反问题的无数据信息尺寸减小，37（4），045009。[15] J. Bardsley，T。Cui（2021）。基于优化的非线性层次统计反问题的MCMC方法，《不确定性量化》的暹罗/ASA期刊，9（1），29-64。[16] C. Fox，T。Cui，M。Neumayer（2020）。随机降低了效率的大都市量的前向模型，并应用于地下流体流量和电容层析成像，《辉煌的地质杂志》，《地貌杂志》，11（1），1-38。[17] J. Bardsley，T。Cui，Y。Marzouk，Z。Wang（2020）。[18] R. Brown，J。Bardsley，T。Cui（2020）。[19] S. Wu，T。Cui，X。Zhang，T。Tian（2020）。基于功能空间的基于可扩展优化的采样，《暹罗科学计算杂志》，42（2），A1317 – A1347。贝叶斯逆问题中的晶状麦片先验的半变量图超参数估计，逆问题，36（5），055006。一种用于推断遗传调节网络的非线性反向工程方法，PEERJ，8，E9065。[20] T. Cui，C。Fox，C.，M。O'Sullivan（2019）。大规模逆问题的自适应误差模型 - 延迟 - 受众MCMC中降低的模型的随机校正，并应用于多相性逆问题，《工程数值国际杂志》，118（10），578-605。[21] T. Cui，C。Fox，G。Nicholls，M。O'Sullivan（2019）。使用平行马尔可夫链蒙特卡洛来量化地热储层校准中的不确定性，国际不确定性量化杂志，9（3），295–310。[22] S. Thiele，L。Grose，T。Cui，S。Micklethwaite，A。Cruden（2019）。从数字数据中提取高分辨率结构取向：贝叶斯方法，结构地质杂志，122，106–115。[23] C. Reboul，S。Kiesewetter，M。Eager，M。Belousoff，T。Cui，H。DeSterck，D。Elmlund，H。Elmlund（2018）。快速接近原子分辨率单粒子3D重建，简单，结构生物学杂志，204（2），172-181。[24] A. Spantini，T。Cui，K。Willcox，L。Tenorio和Y. Marzouk（2017）。贝叶斯线性反问题的面向目标的最佳近似，《暹罗科学计算杂志》，39（5），S167 – S196。[25] Z. Wang，Y。Marzouk，J。Bardsley，T。Cui和A. Solonen（2017）。贝叶斯的逆问题L 1先验：随机化 - 优化方法，Siam on Scientific Computing杂志，39（5），S140 – S166。
普渡大学本科课程专业 2023-2024
学校分组 PWL UG AE - 航空与天文工程师 AAE-BSE BSAAE AAE 航空与天文工程 140201 Aerspc/Aeron/Astron 工程师 1282 航空航天 14030000 ERG PWL UG M - 管理 (商务) ACCT-BS BS ACCT 会计 DAMT 数据分析 520301 会计 1310 管理行政与指导学院 15000000 MRG PWL UG M - 管理 (商务) ACCT-BS BS ACCT 会计 FINC 金融 520301 会计 1310 管理行政与指导学院 15000000 MRG PWL UG M - 管理 (商务) ACCT-BS BS ACCT 会计 HMGT HTM 管理 520301 会计 1310 管理行政与指导学院15000000 MRG PWL UG M - 管理 (商务) ACCT-BS BS ACCT 会计 IBUS 国际商务 520301 会计 1310 管理管理与教学学院 15000000 MRG PWL UG M - 管理 (商务) ACCT-BS BS ACCT 会计 INMT 创新管理 520301 会计 1310 管理管理与教学学院 15000000 MRG PWL UG M - 管理 (商务) ACCT-BS BS ACCT 会计 MCON 管理咨询 520301 会计 1310 管理管理与教学学院 15000000 MRG PWL UG M - 管理 (商务) ACCT-BS BS ACCT 会计 MISY 管理信息系统 520301 会计 1310 管理管理与教学学院15000000 MRG PWL UG M - 管理 (商务) ACCT-BS BS ACCT 会计 MRKT 市场营销 520301 会计 1310 管理学院行政与教学 15000000 MRG PWL UG M - 管理 (商务) ACCT-BS BS ACCT 会计 OPMG 运营与供应链管理 520301 会计 1310 管理学院行政与教学 15000000 MRG PWL UG M - 管理 (商务) ACCT-UND DS PMGA 预管理/会计 520301 会计 1310 管理学院行政与教学 15000000 MRG PWL UG AB - 农业与生物工程师 AE-BSE BSAGE XEAG 农业工程 