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审查CNT加固的设计和制造
这项研究探讨了通过碳纳米管（CNT）增强A356铝合金性能的增强，以提高航空航天，汽车和电子应用的性能。虽然A356因其铸造性和耐腐蚀性而受到青睐，但通过合并以其出色的强度和轻质特性而闻名的CNT可以通过抑制其强度和硬度的固有局限性。对最近的文献的评论揭示了通过各种制造方法实现的CNT加强A356复合材料的拉伸强度，硬度和耐磨性的显着增强，尤其是搅动铸造和组合。尽管有这些改进，但诸如CNT团聚和界面粘结较差的挑战仍然存在，阻碍了统一的分散和一致的性能。本研究的重点是优化搅拌铸造过程，以改善A356中的CNT分散体，从而最大程度地提高机械性能。结果表明，强度，硬度和耐磨损的能力显着，强调了CNT加强对高应力应用的潜力。进一步的研究对于完善加工技术和确保统一性至关重要，为更广泛的工业采用这些高性能材料铺平了道路。
AAS 25-159增强的故障弹性 - ...
本文调查了使用深度强化学习（DRL）训练的政策的弹性，以解决敏捷的地球观察卫星调度问题（AEOSSP），重点是操作过程中反应轮（RW）断层的影响。尽管基于DRL的策略旨在处理动态和不可预见的场景，但在断层条件下的弹性并未得到很好的理解。本研究评估了各种断层场景下此类政策的适应性，从而确定了性能和安全性降解的阈值。调度问题被提出为可观察到的马尔可夫决策（POMDP），并使用在无故障环境中训练的策略解决。然后在各种故障场景中测试该策略，包括单独的RW故障，功率限制，摩擦增加，编码器测量错误以及电池容量。结果探索了界限，随着RW越来越多的断层，发生重大的性能和安全性降解。功率限制，摩擦和电池容量故障会随着故障严重程度的增加而导致逐渐下降的性能下降，并具有明显的安全阈值。但是，由于基于扭矩的态度控制机制，编码器断层的性能影响最小。
Baobab树皮纤维（Adansonia digitata）和竹纤维（Bambusa vulgaris）的开发和表征
摘要：本研究研究了氯化氯化物（PVC）复合材料的机械性能，吸水行为和纤维 - 矩阵相互作用，该复合材料用Baobab树皮和竹纤维增强。使用液含水，机械加工并用氢氧化钠（NaOH）处理纤维以增强其表面特性。压缩成型用于制造复合材料。拉伸测试结果显示，纤维负荷的拉伸强度和弹性模量的增加，在20 wt％纤维载荷下达到峰值（分别为30.40 MPa和286.20 MPa）。除此之外，进一步的纤维载荷导致两种特性的下降。冲击强度随较高的纤维含量而增加，最高能量吸收为10/90 wt％。硬度稳定增加，在40/60的组成比下为64.28 hv峰值，但以50/50的比例降低。随着Baobab树皮纤维含量的增加，弯曲强度降低，最高强度（28.28 MPa）以20/80的组成比。在50 wt％纤维含量下的吸水最高，在10 wt％时最低，纤维浓度较低，导致PVC矩阵更好地封装。结果强调了纤维组成与机械性能之间的复杂关系，从而提供了为特定应用优化纤维负载的见解。关键字：聚氯乙烯（PVC）复合材料； Baobab树皮纤维；机械性能；吸水； Fibre-Matrix相互作用
外部环境因素在编队中的作用
对这项工作的研究基于分析在海洋环境中混合纤维增强复合材料（HFRC）的生存能力，并针对机械，热和环境方面的靶向。HFRC的纤维，碳，碳，芳香和天然纤维作为聚合物基质中的增强型，希望克服传统材料中见证的恶化，包括腐蚀，重量和短期耐用性。该研究比较了混合纤维系统的“最佳性能”及其在实验和案例研究中的干扰模式，以评估纤维对增加材料特性的组合作用。这些发现表明玻璃/碳杂种是主要海洋结构（例如船体和甲板）的首选复合材料，这是由于拉伸强度，撞击韧性和耐盐水耐药性的出色组合。碳/芳香族混合动力车被证明可以提供出色的疲劳耐力，以及可靠技术（如螺旋桨或近海结构使用）的影响耐用性。然而，结合生物纤维的水分吸收较高，较低的紫外线稳定性促成天然纤维杂种，因此要求将表面处理应用以表现出更好的性能。案例研究确认，HFRC的实施保证了直截了当的重量减轻10-25％，燃油效率提高，约占廉价维护的30％。
实时数字双胞胎具有用于工业操纵器应用的加固学习：在NVIDIA ISAAC健身房的ABB Yumi机器人数字双胞胎设计和建筑RL应用程序
