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法马通支持核燃料组件增材制造活动概述
ATRIUM 11 下部连接板组件 • 在增材制造构建过程中尽量减少支撑 • 减少组装部件数量，减少流程和装配 • 尽量减少几何差异，避免产品重新鉴定 • 尽量减少增材制造构建后流程
变压器的弹性和高级组件（...
迄今为止，许多“智能网格”转换都集中在将高级数字信息和通信技术应用于电网上，以提高系统的可靠性，弹性，效率，灵活性和安全性。要意识到现代化的电网的全部潜力，还需要在电网物理硬件中进步。下一代网格组件可以改善设备性能和寿命，而不是当前的设计，简化高级技术的集成，并提供未来网格所需的新功能。TRAC计划支持旨在提高技术和方法的研发活动，以最大程度地提高现有网格组件的价值和寿命，并使下一代的网格硬件更具适应性，更灵活，更可靠，更可靠，并且比当今可用的技术更具成本效益。
分析人为成分拒绝阈值...
摘要 - 研究进步刺激了基于脑电图（EEG）的神经振荡性节奏的使用，作为一种生物标志物，以补充中风患者运动技能恢复的临床康复策略。然而，来自各种来源的文物的EEG信号的必然污染限制了其利用率和有效性。因此，独立组件分析（ICA）和独立组件标签（iClabel）的整合已被广泛用于将神经活动与伪影分开。iClabel预处理管道中的关键步骤是人为的ICS拒绝阈值（Th）参数，它决定了整体信号的质量。例如，选择高TH会导致许多IC被拒绝，从而导致信号过度清洁，并且选择低的TH可能会导致信号的清洁不足。为确定最佳TH参数，本研究研究了六个不同组（第三和TH1-TH6）对从冲程后患者记录的EEG信号的影响，这些急流患者执行了四个不同的运动成像任务，包括手腕和握住运动。利用大脑感觉运动皮层的eeg-beta带信号，使用三个著名的脑电图量词评估了TH组的性能。总体而言，获得的结果表明，所考虑的THS将显着改变神经振荡模式。比较TH组的性能，TH-3的置信度为60％，表现出更强的信号对异步和侧向化。因此，对于脑电图中的人为ICS排斥，建议将置信度水平在50％-70％之间的TH值。相关结果表明，具有高相关值的大多数电极对在所有MI任务中都是可复制的。也表明，大脑活性与距离线性相关，电极对之间的强相关性与不同的脑皮质无关。临床相关性：这项研究表明，iClabel人为排斥阈值的最佳选择对于EEG增强对足够信号表征至关重要。
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。
使用航天级电源组件为 Microchip RT PolarFire FPGA 供电
TPS7H4001-SP 和 TPS7H4003-SEP 是集成 FET 的高电流 (18 A) 降压转换器，其主要特性是能够并联最多 4 个相位相差 90 度的器件，而无需外部时钟，旨在满足核心轨道上对更高电流日益增长的需求。0.6 V 基准电压使它们能够满足此轨道通常的低电压要求。TPS50601A-SP 是一款较小的 6 A 高效降压转换器，拥有十多年的实际使用经验，用于为许多辅助轨道供电。封装兼容的 TPS7H4002-SP 也可用于为辅助轨道供电，因为它在架构上与 TPS50601A-SP 非常相似，但电流限制较低，适合较小的电感器尺寸。对于类似的 6 A 抗辐射设计，TPS7H4010-SEP 在 4×6 mm WQFN 封装中提供了极其紧凑的设计，并且是 32 V in 下空间级开关稳压器中最宽的 V 值。
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。
朝着循环经济：回收和重新制造材料和组件的挑战和机会
摘要。向循环经济的过渡是实现可持续发展和减轻环境退化的关键步骤。本研究探讨了在循环经济的背景下对材料和组件的回收和重新制造相关的挑战和机会。我们对回收和重建技术的当前状态进行了全面分析，确定了诸如材料退化，污染和技术局限性之类的关键障碍。我们还研究了创新解决方案的潜力，包括高级材料表征技术，添加剂制造和数字双技术技术，以应对这些挑战。我们的发现表明，这些技术的整合可以显着提高回收和重建过程的效率和有效性，从而使高质量材料和组件的恢复。此外，我们强调了建立强大的监管框架并激励行业参与以加速向循环经济的过渡的重要性。本研究为决策者，行业利益相关者和研究人员提供了宝贵的见解，致力于开发和实施可持续材料管理策略。通过应对挑战并利用本研究中确定的机会，我们可以为更具可持续性和资源有效的未来铺平道路。