140301 农业/生物工程师与生物工程 1146 农业与生物工程项目 11040000 ARG PWL UG AB - 农业与生物工程 AE-BSE BSAGE ENRE 环境与国家资源工程 140301 农业/生物工程与生物工程 1146 农业与生物工程项目 11040000 ARG PWL UG LA - 文科 AF-AMER-BA BA AFAS 非裔美国人研究 050201 非裔美国人/黑人研究 1374 综合研究学院 17110000 LARG PWL UG A - 农业 AGECON-BS BS AGBS 农业综合企业 AGFN 农业金融 010101 农业商业与管理总论 1145 农业经济学 11030000 ARG PWL UG A - 农业 AGECON-BS BS AGBS 农业综合企业AGMG 农业综合企业管理 010101 农业商业和管理总论 1145 农业经济学 11030000 ARG PWL UG A - 农业 AGECON-BS BS AGBS 农业综合企业 AGMR 农业营销 010101 农业商业和管理总论 1145 农业经济学 11030000 ARG PWL UG A - 农业 AGECON-BS BS AGBS 农业综合企业 CMRK 商品营销 010101 农业商业和管理总论 1145 农业经济学 11030000 ARG PWL UG A - 农业 AGECON-BS BS AGBS 农业综合企业 FMRK 食品营销 010101 农业商业和管理总论 1145 农业经济学 11030000 ARG PWL UG A - 农业 AGECON-BS BS AGEC农业经济学 APAE 应用农业经济学 010103 农业经济学 1145 农业经济学 11030000 ARG PWL UG A - 农业 AGECON-BS BS AGEC 农业经济学 DAMT 数据分析 010103 农业经济学 1145 农业经济学 11030000 ARG PWL UG A - 农业 AGECON-BS BS AGEC 农业经济学 PLPL 政策与法律预科 010103 农业经济学 1145 农业经济学 11030000 ARG PWL UG A - 农业 AGECON-BS BS AGEC 农业经济学 QUAN 定量分析 010103 农业经济学 1145 农业经济学 11030000 ARG PWL UG A - 农业 AGECSL-BS BS SLMK 销售与营销 010101 农业商业与管理普通 1145 农业经济学 11030000 ARG PWL UG A - 农业 AG-ED-TCH-BS BS AGED 农业教育 ELL 英语学习者 131301 农业师范教育 1161 农业科学 教育与通讯 11130000 Y ARG PWL UG A - 农业 AG-ED-TCH-BS BS AGED 农业教育 HABL 高能力 131301 农业师范教育 1161 农业科学 教育与通讯 11130000 Y ARG PWL UG A - 农业 AG-ED-TCH-BS BS AGED 农业教育 SPEC 特殊教育 131301 农业师范教育 1161 农业科学 教育与通讯 11130000 Y ARG PWL UG A - 农业 AGRIC-BS BS AGCM 农业传播 010802 农业通讯/新闻学 1161 农业科学教育与通讯 11130000 ARG PWL UG A - 农业 AGRIC-BS BS FARM 农场管理 010104 农场/农场和牧场管理 1145 农业经济学 11030000 ARG PWL UG A - 农业 AGRIC-BS BS INAG 跨学科农业 010000 农业综合 1140 农业学院管理 11000000 ARG PWL UG A - 农业 农业 DS PPSC 植物研究 - 探索性 260301 植物学/植物生物学 1140 农业学院管理 11000000 ARG PWL UG A - 农业 农业 DS PABE 预农业与生物工程 140301 农业/生物工程与生物工程 1146 农业与生物工程计划 11040000 ARG PWL UG A - 农业 AGRMECH-BS BS ASM 农业系统管理 AGSM 农业安全 010201 农业机械化 Gen 1146 农业与生物工程项目 11040000 ARG PWL UG A - 农业 AGRMECH-BS BS ASM 农业系统管理 DAIS 数据与信息系统 010201 农业机械化 Gen 1146 农业与生物工程项目 11040000 ARG PWL UG A - 农业 AGRMECH-BS BS ASM 农业系统管理 LDMG 领导与管理 010201 农业机械化 Gen 1146 农业与生物工程项目 11040000 ARG PWL UG A - 农业 AGRONOMY-BS BS SUAS 农学 ABMK 农学商业与营销 010308 农业生态学/可持续农业 1150 农学11050000 ARG PWL UG A - 农业 农学-BS BS SUAS 