FSP 并不是 WSDOT 唯一与货运相关的运输计划。由于货物通过多种运输方式运输,因此货运考虑因素会影响运输安全、基础设施状况和流动性。除了与 WTP 保持一致之外,FSP 还整合并遵循其他州运输计划的调查结果和建议,例如《公路系统计划》、《安全休息区战略计划》、《航空系统计划》和《州铁路系统计划》。FSP 支持的另一项值得注意的政策是 WSDOT 的完整街道要求,该政策要求超过 500,000 美元的项目必须经过所有用户需求分析。这项要求重新聚焦于确定货运和其他模式之间潜在冲突的位置,以及仔细考虑卡车装卸区、交付、设施位置和拥堵的必要性。1
摘要。这项研究研究了通过摩擦搅拌加工(FSP)的铝 - 氧化铝复合材料的生产,并探讨了机械性能的结果增强。关键重点在于在复合基质中实现Al2O3颗粒的均匀分布,对于优化材料性能至关重要。这些分散的颗粒充当有效的加强剂,阻碍脱位运动和晶界迁移,因此改善了机械属性,例如硬度,强度和耐磨性。实验发现强调了FSP在增强复合材料的各种机械性能方面的功效。值得注意的是,观察到显着改善,包括拉伸强度增加23.56%,硬度增强37.9%,疲劳强度提高了25.5%,耐磨性增加了30.12%。这些结果强调了通过FSP制造的铝 - 氧化铝复合材料的潜力,从而在需要出色的机械性能和耐磨性(例如航空航天,汽车和制造业)的行业中为高性能材料开辟了新的机会。
文章历史记录:本研究探讨了用氧化铝纳米颗粒加强AL-6061铝合金的摩擦搅拌加工(FSP),分析了处理参数的影响,包括横向速度,旋转速度和通过的速度 - 通行数 - 最终的张力强度,产量强度,产量强度,固有强度,固有强度,固有强度,固有速度和压缩率。使用CNC铣床,以900、1100、1300和1500 rpm的旋转速度进行FSP,遍历速度为10、15和20 mm/min。使用了先进的机器学习模型,即SRS优化的长期短期记忆(LSTME),用于预测处理后材料的性能,达到0.911的高R²值的最终强度为0.951,屈服强度为0.951,固有频率为0.953,固有频率为0.985,为0.985进行阻尼比。关键发现表明,FSP改善了阻尼特性和机械性能,在所有通过中,在900 rpm处观察到最大阻尼有效性。氧化铝纳米颗粒增强了阻尼功能,而增加的旋转速度则促进了晶粒的细化,从而产生了更强,更具变形的抗耐性材料。LSTME模型的表现优于其他机器学习方法,在训练中达到0.965至0.993的R²值,测试中达到0.911至0.987。这些结果证明了将FSP与机器学习相结合以优化高性能应用的材料属性的功效。
摘要。本研究探讨了通过摩擦搅拌工艺 (FSP) 利用 ZrB2 增强材料来增强铝基复合材料的制造。实现 ZrB2 颗粒的均匀分布对于优化材料性能至关重要。使用 FSP 添加 ZrB2 纳米颗粒可显着改善铝的各种机械性能。拉伸强度提高了 20.25%,硬度提高了 35.67%,疲劳强度提高了 23.67%,耐磨性提高了 29.45%。这些增强强调了纳米颗粒增强材料在增强铝基体抵抗机械应力和磨损机制方面的有效性。结果证明了基于 FSP 的技术在定制铝基复合材料的机械性能以适应各种应用方面的潜力。这项研究为开发具有增强机械特性的高性能材料的先进制造方法提供了宝贵的见解,促进了铝复合材料技术的进步,以满足需要卓越强度、耐用性和耐磨性的行业的需求。
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2 泰国那空帕侬大学教育学院科学系,48000 电子邮件:a Suriya.p@npu.ac.th,b,* p_thanatep@yahoo.com,c,* chaiwelding@ms.npu.ac.th(通讯作者)摘要。由于对具有优异机械性能的材料的需求不断增加,特别是在航空航天和汽车行业,高性能铝基复合材料 (AMC) 的开发至关重要。本研究通过摩擦搅拌处理 (FSP) 用微 TiO 2 颗粒增强 AA6061-T6 铝合金,解决了提高其硬度和冲击能量的需求。主要目标是优化 FSP 参数以改善这些机械性能。采用灰色-田口方法进行多响应优化,重点关注工具转速、横移速度和 TiO 2 颗粒体积。该方法利用田口正交阵列 (OA) 来最小化实验运行,同时仍捕获全面的数据。应用灰色关联分析 (GRA) 来处理多个相关响应,将它们转换为统一的指标,即灰色关联等级 (GRG)。