工业部门正在经历一个变革阶段，随着先进的机器人技术和人工智能（AI）技术的整合。本论文，探讨了数字双技术的协同应用以及增强学习在增强工业环境中机器人操纵器的效率和适应能力方面的应用。这项研究的核心前提重点是解决动态和复杂工业环境中手动程序方法的局限性。手动编程通常缺乏在各种且无法预测的环境中有效操作所需的适应性和学习能力。加固学习的合并使机器人操纵者能够通过与环境的互动来学习和调整，从而提高了运营效率，并最大程度地减少了对广泛编程工作的需求。数字双胞胎是物理环境的数字虚拟复制品。这允许在受控的，无风险的设置中对机器人操纵器行为进行模拟，分析和优化。将数字双胞胎与增强学习的集成能够对机器人系统进行有效的培训，从而使他们能够学习复杂的任务并适应新场景，而无需与现实培训相关的身体磨损和风险，并设置了环境。研究方法涉及开发数字双胞胎模拟环境，强化学习算法在此环境中的机器人操作器中的应用，并引起了学习任务转移能力对现实应用程序的重要性。该研究还研究了与数字双胞胎和加强学习技术相关的挑战。预期的结果包括提高机器人操纵器在工业应用中的适应性和效率，从而减少了为特定任务提供机器人所需的时间，成本和资源。此外，预计自动驾驶机器人操作的安全性和可靠性增强。这项研究旨在证明强化学习和数字双技术在转变工业机器人技术方面的潜力，从而为机器人应用提供了更具灵活，高效和智能的开发过程。本文对工业自动化的未来具有重要意义，为更适应性，高效和智能机器人系统提供了一种途径。通过利用AI和模拟技术的最新进步，它旨在为工业机器人技术的发展做出贡献，为更先进的工业解决方案铺平道路。
使用
带有混合填充剂的抽象聚合物纳米复合材料已用作电磁干扰（EMI）屏蔽应用的替代材料。磁性碳纳米纤维（MAG-CNF）和二氧化钛（TIO 2）的组合产生独特的混合填充剂，可以改善聚合物材料的物理和机械性能。这项研究的重点是评估添加amigated mag-CNF-Tio 2作为环氧树脂 - 二聚酰亚胺复合材料中的混合填充剂的影响。胺化。然后，使用氨加州杂种填充剂来增强环氧树脂和聚酰亚胺复合材料。复合材料的宏观外观显示出增加的同质性或均匀性。使用傅立叶变换红外（FTIR）光谱法分析了成功的胺化，从而揭示了胺功能组的存在，如胺吸收在3773 cm -1（N -H）和1336 cm -1时所示。然后，根据热性能，机械性能（拉伸强度和硬度）和电磁干扰辐射评估了环氧树脂 - 聚二酰亚胺复合材料与氨基化mag-CNF-TIO 2杂交填充物的共价强化。热重量分析（TGA）曲线显示复合材料的降解，因为聚酰亚胺和环氧树脂之间的化学键破裂。由于聚合物和填充剂之间更强的共价交联，带有胺修饰填充剂的复合材料比没有加固的复合材料具有更高的机械性能。此外，通过氨基化的mag-CNF-TIO 2增强的环氧树脂 - 聚二酰亚胺复合材料也表现出提高的电磁屏蔽能力。关键字：磁性碳纳米纤维，二氧化钛，环氧树脂，聚酰亚胺，EMI屏蔽
增强学习
这种全面的分析强调了增强学习的潜力（RL）通过检查其在各种学科中的技术和应用来改变智能决策系统。该研究对几种增强学习（RL）方法的优势和缺点进行了彻底的检查，例如Q学习，深Q-Networks（DQN），策略梯度方法和基于模型的RL。本文探讨了包括机器人技术，自主系统和医疗保健在内的多个领域中的RL应用程序，展示了其在处理复杂决策任务时的适应性。RL在医疗保健领域表现出了管理临床资源，识别慢性疾病和改善患者疗法的希望。机器人技术使用加固学习（RL）来创建自动导航和自适应运动技能。该研究强调了增强学习（RL）在管理高维状态空间，延迟奖励和无模型学习方面的优势，但它们还指出了某些缺点，包括样本效率低下和探索 - 开发折衷。本文强调了跨行业增强学习（RL）的灵活性和潜在影响，从而为从业者和学者提供了希望在智能系统中利用RL提供深刻信息的信息。在现实世界中，自适应决策的未来可能是由RL与其他AI方法的集成（例如深度学习和转移学习）的整合来塑造的，这可以进一步扩大其对越来越复杂的领域的适用性。关键字：加固学习，机器学习，人工智能，健康，机器人
加强钢筋混凝土...
所有标本都得到加强，具有相同的混凝土级和钢筋。与各种强化配置的故障扭转力矩以及性能改进和裂纹模式一样。这项研究的目的是评估使用环氧键合的GFRP织物作为外部横向加固，以将经受扭转的钢筋混凝土束。将增强梁的效率结果与对照束的实验结果进行了比较，而无需使用FRP。这项研究表明，所有GFRP增强光束的扭转行为都有显着改善。使用FRP被证明是可行的。各种包装构型的有效性表明，完全包裹的光束的性能要比使用条更好。简介：