农学 AMGT 作物与土壤管理 010308 农业生态学/可持续农业 1150 农学 11050000 ARG PWL UG A - 农业 农学-BS BS SUAS 农学 IAGR 国际农学 010308 农业生态学/可持续农业 1150 农学 11050000 ARG PWL UG A - 农业 农学-BS BS AMCL应用气象学与气候 400401 大气科学与气象学 Gen 1150 农学 11050000 ARG PWL UG A - 农业 农学-BS BS CPSC 作物科学 011102 农学与作物科学 1150 农学 11050000 ARG PWL UG A - 农业 农学-BS BS PGBB 植物遗传育种生物技术 260805 植物遗传学 1150 农学 11050000 ARG PWL UG A - 农业 农学-BS BS SHSC 土壤与水科学 011201 土壤科学与农学 Gen 1150 农学 11050000 ARG PWL UG LA - 文科 AMST-BA BA AMST 美国研究 050102美国/美国研究/文明 1374 综合研究学院 17110000 LARG PWL UG A - 农业 ANSC-BS BS ASCI 动物科学 ANAG 动物农业综合企业 010901 动物科学总论 1151 动物科学 11060000 ARG PWL UG A - 农业 ANSC-BS BS ASCI 动物科学 BEHV 行为/幸福感 010901 动物科学总论 1151 动物科学 11060000 ARG PWL UG A - 农业 ANSC-BS BS ASCI 动物科学 BISC 生物科学 010901 动物科学总论 1151 动物科学 11060000 ARG PWL UG A - 农业 ANSC-BS BS ASCI 动物科学 PRIN 动物生产与产业 010901 动物科学总论 1151 动物科学11060000 ARG PWL UG A - 农业 ANSC-BS BS ASCI 动物科学 PRMD 兽医学预科 010901 动物科学综合 1151 动物科学 11060000 ARG PWL UG LA - 文科 ANTH-BA BA ANTR 人类学 ANOH 健康人类学 450201 人类学 1371 人类学 17100000 LARG PWL UG LA - 文科 ANTH-BA BA ANTR 人类学 APAN 应用人类学 450201 人类学 1371 人类学 17100000 LARG PWL UG LA - 文科 ANTH-BA BA ANTR 人类学 ARCG 考古科学 450201 人类学 1371人类学 17100000 LARG PWL UG LA - 文科 ANTH-BA BA ANTR 人类学 BAFA 生物考古学与法医人类学 450201 人类学 1371 人类学 17100000 LARG PWL UG LA - 文科 ANTH-BA BA ANTR 人类学 BIAN 生物人类学 450201 人类学 1371 人类学 17100000 LARG PWL UG LA - 文科 ANTH-BA BA ANTR 人类学 CNTH 文化人类学 450201 人类学 1371 人类学 17100000 LARG PWL UG LA - 文科 ANTH-BA BA ANTR 人类学 EEAN 生态与环境人类学 450201 人类学 1371 人类学 17100000 LARG PWL UG LA - 文科 ANTH-BA BA ANHO 人类学荣誉 ANOH 健康人类学 450201 人类学 1371 人类学 17100000 LARG PWL UG LA - 文科 ANTH-BA BA ANHO 人类学荣誉 APAN 应用人类学 450201 人类学 1371 人类学 17100000 LARG PWL UG LA - 文科 ANTH-BA BA ANHO 人类学荣誉 ARCG 考古科学 450201 人类学 1371 人类学 17100000 LARG PWL UG LA -文科 ANTH-BA BA ANHO 人类学荣誉学位 BAFA 生物考古学与法医人类学 450201 人类学 1371 人类学 17100000 LARG PWL UG LA - 文科 ANTH-BA BA ANHO 人类学荣誉学位 BIAN 生物人类学 450201 人类学 1371人类学 17100000 LARG
在电线和基于电弧的定向