结果确定最佳 FSP 参数为工具速度为 1100 rpm、横移速度为 20 mm/min 和 TiO 2 颗粒体积为 450 mm³,这显著提高了机械性能。比较分析表明,最佳参数将硬度和冲击能量都提高了 15.80 J,GRG 值为 0.905,表明预测结果与实验结果之间存在很强的相关性。确认实验验证了这些结果,GRG 增加了 0.099,表明工艺参数的组合非常有效。研究结果强调了 TiO 2 颗粒体积对复合材料机械性能的显著影响。这些结果为生产先进的 AMC 提供了关键见解,为实现工业应用的高性能材料提供了途径。关键词:铝基复合材料、FSP、Grey-Taguchi 多响应。
由伊萨尔特(Isalt)管理的FondsStratégique参与(FSP)是由七家主要的法国保险公司组成的联盟 - BNP Paribas Cardif,CNP保证,CRéditAgricole Assurances,Groupama,BPCE Assurances,BPCE Assiurances,SociétégnéralegénéraleAssurance Assurances和Suravenir - 该公司提供长期支持的公司,以提供长期支持的公司。为此,它在法国公司的首都获得了欧洲领导者或全球各自行业的首都,并获得了巨大的股份,并获得了各自行业的领导者,并通过坐在董事会上参加了他们的治理。FSP投资组合的价值为2024年6月30日的19.5亿欧元,由法国领先公司的9股股份组成:SEB,Arkema,Eutelsat Group,Tikehau Capital,Elior,Elior,Valeo,Valeo,Soitec,Soitec,Verkor和Robertet。Isalt,FondsStratégiqueDE参与(FSP)的管理公司和FondsStratégiquedes Transitions(FST)是一家独立的资产管理公司。其任务是在法国上市和未列出的公司的首都进行长期投资。2024年6月30日,其管理资产为22亿欧元。
您将在此年度更新中找到一些新举措:•我们计划添加无家可归的服务全服务合作伙伴关系(FSP),并提供住房支持,以扩大不受欢迎的BH客户的服务。•我们计划启动RFP与提供商与临时和/或永久支持住房的房屋过渡年龄青年(TAY)FSP客户签订,适用于6-20岁的TAY青年,年龄在18至25岁之间。•我们将实施一个值得生活自杀联盟制定的自杀预防战略计划。•我们希望通过推出针对同伴和家庭支持服务的RFP来提供我们提供的服务的智慧,以支持我们的新BH学校合作伙伴计划,即CAPE,危机评估预防和教育。
摘要:世界银行认为,减少贫困和改善繁荣的一个关键因素是金融包容性。提供金融包容性解决方案的金融服务提供商 (FSP) 需要了解如何成功地接触服务不足的人群。人工智能 (AI) 在遗留数据上的应用可以帮助 FSP 预测潜在客户在被接触时会如何反应。然而,对于不熟悉计算机编程的 FSP 来说,实施人工智能项目仍然具有挑战性。本文提出了一种无需编码的以人为本的基于人工智能的方法,用于模拟从 45,211 次接触中收集的潜在客户财务资料之间的可能动态,并预测他们对所提供的金融产品的意图。这种方法通过说明人工智能如何让不熟悉计算机科学的人也能为社会公益服务,为文献做出了贡献。本文将介绍一种不需要编程技能的基于人工智能的基本预测建模方法。在这些由人工智能生成的多标准优化中,金融服务提供商的分析师可以模拟各种场景,以更好地了解其潜在客户。结合人工智能的使用,本文还提出了如何将人工智能思维用作认知框架,以得出(提取)可操作的见解,从而促进金融包容性。
在非洲,超过 50% 的人口从事农业活动,而只有不到 1% 的银行信贷流向该部门(AGRA/AASR,2017 年)。根据国际金融公司 (IFC) 的数据,非洲中小企业创造了非洲大陆约 58% 的总就业岗位和 33% 的 GDP,但它们平均获得的银行融资不到 5%。传统上,金融服务提供商 (FSP) 会避开农业部门,即使其资产负债表中存在充足的流动性。尽管农业领域存在大量商机,但 FSP 倾向于向其他部门、非农业家庭需求提供贷款和/或投资政府证券。农业中小企业、农民组织和小农户被认为是最难以财务可持续的方式服务的客户群,因为涉及各种风险和成本,包括: