如今,航空业面临着许多挑战。日益激烈的竞争和资源短缺对未来的制造技术和轻量化设计提出了挑战。应对这些情况的一种可能方法是激光增材制造 (LAM) 制造技术。然而,由于工艺新颖,仍存在一些挑战需要应对,例如开发更多材料,尤其是轻质合金,以及新的设计方法。因此,为了充分利用工艺潜力,我们创建了创新的材料开发和轻量化设计方法。材料开发过程基于对温度分布与有效工艺因素的分析计算,以确定 LAM 工艺的可接受操作条件。通过将结构优化工具和仿生结构整合到一个设计过程中,我们实现了一种极轻量化设计的新方法。通过遵循这些设计原则,设计师可以在设计新飞机结构时实现轻量化节省,并将轻量化设计推向新的极限。
抽象的OEM和高级电池制造商正在寻求创新的方式,以将使用的锂离子电池材料返回回电气电池供应链。圆形电池经济是目标,但是有几种不同的方法可以实现它 - 有些比其他电池经济更有效,更有说服力。本演讲将比较锂离子电池回收和可持续阴极制造的主要方法,以期朝着提高效率,增加的价值和较低的碳排放量。尽管许多公司说它们“回收”锂离子电池,但近距离的外观揭示了回收能力和输出产品的显着差异 - 有些在经济上比其他产品更具经济吸引力。本演讲将对当今可用的主要电池回收和阴极制造过程进行详细的科学审查。通过圆形镜头观察,我们将检查a)通过冶炼将混合金属合金返回供应链的好处和局限性,b)通过切碎,c将黑色质量返回供应链,c)通过供应链通过盐水返回的供应链,将金属盐返回供应链中,通过供应链返回供应链。观众将了解电池材料中圆形的需求,并将学习如何导航电池回收和阴极制造技术的竞争日益激烈的市场。通过了解可以回收电池材料的各种方式,并可以将各种可以返回到供应链的输出产品,观众将能够为有关电池材料供应链的执行级对话增加价值。
Quality Care Properties 以 39 亿美元被 Welltower 收购,包括其与 ProMedica Health System 达成的相关协议,通过破产重组收购 HCR ManorCare
Ada 可读性强,语法清晰,能够传达程序意图并避免陷阱和缺陷,并且具有其他语言未指定的运行时行为的明确语义。Ada 支持模块化软件架构,其软件包功能将规范与实现分开。对于必须禁用某些 Ada 检查的低级编程,语言功能具有明确的语法(“未检查”前缀),使人类读者能够清楚地了解它们的用法。所有这些使得 Ada 成为需要维护多年项目时的绝佳选择。
Eric L. Moore 博士是马里兰州阿伯丁试验场美国陆军作战能力发展司令部副司令 (DtCG)。作为 DtCG,他为该组织提供战略指导,并充当整个司令部研究、开发和工程计划的催化剂。Moore 博士还担任 14,000 多名员工的高级文职人员。
先进制造材料中的化学-加工-微观结构关系 摘要 先进制造不断提高开发新技术并将其推向市场的效率、能力和成本效益,这在很大程度上得益于先进的计算工具(例如集成计算材料工程,ICME)和制造过程的自动化。这些进步,以及现代制造技术与传统铸造和锻造操作相比截然不同的材料加工条件,使得开发新材料成为必要,并需要开发基于物理的高精度模型来描述材料化学、加工和微观结构(和性能)之间的关系,这些模型通常基于基本的热力学和动力学原理。本演讲探讨了此类建模工具的一些最新进展,特别关注化学和加工条件如何影响凝固微观结构和随后的固态相变。具体而言,我们将讨论凝固模型(大致归类为界面响应函数)与增材制造过程中的材料响应和微观结构发展之间的联系。 传记 Eric A. Lass 博士是田纳西大学诺克斯维尔分校的助理教授。他于 2001 年获得密歇根理工大学材料工程学理学学士学位,2003 年获得 RPI 材料工程硕士学位,2008 年获得弗吉尼亚大学材料工程学博士学位。在来到诺克斯维尔之前,Lass 博士在马里兰州盖瑟斯堡的 NIST 工作了 10 年。他的研究兴趣广泛,包括热力学和动力学在先进材料微观结构演变和相变中的应用。他目前的项目包括 Fe、Ni 和 Al 基合金的增材制造、微观结构开发 Ni 超合金和耐火成分浓缩合金。他还是一名非常活跃的 TMS 成员,目前担任增材制造桥梁委员会主席。
1 所有 NAEP 数据均可在 https://www.nationsreportcard.gov 找到。NAEP 测试有两种不同的形式:长期趋势 (LTT) 和主要 NAEP。本分析仅关注主要 NAEP 结果,这些结果自 1990 年以来已在全国和大多数州发布。LTT NAEP 报告自 1970 年代以来已在全国范围内发布,旨在保持相同的测试框架。LTT NAEP 在不同年份对 9 岁、13 岁和 17 岁的学生进行了测试。2020 年至 2022 年期间 9 岁学生全国分数变化的记录可供查阅,它提供的损失结果与此处分析的损失一致。
• 基于规则的数据驱动模型。• 人工智能与数据驱动决策的关系 • 构建数据驱动模型所需的能力 • 使用人工智能解决各种类型数据的问题
疫苗有效性评估VE分析中包括的鼻腔或鼻咽样本和流行病学数据是从阿尔伯塔省、不列颠哥伦比亚省和安大略省的社区诊所或 COVID-19 评估点出现急性呼吸道症状后 7 天内就诊的知情同意患者收集的。流感 VE 分析通常仅限于患有流感样疾病 (ILI) 的患者,其定义为急性发作发烧和咳嗽,以及至少一种其他症状,包括喉咙痛、肌痛、关节痛或虚脱 [4]。对于 ≥ 65 岁的老年人,发烧不是必需症状。出于疫苗资格考虑,1 岁以下的儿童被排除在外。在经认可的省级公共卫生参考实验室通过核酸扩增试验 (NAAT) 对样本进行流感和 SARS-CoV-2 病毒检测。 VE 分析仅限于 2022 年发现第一例和最后一例甲型流感 (H3N2) 病例之间的流行病学周:从第 10 周(2022 年 3 月 6 日开始)到第 26 周(2022 年 7 月 2 日结束)(图)。
EKIARAB Rabin Kianifar | BTEBUBA [Christina Wehage] | 221 09-FGB 101 0985 Uen | AE | 2022-05-25 | 爱立信私人 5G 商业演示 | 爱立信内部 | 商业机密