[2] S. M. Thompson，L。Bian，N。Shamsaei和A. Yadollahi，“添加剂制造的直接激光沉积概述；第一部分：运输现象，建模和诊断，” Addive Manufacturing，第1卷。8，pp。36-62，2015年10月。[3] V. T. Le，H。Paris和G. Mandil，“使用增材和减法制造技术的直接零件再利用策略的制定”，《增材制造》，第1卷。22，pp。687-699，2018年8月。[4] V. T. Le，H。Paris和G. Mandil，“在再制造环境中合并添加剂和减法制造技术的过程计划”，《制造系统杂志》，第1卷。44，否。1，pp。243-254，2017年7月。[5] A. Ramalho，T。G. Santos，B。Bevans，Z。Smoqi，P。Rao和J. P. Oliveira，“污染对316L不锈钢线和ARC添加性生产过程中声学发射的影响”，Addived Manufacturing，第1卷。51，第1条。102585，2022年3月。[6] S. Li，J。Y. Li，Z。W. Jiang，Y。Cheng，Y。Z. Li，S。Tang等人，“控制Inconel 625的定向能量沉积期间的柱状到等式的过渡”，Addy Manufacturing，第1卷。57，第1条。102958，2022年9月。[7] T. A. Rodrigues，N。Bairrão，F。W。C. Farias，A。Shamsolhodaei，J。Shen，J。Shen，N。Zhou等人，“由Twin-Wire和Arc添加剂制造（T-WAAM）生产的钢 - Copper功能渐变的材料（T-WAAM）”，材料＆Designs，第1卷。213，第1条。110270，2022年1月。66，否。8，pp。1565-1580，2022年8月。32，否。[8] V. T. Le，D。S. Mai，M。C. Bui，K。Wasmer，V。A. Nguyen，D。M. Dinh等，“过程参数和热周期的影响，对308L不锈钢墙的质量，该材料由添加剂生产产生的308L不锈钢墙，使用弧形焊接来源，使用弧形焊接源，焊接，焊接，焊接，”。[9] D. Jafari，T。H。J. Vaneker和I. Gibson，“电线和电弧添加剂制造：控制制造零件的质量和准确性的机遇和挑战”，《材料与设计》，第1卷。202，第1条。109471，2021年4月。[10] S. W. Williams，F。Martina，A。C. Addison，J。Ding，G。Pardal和P. Colegrove，“ Wire + Arc添加剂制造”，《材料科学与技术》，第1卷。7，pp。641-647，2016。[11] W. E. Frazier，“金属添加剂制造：评论”，《材料工程与性能杂志》，第1卷。23，否。6，pp。1917-1928，2014年6月。[12] J. Xiong，Y。Li，R。Li和Z. Yin，“过程参数对基于GMAW的添加剂制造中多层单频薄壁零件的表面粗糙度的影响”，《材料加工技术杂志》，第1卷。252，pp。128-136，2018年2月。[13] V. T. Le，“基于气体弧焊接的金属零件添加剂制造的初步研究”，VNUHCM科学技术杂志，第1卷。23，否。1，pp。422-429，2020年2月。58，否。4，pp。461-472，2020年7月。[15] W. Jin，C。Zhang，S。Jin，Y。Tian，D。Wellmann和W. Liu，“不锈钢的电弧添加剂制造：审查”，《应用科学》，第1卷。[14] V. T. Le，Q。H。Hoang，V。C. Tran，D。S. Mai，D。M. Dinh和T. K. Doan，“焊接电流对由薄壁低碳构建的形状和微观结构形成的影响，由电线添加剂制造建造的薄壁低碳零件”，《越南科学和技术杂志》，第1卷。10，否。5，第1条。1563，2020年3月。[16] T. A. Rodrigues，V。Duarte，J。A. Avila，T。G。Santos，R。M。Miranda和J. P. Oliveira，“ HSLA钢的电线和弧添加剂制造：热循环对微结构和机械性能的影响”，《增材制造》，第1卷。27，pp。440-450，2019年5月。[17] J. G. Lopes，C。M。Machado，V。R。Duarte，T。A。Rodrigues，T。G。Santos和J. P. Oliveira，“铣削参数对电线和弧添加剂生产产生的HSLA钢零件的影响（WAAM）”，《制造工艺杂志》，第1卷。59，pp。739-749，2020年11月。[18] A. V. Nemani，M。Ghaffari和A. Nasiri，“通过传统滚动与电线弧添加剂制造制造的船建造钢板的微观结构特性和机械性能的比较，”添加剂制造业，第1卷。32，第1条。101086，2020年3月。[19] P. Dirisu，S。Ganguly，A。Mehmanparast，F。Martina和S. Williams，“对线 +电线 + ARC添加剂生产的高强度高强度低合金结构钢组件的裂缝韧性分析”，材料科学与工程：A，第1卷，第1卷。765，第1条。138285，2019年9月。787，第1条。139514，2020年6月。[20] L. Sun，F。Jiang，R。Huang，D。Yuan，C。Guo和J. Wang，“各向异性机械性能和低碳高强度钢分量由Wired and Arc添加剂制造制造的低强度钢组件的变形行为”，材料科学和工程学：A，A，第1卷。[21] https://doi.org/10.1007/s11665-022-06784-7